5G MEC 的本质是“联接+计算”

随着计算机网络的发展，节点将向“转发+ 计算+存储”的方向演进，各个 MEC 之间的能力将进行共享和调用。未来的 10 年，云计算和边缘计算是循环促进的，边缘计算将会占据50%的市场空间，而 5G MEC是其中主流的一个方向。

 通信运营商的“根据地”是“联接和网”。MEC 中的数据面要把这些优势用起来。UPF 和MEC 虽然逻辑上可分可合，但 MEC 的数据面和UPF 合而为一将拥有最佳转发性能和性价比(减少一半消耗)。反之，没有“联接感知优化和第一跳及时处理”和“分布式成网”的优势，通信网的边缘计算和云计算就会趋同，但云计算将更多地发挥内容优势。

 如果仅依靠之前的基础设施，变成物理机房和网络部署拓扑争夺战，则站点联盟和行业等都会挖掘自己在各个区域的站址，通信网的边缘计算站点只是众多站点的可能性之一。

 03 5G MEC中的关键技术

5G 业务的到来带来了以下四大挑战。

? 超低时延。促使节点下沉/应用本地化，减少网络拓扑。

? 高速移动连续性。促使MEC 之间的多联接连续性考虑。

? 大带宽。促使转发分流的进一步优化。

? 企业数据本地化处理。大量视频等数据本地处理，必要时再分流到宏网处理。 

边缘计算的价值场景从移动网加速、园区、电力、VR/AR、工业互联网、车联网等展开。本文重点聚焦关键技术，而不再展开场景组合应用，具体关键技术如下。 

(1)极致联接中感知内容分类进行转发、分流、加速

从 2014 年起，4G 开始不断对 MEC 的按内容分类进行转发/分流/加速的能力进行商用。由于5G 的大带宽，转发/分流/加速进一步提升了 10X 以上的高通量需求。从 4G FPGA 卸载，走向 5G 高速转发芯片，形态和规格因应用不同而系列化， 流量从 10 Gbit/s到 600 Gbit/s。 

用户面感知内容分类，进行卸载和分流，并根据内容分类，进行cache、视频/游戏加速、起播加速、TCP/UDP 加速。 

WTTX 固定无线接入场景，用 5G 大带宽接入替代固网接入成为可能，组播转单播是 MEC 与IPTV 网络对接所需的能力之一。Wi-Fi 场景冲突和干扰较多，5G 接入替代 Wi-Fi 也需要MEC 在园区/场馆等场景提供一些便捷功能。

 围绕“感知联接”做移动网加速，提供高带宽、高体验、接入可移动的边缘计算节点。关键技术难点在于能够体现厂商高水平的是 200 Gbit/s 以上的实时高带宽加速、结合业务体验的综合加速方案等. 

 学术进展和挑战包括：在内容感知分类有方面的方法(准确性待提升)、加速的方法(实时高带宽有挑战、各场景综合有效性有不稳定)。 

2014?2019 年的试验数据证明：游戏时延可加速 40%、视频下载速率提升5%~47.41%、视频往返时延降低 19%~32%、视频拖动等待时延降低 12%~61%;商用网络要控制各场景的可增益性。

 (2)极致联接中的移动连续性 

由于 5G 会使用部分高频率频段，基站覆盖范围有可能缩小，建网初期热点孤岛需要和 4G整网互助，连续性更加重要。跨越基站的连续性需要核心网配合。 

极致联接中的 4G+5G 双联接、多链路聚合(如宏网络+Wi-Fi、固移融合多接入)和可靠性协议层 HRP(high reliability protocol)是其中的关键 技术。App 的跨节点互动也很重要。发挥业务层 和链路层的互动，才能控制好多链路传输的效果。 MEC是衔接业务层与管道层的节点，需要做好跨层互动。本地节点跨层优化，多个节点统一切换调度/保证连续性以及动态触发与 5G 核心网的流策略、控制面管理互动调配最优路径和资源都是 MEC 可用的手段。

 车联网是其中一种典型应用，不仅多接入联接连续，车厂 App 在途径 MEC 中的按需动态部署和迁移也非常关键。3GPP 定义了车联网四大场景和相应的需求。

无人机快速移动也会有此类要求。关键技术难点在于：最优路径调度、切换和预接续提前预判。学术进展和挑战包括：定位/轨迹预测算法等准确度和精度通常在若干米的范围，需要更精准。

(3)极致联接中的确定性网络 

行业数字化与实时流媒体场景对网络的确定性提出更高要求，包括时延与抖动。MEC需要帮助做业务感知和差异化队列调度、缓存。

海量联接情况下，MEC 要保证有品质的性能。

关键技术难点在于：空口环境多变、TSN(time sensitive network)的可控性、实时对网络各种状况的处理。

学术进展和挑战包括：低时延调度算法、预测和调度等系列算法的调度精度与效果。 

(4)极致联接中的虚拟二层网络IP 

组网因为穿越宏网络，地址很难规划，因此推出5GLAN。尽管 5G LAN 支持 L2、L3，但更多是 3GPP 为虚拟二层网络而定义的。可以跨地域形成虚拟 LAN 专网。将联接不同基站下面的终端形成同一个虚拟本地网络。对工业应用、智慧家庭应用、企业办公应用、娱乐等群组应用都有好处。

在跨地域联接多个终端时，有时需要用私网地址与二层地址映射;或者在各终端移动和动态变更情况下，仍然体现在同一个局域网(LAN)，可当作一个虚拟子网段来管理和使用。配置关系只经过移动网，而不需要再经过外挂的多个 LAN Switch 实现。

关键技术难点在于：全网在定义的虚拟专网区域行为一致。

学术进展和挑战包括：实时分布式协同数据库要考虑整网相应数据的一致性，学术上有方法、大网成功商用的也不算多。

(5)极致体验中的视频处理能力

由于 5G 的视频流量占比越来越高，将达到50%~80%。视频的极致体验尤为重要。MEC 可帮助 4K /8K 高清视频、VR 直播/点播、医疗、教育、交通等视频 5G 典型场景做所需内容的增强处理，包括修正误码、压缩码率、图像增强(根据场景)、多路径并行传输、拼接以及视频隐私保护(MEC 作为用户上传的第一入口，公众图像的隐私保护需要考虑人脸模糊化，这一点根据各个国家法律环境不同会有不同节奏要求)。

关键技术难点在于：实时视频的带宽、速率、编解码效率、交互体验以及上行带宽。

学术进展和挑战包括：超分辨率、结合 ROI的编解码、FOV、FreeD 等都在不断迭代前进的阶段。

(6)极致体验中的 AI 处理能力随着

5G 应用智能化、转发/计算/存储节点的合一化，MEC 上部署内容处理的 AI 能力将成为趋势。AI 智能分析有助于交通、安防以及智慧城市，结合 AI 的 AR/MR 有助于医疗、教育、工业信息辅助处理等。

华为 AI 芯片，提供单芯片 256 T 的最强算力，为边缘应用提供 2 倍以上的性价比和空间/ 能耗节省。

关键技术难点在于：AI 芯片的算力和高性价比。

学术进展和挑战包括：AI 芯片内置模型的准确性、实时性和可优化性。

(7)极简部署和自优化能力

边缘计算节点的量非常大，而且需要各边缘节点之间的协同，因此极简分层统一部署成为必要方案。单节点原有的配置量要大幅简化、多节点可批量部署。

移动网虚拟化之后，灵活调度、弹性伸缩、统一管理、统一控制能力也可作为对 MEC 用户面/ 资源层管控的一种机制，应用层 App 可以使用门户来更灵活入驻。

移动网络原来就可以网络级调度，MEC 可考虑除应用层 App 之外的部分沿用移动网云化管理机制。自优化能力包括基于访问热度、流量潮汐效应动态部署 App，实现 MEC 节点间的互备;基于用户、业务的动态切片。

华为作为 NFV 商用经验最丰富的设备商，在云的全栈系统构筑了丰富的运营和运维经验;相关经验将同步运用到 MEC 系统，实现统一管理、统一运维、云边协同和即插即用。

关键技术难点在于：不同类型设备高性价比。

学术进展和挑战包括：预测性维护、自优化能力等。

(8)可信安全

MEC 网络位置和功能要求必须感知应用内容，这在安全等级要求和风险上有所提升。MEC 上的 App 包含很多非电信类的强验证业务，在自我完备性上会有不足，这要求 MEC 提升防护能力和隔离能力。

关键技术难点在于：可信在虚拟机、容器环境的防护方式、多种威胁和安全设计。

学术进展和挑战包括：虚拟化情况下可信根算法该如何演进等。

(9)生态能力

MEC 生态可择优引入云生态的应用，容器化迁移云端应用，对应用尽可能平滑。应用对资源的灵活调研、弹性伸缩，应用本身的灵活部署、灰度升级，对 MEC 都有要求。

（编辑：泉州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!