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如果说2019年是边缘计算的“爆炸性增长”年,2020年是边缘计算的“突破年”,那么2021年边缘计算将迎来发展的拐点。随着5G发展的升温,边缘计算作为核心技术也站上了风口……
2021年5月17日,2021世界电信和信息 社会 日大会系列会议——5G+边缘计算与产业会议在河南郑州国际会展中心隆重召开。来自工信部、运营商以及边缘计算产业链上下游企业的十多位嘉宾齐聚一堂,围绕 “云边智联,释放产业新动能” 共话边缘计算产业未来新发展。
落地开花
产业成熟仍任重道远
随着应用场景走向碎片化和多元化以及网络数据的海量爆发式增长,网络边缘的负荷逐渐加大。边缘计算作为一种分布式计算能力,将数据处理、应用运行等由网络中心下放到边缘节点上,可以大幅减少业务传递层级,降低核心网和传输网负担,减少对带宽资源的占用,使得边缘数据更安全。优势突出的边缘计算,备受产业各方推崇。
工信部信息通信发展司网络发展处二级调研员梅杰在致辞中指出,目前全球产业界正在积极推进边缘计算标准技术应用的发展,我国也非常重视边缘计算相关工作,特别是多接入边缘计算(MEC)技术与产业的发展。依托中国通信标准化协会先后发起了多项边缘计算相关标准研究工作。在产业化部署方面,国内三大电信运营商先后开展了边缘计算技术研究和应用的 探索 ,组织上下游企业发力边缘计算市场,助力移动边缘计算应用落地开花。
“MEC既提升了用户的业务体验,也减少了对骨干传输网以及上层核心网的资源占用,因此MEC边缘云作为5G网络的一项关键技术,是承载行业数字化应用的平台,是贴近应用的网络能力开放入口,在工业互联网、自动驾驶、泛在低空、物联网等领域呈现出旺盛的市场需求。”河南联通副总经理王宜科在致辞中表示,
从技术角度看,中国信息通信研究院技术与标准研究所副所长曹蓟光认为,边缘计算关键技术逐渐成熟,呈现三大趋势:一是充分利用边缘侧资源异构、实时响应等特点,边缘智能、算力网络等边缘原生技术不断涌现,加速应用开发创新;二是云原生技术不断轻量化并持续下沉,为边缘侧提供与云上一致的功能和体验,推动边云协同;三是边缘计算与区块链等融合技术不断涌现,为业务需求和计算资源之间提供敏捷的可信安全链接。
作为一项新兴技术,当前边缘计算的产业化道路也不可避免面临一些挑战。对此,梅杰对于边缘计算未来发展提出三点发展建议,一是加速技术和产品研发的进度,二是加大应用示范推进力度,三是推进建立完善的标准体系,促进行业技术与标准的融合发展。
云网智联
边缘计算迎来发展拐点
在边缘计算产业链上,三大运营商既是技术创新者和标准制定者,又是应用落地者和产业推进者。三大运营商结合自身特点,以云网融合、云边协同为依托,在边缘计算方面做得有声有色。
中国移动研究院网络与IT技术研究所副所长刘景磊提到,目前行业对网络切片、边缘计算需求强烈。中国移动发挥网络优势,以网带边,充分发挥运营商网络固有优势以专网切入,带动边缘云发展。目前,中国移动已经推出了100+龙头示范项目、网络切片50余个。边缘计算涉及69个客户,49个已完成边缘计算部署。
中国联通集团边缘计算高级总监陈丹介绍,目前联通MEC平台拥有五大优势:一是全国一体化的运营体系;二是跨域互联,业务复制;三是云边协同和边边协同;四是为2B客户提供灵活的自服务能力;五是安全可信防护机制。目前,中国联通首批建设了6个MCE的创新孵化基地,分别面向不同的领域:在北京是新媒体,在天津是交通,在福建是教育,在山西是能源,在重庆和广东都面向工业,以统一规划、标准、渠道支撑应用入驻,打造全生命周期闭环机制。
作为东道主,王宜科介绍了河南联通在边缘计算方面的推进成果。他表示,河南联通持续推动河南省5G产业发展三年行动计划及5G网络建设和产业发展战略协议落地,坚定落实电信联通共建共享,已在河南省18个地市级本地核心DC设置29套MEC布局类节点,持续提升中原数据基地承载能力。“5G与MEC边缘云的结合,倒逼了云计算算力的进一步提升与5G网络建设部署的不断加强。”
“中国电信建立5G产业创新联盟以“1+1+1”模式对产业生态赋能,以联盟为中心,广泛引入生态合作伙伴;以开放实验室为平台,面向合作伙伴打造端到端的服务能力,通过联合创新中心,与客户联合研发,合作共赢。”中国电信研究院未来网络研究中心主任雷波在演讲中特别提到。据悉,5G开放实验室依照《中国电信5G定制网产品手册(2020年)》,联合省公司、业界主流厂商、研究院自主研发团队,搭建了“致远”“比邻”“如翼”三种模式的云、网、边、端一体化解决方案验证测试环境,面向客户开放并可灵活调整。
作为中国电信的子公司,天翼智联在5G+边缘计算赋能智慧物流方面取得了实质性进展。天翼智联 科技 有限责任公司全国销售总监李志夫以综合性物流园区5G+边缘计算综合应用为例介绍了5G+边缘及思源的最新应用,包括5G视频安防、5G门禁、5G烟感以及5G无人机等,且园区平台都可以嫁接到边缘云上。
赋能千行百业
5G+边缘计算产业乘风会有时
5G融入千行百业,为边缘计算创新发展提供了肥沃的土壤。此外,5G网络对云计算等技术的引入,改变了传统的CT网络架构,也为云边协同、云网融合等提供了可能,从而促进边缘计算的发展。在本次会议上,边缘计算产业链相关企业就此分享观点,交流经验。
英特尔中国运营商事业部技术总监侯志强介绍,目前边缘计算首先是要做跨域解决方案的融合,其次是需要有效的控制成本,构建一个灵活的云平台,打造面向不同行业和不同场景的能力。同时也需要推出能够快速完成在边缘侧面向行业的解决方案,如标准硬件的平台,软件参考设计和开源软件参考设施用云的方式进行构建等。
新华三集团运营商事业部技术总监陈峰表示,目前边缘计算主要会存在四个方面挑战:一是缺乏高效管理,二是不易节约成本,三是安全需求难以保障,四是设备、环境复杂。以上这些因素既是重要挑战也是未来边缘计算能够助力5G网络取得商业成功的关键。
不仅仅在技术领域,在 娱乐 方面,九州云边缘计算技术高级总监许斐也提出了独到见解。他认为,云 游戏 是下个时代的 游戏 方式,也是最后一个被视频流升级改造的C端业务,5G和云 游戏 相辅相成,云 游戏 将是5G在C端的第一个爆发点和杀手级应用,同时也只有5G+边缘计算才能真正让云 游戏 变为现实。
作为中国最早一批早从事“开放云边基础架构技术开发和服务”的专业公司,九州云伴随着中国的5G建设积极布局5G边缘计算市场。在云 游戏 领域,九州云已经和运营商体系内测过云 游戏 的架构,不仅支持自己和运营商做这样的云 游戏 ,也支持和其他的一些云 游戏 平台一起做这样的接入。未来,九州云希望始于 游戏 ,将九州云MEC云 游戏 框架,赋能下个世代的互动体验,丰富渲染云 游戏 +直播、云 游戏 +互动视频、云 游戏 +VR、云 游戏 +广告、云 游戏 +社交等不同场景。
腾讯云边缘计算副总监唐云兵认为,边缘计算是在设备和中心云之间融合网络、计算、存储、应用等核心能力的一整套平台服务。价值出发点是低时延、高带宽、安全隐私、自治能力,这也是腾讯云目前做边缘计算产品一直贯彻和关注的价值点。
此次大会上,我们看到了边缘计算产业的最新发展成果,听到了业界专家对未来产业的建议和畅想。众人划桨开大船,边缘计算的发展离不开产业伙伴的共同努力,也离不开技术的更迭演变,相信不久之时,边缘计算产业将会更上一层楼。
题主是否想询问“联通5gmec运营架构组成部分”组成部分如下:1、边缘计算平台:提供边缘计算的支持,包括运行环境、开发工具、管理工具等。
2、5G网络:提供高速、低延迟的网络支持,使得设备可以快速、稳定地连接到边缘计算平台。
3、应用服务:提供基于边缘计算平台的各种应用服务,例如视频监控、智能安防、智能制造、智慧城市等。
4、终端设备:各种连接到5G网络的终端设备,例如智能手机、智能家居设备、工业设备等。边缘计算的优势是:
1速度和延迟
处理数据的时间越长,相关性就越低。在数字工厂中,毫秒很重要,因为基于智能的系统会持续监控生产过程的各个方面,以确保数据的一致性,而将数据分析限制在创建它的边缘可以消除延迟,从而转化为更快的响应时间。
2安全性
一次DDoS(分布式拒绝服务)攻击就可以中断一家跨国公司的整个运营。当您将您的数据分析工具分布在企业中时,您也同时分布了风险。另一个固有的事实是,当您传输更少的数据时,可以被拦截的数据就越少。边缘计算还可以帮助公司克服本地合规性和隐私法规以及数据主权的问题。
3成本节约
边缘计算允许您从管理角度对数据进行分类。通过在边缘位置保留尽可能多的数据,您可以减少连接所有位置所需的昂贵带宽,并且带宽可以直接转化为货币。边缘计算还有助于在一定程度上减少数据冗余,帮助您减少冗余成本。
4更高的可靠性
许多物联网包括一些相当偏远的地区,包括农村和不太理想的互联网连接环境。当边缘设备能够在本地存储和处理后续数据时,可靠性就得到了提升。如今,预制微数据中心的构建几乎可以在任何环境中运行。这意味着,间歇性连接的临时中断不会仅仅因为智能设备失去与云的连接就影响它们的运行。
5可扩展性
尽管这个想法边缘计算提供可扩展性的优势可能看起来与宣传的理论相反,但实际上是有意义的。即使对于云计算架构,在大多数情况下,数据也必须首先转发到位于中央的数据中心。扩展甚至只是修改专用数据中心都是一项昂贵的提议。
作为新兴技术趋势的佼佼者,边缘计算正在成为促进行业数字化转型的重要抓手,在智能化改造上起到重要作用。“数字新基建”主要围绕着ABCD四方面发展,A是人工智能、B是区块链、C是云、D是大数据,随着5G的快速推进,给ABCD插上翅膀,算力的不断下沉,将会涌现很多有趣的垂直行业应用场景,为边缘端更好实现技术赋能提供了价值。
以当前比较热门的自动驾驶来说,同样是边缘计算最重要的应用场景之一。在自动驾驶场景中,车辆需要做到比驾驶员更快的响应决策速度,也就是说最多只有零点几毫秒时间,同时还要能够自动感知到行车过程中周围车辆、行人、甚至整条路况的实时信息。如果按传统以云中心集中计算为主的决策架构,这对于要做到和人一样反应的自动驾驶来说时间太长了,所以如果没有边缘计算,如果数据的感知处理、控制的决策不能在车辆上本地进行,自动驾驶就会成为空中楼阁。
通过边缘计算的应用,以车辆本身的边缘计算,以及车路协同形式,在道路两旁会部署一些小型智能服务器,就近接收来自周围车辆的信息流,迅速作出响应和决策,同时这些小型的智能服务器也能接收来自云中心下达的控制指令,从而达到车路协同要求。未来甚至红绿灯可能会消失,因为道路知道周围车辆的速度、距离等信息,能够实时对周围车辆发出控制指令,车辆也能够根据来自道路的消息,以及车辆自身的边缘计算实时做出决策,整个过程将实现非常高效的协同。
目前许多智能化的改造,边缘计算已经能够积极的应用在许多场景之上,例如智能驾驶、智能工厂、智能电网、智能家居、智能建筑,很多都是边缘计算的场景。
再举例来说,电网有很多高压线、变电箱,人力的运维成本太大、危险系数也很高,传统的故障巡检机制网络传输带宽消耗大、故障告警处理不实时、而且电力系统数据本身关系到国计民生,数据传输过程中的安全性极其重要。
落地边缘计算之后,借助于边缘智能技术,可以在设备边缘侧几乎准实时地自动检测出问题出现的具体位置,比方说在配电房内安装边缘计算装置,布置AI模型,边缘计算装置连接配电房里面所有的电力设备,实时采集每一个设备的状态,利用高清夜视摄像头,还可以对烟雾、起火进行实时AI推理、故障告警和处理,效率能够得到极大的提升,同时由于大部分数据都在边缘侧本地处理,无需全部传输上报至云端集中处理,因而极大降低了网络传输流量、减少了数据在传输过程中的暴露面,数据安全性也自然得到了提升。
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