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【专家解析】5G与边缘计算相互促进、彼此成就
[ 通信界 / 张一冲 / www.cntxj.net / 2021/2/17 17:25:11 ]
 

通信界 5G和边缘计算间是相互促进、彼此成就的关系。5G的商用化进程推动了边缘计算技术的快速落地,同时,边缘计算技术的应用又大大促进了5G网络更快、更好地发展。

根据业务的诉求不同,MEC的应用场景可以分成两大类:

第一类,是面向2B的业务,比如像精密制造、工业控制、园内的视频监控和管理等,其典型的业务需求是数据不能出场、高可靠的工业组网、超高的上行带宽、超低时延、超强算力和专网管理等。

第二类,是面向2B2C的业务,主要是OTT应用服务商业务为主,比如,车联网、AR/VR/云游戏等,这类业务的需求是广覆盖、有QoS保障的连接、边云密切协同和超高的移动性等。

下面分析几种典型的5G业务中MEC设备的功能需求及其可能的部署位置。

1、智慧工厂该场景下MEC设备要解决的问题是:接入的设备多,而且大部分设备的数据是视频数据,数据量非常大,比如,安防机器人、做质量检测的机器视觉、人脸识别闸机、AR/VR眼镜等;数据处理要求时延低,特别是机床操控;数据有隐私需求,需本地处理,不能出园区;有固定不动的设备,也有高速移动的设备。

针对以上场景,一般会考虑构建一个5G专网,支持大带宽、低时延特性,以满足大规模AGV组网调度的需求。除了支持5G连接,保证移动性设备的接入外,还要支持光纤接入和WiFi接入。MEC平台上需要集成AGV视觉导航系统、工业数据采集、AR远程专家指导、机器视觉质量检测等多种应用,实时地对接入的海量数据进行智能分析,以实现低时延的自动化控制。

智慧工厂场景中的MEC平台通常会就近与专网中的5G基站合设。

2、云游戏、AR/VR这三种业务的共同点就是都需要极大的传输带宽,用于交互很多视频的内容,时延越低,用户的体验会越好;不同点在于时延要求有所不同,业务发生的场所不同,客户群也有所不同。

对这三种业务而言,如果能够采用边缘计算技术,把计算和渲染的能力迁移到边缘云的位置,相比云计算来说,一方面能够大大降低时延,提升用户体验;另一方面,能大大减低对终端的性能要求,终端的重量、成本下降,能够向轻便型转变,这样客户的接受程度也会提升,促进产业发展。

对于云游戏,如果是在公有云的服务器上运行,服务器渲染完成后的游戏画面通过网络再传送给用户的话,玩家会直接感受到从指令输入到画面更新延迟较高,游戏体验差。如果将云游戏从公有云迁移到靠近玩家的边缘云,在本地进行渲染,缩短传输距离,时延能够降到20ms以内,显著提升用户体验,同时还能节省边缘云到5G核心网的回传带宽。

云游戏属于2C业务,而且对时延的要求不是太高,因此,MEC服务器可以部署在地市核心机房,这样在兼顾到更多客户的情况下,既提升业务性能,又能够降低运维成本。

对于AR,现有的解决方案中,用户需先下载安装巨大的APP来进行AR的体验,手机的内存、电量和存储容量也限制了AR的发展。MEC平台能够通过网络数据来确定用户的位置,然后利用就近的、本地的AR服务器,提供实时的AR内容匹配计算和推送,以实现本地实景和AR内容频道实时聚合,这样就能带给客户全新的独特用户体验。

对于VR业务,以赛事直播为例,如果在场馆内部署MEC平台,在本地缓存全景摄像头所拍摄的视频,供球迷通过VR设备来快速回看,就能体验到在VIP位置的观看效果。通过在本地部署的MEC,大大地降低时延以避免眩晕感,并减少对回传资源的消耗。

AR/VR通常都是2B2C业务,区域性比较强,而且对时延要求很高。因此,一般建议在业务区域内部署MEC平台,就近进行业务分流和处理。

3、自动驾驶自动驾驶首先对网络的带宽有着苛刻的要求,如果把车辆遇到的所有信息都传输到云端处理,至少需要超过 100Mbit/s 才能满足要求;其次,车辆在高速行驶中,对于时延的要求也极高,必须保持在 1 ms~10ms 之间。

要实现自动驾驶,有几个问题必须依靠边缘计算平台才能解决:1)单车、路侧单元与应用平台等之间交互时延过大,无法及时获取、处理以及决策信息,无法满足自动驾驶对网络实时性的需求。

2)单车以及周边交通单元感知能力不足,无法对于超过视距范围事件准确感知和信息同步,无法全局掌握区域交通信息,运行范围及车路协同一体化受限。

3)汽车故障管理也是制约自动驾驶从实验室走向商用的重要因素之一,需要进行及时人工干预,预防事故发生,保障自动驾驶安全性等。

而MEC平台分布式特征则能够很好地解决海量数据处理、海量终端连接以及高速移动切换等问题。MEC平台还能及时接受路侧单元上报的路侧信息,并推送至邻近的车辆,实现本地分流和无缝切换,保障更好地支持视线盲区的预警业务。另外,车载部分计算分析系统上移至 MEC 边缘云,能够有效降低智能车辆改造成本,提速无人驾驶商业化步伐,并预留开放接口,为所有车联网终端提供远程故障管理服务。

由于自动驾驶的复杂性,它对带宽、时延、移动性的要求都特别地高,所以,针对自动驾驶来部署边缘计算设备时,也会相对复杂,考虑的因素比其他业务更多一些。
首先,MEC平台应尽量靠近终端接入侧,一般会在路侧部署边缘计算节点,获取车辆周边的全面路况交通信息,并进行数据统一处理,对于有安全隐患的车辆发出警示信号,辅助车辆安全驾驶。其次,要实施更全面的车辆控制和故障管理等功能,平台的功能和性能要求也会很高,路侧部署的边缘节点通常不能满足要求,此时,需要在基站侧再部署计算能力高的MEC服务器。

由于涉及到高速移动,车载终端必须采用5G接入方式才能满足业务连续性的要求。3GPP针对这种场景也进行了专门的规定,在切换发生时,通过双连接的方式,以保证高速移动情况下业务的连续性。

4、安防行业由于国家一批大型项目的推动,安防是AI最早落地的领域。安防的AI化过程中,已经经历了从云计算到云边协同的阶段,甚至已经在向边网融合的方向发展。现在很多的摄像头,包括家用的摄像头,都已经有人脸识别、语音识别和行为识别功能,这就是一种典型的边缘节点;而视频监控一体机、人脸识别盒子、NVR存储设备等,计算能力就更强一些,可以属于边缘云计算;云计算中心的应用平台的功能和性能更强大,通常都是具有超大运算能力的GPU服务器。

安防和MEC的结合应用,其实更多是由于移动化的巡检设备的出现而需要考虑的,像巡检无人机等。如果要实时传输监控数据,这些设备所需的回传带宽要求也是非常高的。但是,在监控过程中,大部分画面其实是静止不动的,没有必要上传所有的数据,这时就可以通过就近部署MEC平台,对采集到的视频内容进行预分析处理,只上传有变化、有价值的画面,大部分价值不高的监控数据就存在本地的存储服务器中,这样就能够大大地节省传输资源。

5、案例分析 在应用的最后,以一个实时无人机检测的项目为例,说明未来边缘计算产业链将会是多方合作的发展模式。该项目由微软Azure提供边缘云服务,AT&T提供5G网络连接服务,软件公司Vorpal提供的是与无人机相关的检测定位应用程序,该程序是运行在Azure的云服务器上,无人机提供的信息可以供执法机构或者机场使用。

通过这个案例,可以看到边缘计算应用中的几个关键点:

必须要有边缘计算才能降低5G数据业务的时延,提升用户体验;仅有云服务提供商,无法提供广阔的网络覆盖,业务无法开展;电信运营商要想超越管道角色也很难,需要努力挖掘产业链上的机会。(本文作者为中国信息通信研究院泰尔终端实验室高级工程师)

 

作者:张一冲 合作媒体:中国工业互联网研究院 编辑:顾北

 

 

 
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