爱立信张至伟:5G巨大的商业前景让边缘计算前景可期

2018年4月27日,2018MEC技术与产业峰会上,爱立信东北亚区首席市场官张至伟发表了题为“边缘的力量和挑战”的演讲。张至伟表示,5G巨大的商业前景让边缘计算前景可期,同时边缘计算的挑战也显而易见,例如网络架构怎么建、最需要的应用在哪里,其中第二项挑战更为严峻。
爱立信张至伟:5G巨大的商业前景让边缘计算前景可期-DVBCN

爱立信东北亚区首席市场官张至伟

5G市场广阔,边缘计算前景可期

随着5G商用渐行渐近,边缘计算也风生水起,而推动边缘计算发展的最主要力量就是5G的巨大商机。张至伟援引爱立信发布的5G商业潜能报告表示,到2026年5G将带来6190亿美元的收入,其中分布云/边缘计算占比大约为1/4,商机大概为1500亿美元,是一个巨大的市场。分布云/边缘计算之所以占比巨大,是因为它具有高可扩展性、高安全性、高带宽、低时延、高可靠、高可用性等方面的优点,助力通信网络焕发新的活力,产生新的商业模式。

前景广阔,挑战亦不容小觑,在张至伟看来,边缘计算的挑战主要包括两个层面,一是在技术层面,二是在应用案例层面,其中第二个挑战更大一些。

挑战1:网络架构怎么建

张至伟表示,技术层面的挑战主要是网络架构怎么建。虽然边缘计算简单理解是把计算推到边缘,但是“边缘”并不是一个精准的位置。张至伟介绍,依据边缘的位置,业界把边缘计算分成一级边缘、二级边缘、三级边缘,爱立信也提出了中央站点、分布站点、边缘站点。在爱立信看来,所有离开中央站点的部署都可称为边缘部署,只是具体离用户的远近有所不同。在张至伟看来,这样做的优点是实现应用在网络中的灵活布放,即可根据具体的应用把边缘计算放在最合适的位置。

在灵活网络部署方面,爱立信最早提出了网络切片概念,被标准组织广泛接受;后来业界出现了NFV和网络转型的需求,爱立信推出了重构方案;再之后,顺应网络灵活部署的需求,爱立信又提出了边缘计算的概念。

张至伟表示,考虑到每个新趋势都对核心网络提出需求,因此爱立信推出了分布云方案,应对新的需求,面向未来5G做好准备。据悉,爱立信分布云有三方面特点。

第一,领先的软件定义基础设施。因为目前X86服务器都是固定硬件配置,而边缘计算需要计算能力多元化,很难做到将固定配置的X86服务器能力与边缘计算需求高效匹配。为此爱立信与英特尔合作发布了基于RSD架构的服务器,实现了X86计算能力和存储能力的解耦,更好服务于边缘计算的能力分配和调整。

第二,电信级的云执行环境。OpenStack不是基于电信级云环境设立的,爱立信与众多国际级一流运营商合作,不断地把电信级增强的研究成果共同返回到相关Openstack标准组织,形成新的OpenStack版本,构建增强型电信级云执行环境。

第三,端到端的编排。网络边缘和中间需要进行资源通盘部署,将对时延不敏感的业务布放在中间,敏感的业务推到网络边缘,把业务和网络架构进行统一的端到端综合编排。

在网络架构方面,张至伟总结边缘计算面临如下挑战。第一,边界在哪里,是因业务定义边界,还是因为带宽、时延、用户数能力、覆盖等技术指标定义边界;第二,在业务流方面,尽管推到边缘效果很好,但也提高了成本,从成本效益综合考虑,需要对具体的业务流进行精确分析以提高布放效率;第三,是放在私网还是放在公网,即混合云协同的问题;第四,边缘安全问题,更多的边缘站点带来更多的危险暴露,安全需要在边缘解决,包括网络攻击隔离和能力调用安全。考虑到5G时代基站直接服务于关键型工业互联网,无线能力调用放在核心网后面会更安全。

挑战2:最需要的应用在哪里

张至伟认为,边缘计算的第二个挑战是应用在哪里,在他看来应用是边缘计算最大的挑战。爱立信研究总结,有三个场景是边缘计算可以首先探索的领域。

首先是车联网,边缘计算能够提升关键性控制的性能表现,对于制造者和整个行业带来成本节省的好处;其次是智能制造,借助边缘计算,通过AR/VR等方式,智能工厂推进制造升级和转型,带来了成本的大幅节省,创造了新的商机;第三是媒体娱乐领域的视频,边缘计算有望在视频领域发挥越来越大的作用。

张至伟表示,爱立信在上述领域已经开始了积极探索。例如在车联网领域,爱立信作为创始人之一,联合英特尔、丰田、NTT docomo等发起成立了车联网边缘计算联盟,重点对于自动驾驶等进行研究和测试。爱立信参与的另一个项目是瑞典政府发起的瑞典自动驾驶项目,沃尔沃、爱立信等都参与其中,一个重点研究场景就是紧急服务车辆比如救护车在拥堵城市的高效通行和医疗业务实时保障。在车联网方面,爱立信分布云方案深入探索如何优化边缘计算来满足车联网的工业需求,具有较丰富的实际经验。

在AR/VR应用方面,爱立信结合边缘计算,在基站巡检维护和智能工厂方面进行了探索。例如,当经验不足的初级工程师巡检时,可以通过AR告诉工程师基站状态及如何处理故障;在智能工厂内,通过AR指导工人了解产线状态并采取正确的操作步骤。

“边缘计算面临应用和技术两方面挑战,只有克服两大挑战,边缘计算才能真正红红火火地发展起来,而在两大挑战中,应用挑战更大。”张至伟最后如是总结。

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