5G时代 运营商如何迎接挑战？

最近几年，5G建设正如火如荼地进行着，运营商们该如何应对？尤其是5G时代下的云计算市场。伴随着互联网和传统IT企业在云计算领域的持续投入，国内云计算市场竞争正在进一步白热化。面对即将到来的5G时代以及近万亿元的云计算市场，如何定位云计算成为了国内电信运营商当前关注的焦点。
电信运营商面临新挑战
伴随着云计算业务的快速成长，以及数据中心市场的发展，我国云计算产业在过去的几年间经历蓬勃生长，生态体系快速繁荣。从市场规模来看，2017年中国云计算市场规模接近700亿元，年增速达到了28%，预计到2020年将达到6800亿元。作为较早进入到云计算领域的参与者，国内三大运营商目前均面临着更为激烈的市场竞争和服务挑战。
电信运营商在国内公有云市场的占比不断减少
以目前国内云计算市场占比最大的IaaS收入来看，在IDC公布的2017年中国公有云IaaS增速中，AWS、腾讯云的增速较快，达到了15233%和13676%，阿里云由于基数较大，虽然增速低于100%，但份额占有量依然很可观。而电信运营商却正在由2015年的公有云IaaS市场份额207%，降到目前的不足15%。伴随着IaaS市场的逐步饱和，产业结构持续优化，PaaS和SaaS市场需求的不断增加，考虑到运营商在上层云服务领域的劣势，在今后的一段时间内将会面临更为严酷的挑战。
电信运营商在国内私有云市场仍具有竞争优势
国内电信运营商借助在云网基础设施、政府行业资源等方面的天然优势，得益于近两年政务云、医疗云、金融云等行业云市场的活跃，在私有云项目方面收获颇丰。在2018私有云企业排行榜TOP50中，国内三大运营商中国电信、中国联通和中国移动均在榜单前10。与此同时，也应该看到，以华为、新华三、浪潮等为代表的传统软硬件设备提供商还处在领跑的位置，以阿里、腾讯为代表的公有云服务商也开始进入私有云领域，未来国内私有云市场竞争加剧。
5G驱动云计算产业升级
2018年6月，随着3GPP全会通过了5G NR独立组网功能标准，5G标准的首个子集R15正式诞生，一系列5G第二阶段新项目得到批准，3GPP Release 16也在加快推进。同时，国内运营商也亮出了5G的时间表：计划到2020年，实现5G网络正式商用，5G时代即将到来。3GPP定义了5G的三大应用场景，即eMBB(增强移动宽带)、mMTC(海量机器类通信)和uRLLC(超可靠低时延通信)。eMBB对应的是3D/超高清视频等大流量移动宽带业务;mMTC对应的是大规模物联网业务;uRLLC对应的是如无人驾驶、工业自动化等需要低时延、高可靠连接的业务。实际上5G和5G所带来的机会，已经大大超越了现有的通信行业生态系统，可以预见的是，新的网络和创新业务的出现必然推动当前云计算产业进一步升级。
新的业务必然带动云服务的全面升级
5G将为用户提供超高清视频、下一代社交网络、VR和AR等更加身临其境的业务体验。同时，5G将与车联网、工业互联网、智慧医疗、智能家居等物联网场景深度融合。为了适应这些新的业务，云服务必然要进行服务升级以满足下一代业务的需求，例如AWS Greengrass就是为了满足物联网场景的应用需求，云服务商提供的云服务物联网解决方案。
高的网络要求必然带动云服务质量的全面升级
5G在超大带宽、低时延、灵活连接和网络切片方面的新特性，将通过网络架构和基础设施平台两个方面进行技术创新和协同发展来满足。在网络架构方面，通过接入云、控制云和转发云实现控制转发分离和控制功能重构，简化结构，提高接入性能;在基础设施平台方面，构建电信级云平台来实现对上层虚拟网络服务的承载，同时通过网络服务编排，解决现有基础设施成本高、资源配置不灵活、业务上线周期长的问题。
高投入的网络建设必然带动云化部署的全面升级
网络演进需要保持现网业务的连续性，最大可能保护已有投资，同时为未来业务的发展预留空间。5G时代巨大的容量和敏捷性需求推动了基站的致密化，5G建设所需基站数量多，投资量大。无论是从节省投资的角度，还是在业务的灵活性和创新性支撑方面，5G时代的云化部署已是必然。
运营商云化之路需四面出击
面向5G时代，电信运营商的云化之路需要从网络架构、基础设施、业务服务和运营模式等四个方面全面提升，在满足未来融合应用场景的网络需求的同时，以网络能力开放为基础，在能力平台和云服务领域必须加大创新投入，加快推出面向垂直行业领域的云服务，以适应即将到来的数字经济时代。
在网络架构方面，加快推进全面云化网络重构
电信运营商需要加快构建“以数据中心为中心”的网络架构，所有的网络功能和业务应用都运行在云数据中心上，构建包括基础设施层、网络功能管理层和网络服务编排层的三层电信云平台，由云化形态的新型数据中心、智能化网络调度的新型网络以及全局化网络编排管理的新型大脑共同组成新型的网络架构，从而实现网络云化、业务云化和运营云化。
在基础设施方面，依托多接入边缘计算(MEC)，加快推动应用落地
电信运营商网络需要利用云化部署，将核心云下沉到用户端，业务数据不用来回传送到数百公里之外的核心数据中心，只需传送到离用户更近的边缘数据中心机房或基站处理即可，从而降低网络时延，以满足未来5G实时业务交付。同时，借助MEC，加快整合产业生态链，挖掘新业务场景，探讨商业模式，推动面向垂直行业领域的服务落地应用。
在业务服务方面，打造云网融合支撑体系，推出云+网一体化服务
电信运营商应以网络为基础，围绕云组网、云联网、云专线、云宽带等云网融合产品和服务，构建面向行业的新型运营服务体系，实现云网融合产品的一点受理，敏捷开通。同时，以网络连接为中心，对上游客户提供面向行业应用的网络连接服务，对下游厂商实现合作伙伴云服务能力和运营商自身网络服务的集成，构建属于运营商特征的云网生态。
在运营模式方面，逐步向垂直行业云解决方案提供商转变
与云计算产业链中其他企业项目相比，电信运营商的优势在于拥有大型数据中心和网络宽带的基础，更加善于打造一条从终端到网络再到计算的完整链条。通过提供一整套面向行业的云服务解决方案，电信运营商所构建的云计算价值链将成为自身差异化优势的明显体现。因此，在5G时代，电信运营商应围绕自身优势定制技术与商业战略，构建面向产业互联网的垂直领域云解决方案的运营支撑体系。
5G时代即将来临，云计算又将迎来新一轮的爆发，对于电信运营商来说，机遇与挑战并存，要想在国内云计算领域占据一席之地，在坚持创新驱动发展的同时，还要准确把握市场需求，寻求多元化合作，打造良性的生态体系，从而实现业务收入的持续增长。

物联网简单来说就是：人与物，物与物之间的连接，当这些连接可以接入互联网时，就是物联网。比如说：你有一个手环，这个手环可以监测血糖血脂血压，如果监测的数据不能接入互联网，它也只是一个监测仪，一旦这些数据接入互联网，可以对你的健康做出分析评估，这便成为了物联网的一部份。再比如：空调可以根据温度自动调节风力，如果没有接入互联网，这也只是空调的自动模式，如果把空调监测到的数据接入互联网，通过智能音箱给你播报，或是发消息到你手机，这就是物联网。
希望这些可以帮到你。

根据咨询公司STL Partners的研究发现，边缘计算能够在许多场景大展身手，这里选择了以下9个重要的应用场景：
1、自主汽车
卡车车队的自动组队可能是自动车辆的首批使用案例之一。在这里，一群卡车在车队中彼此紧跟着行驶，节省了燃料成本，减少了拥堵。有了边缘计算，除了前面的卡车，所有卡车都将不再需要司机，因为卡车将能够以超低延迟相互通信。
2、油气行业资产的远程监控
石油和天然气的失败可能是灾难性的。因此，他们的资产需要仔细监控。
然而，石油和天然气工厂往往位于偏远地区。边缘计算使得实时分析与处理更接近资产，这意味着更少地依赖于与集中式云的高质量连接。
3、智能电网
边缘计算将成为更广泛采用智能电网的核心技术，有助于企业更好地管理其能源消耗。
连接到工厂、工厂和办公室边缘平台的传感器和物联网设备正在被用于实时监测能源使用并分析其消耗。有了实时可见性，企业和能源公司就可以达成新的交易，例如在电力需求的非高峰时段运行大功率机械。这可以增加企业对绿色能源，如风能的消耗。
4、预测性维护
制造商希望能够在故障发生之前分析和检测生产线的变化。
边缘计算有助于使数据的处理和存储更接近设备。这使物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况，并实时执行分析。
5、住院病人监护
医疗保健包含几个优势机会。目前，监测设备，如血糖监测仪、健康工具和其他传感器等，要么未连接，要么需要将来自设备的大量未处理数据存储在第三方云上。这给医疗保健提供者带来了安全问题。
医院网站上的边缘可以在本地处理数据，以保护数据隐私。边缘计算还可以向从业者及时通知患者的异常趋势或行为。
6、云游戏
云游戏是一种新型的游戏，它可以将游戏的实时内容直接传输到设备上，这种游戏高度依赖于延迟。
云游戏公司正在寻找尽可能接近玩家的边缘服务器，以减少延迟，提供完全响应和沉浸式游戏体验。
7、内容交付
通过在边缘缓存内容，如音乐、视频流、网页等，可以极大地改善内容传播。延迟可以显著降低。内容提供商正在寻求更广泛的分发CDN，从而根据用户流量需求保证网络的灵活性和定制性。
8、交通管理
边缘计算可以使城市交通管理更加有效。这方面的例子包括在需求波动的情况下优化公交频率，管理额外车道的开启和关闭，以及未来管理自动驾驶汽车流量。
通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了回程和往返时间，并在边缘处理敏感信息。例如，亚马逊的Alexa等语音助手设备的响应时间会快得多。
有了边缘计算，就不需要将大量的流量数据传输到集中式云，从而降低了带宽和延迟的成本。
9、智能家居
智能家庭依赖于物联网设备从房子周围收集和处理数据。通常，这些数据被发送到一个中央远程服务器，在那里进行处理和存储。然而，这种现有体系结构存在回程成本、延迟和安全性方面的问题。
通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了往返时间，并在边缘处理敏感信息。
这些只是边缘计算跨多个行业支持的许多用例中的一小部分。以谐云边缘计算应用实例来说，通信领域，谐云为行业巨头某在线服务公司业务场景定制开发、打造了云边协同平台，助力其轻松应对流量洪峰；交通领域，联合上汽集团商用车技术中心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”，是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构，可实现百万级车联网大规模接入；为某跨海大桥打造了一体化协同的产品，积累了丰富的“边-端”设备协议对接经验，交付了行业顶尖的“软硬一体化”的整体解决方案。
其中，某在线服务公司和上汽集团案例分别荣获《2020年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项和《2021年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项。旗下边缘计算产品通过“2021云边协同类能力评估”、“边缘一体机、可信物联网云平台（通用/安全要求）”多项能力评估，获浙江CCF2021优秀产品奖，在业内拥有极佳口碑，并获得行业权威认可。
目前，谐云边缘计算已实践于分布式云、物联网、车云协同、边缘智能金融等多场景，为边缘计算领域树立了实践标杆和经典案例。并在一些典型行业如通信、交通、金融、军工等多个行业领域中得到大规模的落地验证。

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