邬贺铨的《十问边缘计算》都问了什么

2018年10月30日,由中国通信学会和中国移动联合主办的“2018边缘计算技术峰会”在京举行。
在本次大会上,为了促进协作,推动边缘计算全面成熟,邬贺铨、李正茂、刘韵洁、余少华、田溯宁、张新生 、蒋林涛、刘华鲁、陈山枝、温向明、张平、张宏科、潘锋、杨志强等14位业界专家学者联合发起了“关于共同推进边缘计算技术与产业繁荣发展的倡议”。
作为推进边缘计算技术与产业繁荣发展的倡议的专家之一,中国工程院院士邬贺铨对边缘计算有着更加深入的思考。
他谦虚地表示:“虽然边缘计算很热,但是我学习得不够,边缘计算技术应该是一个体系,我对这个体系目前的了解只是边缘,根本没有进入到核心,很多东西不太清楚,所以我提出十问。
”第一,5GMEC应该下沉到什么位置?
边缘计算放在DU?
还是CU?
还是放在核心网?
显然靠近底下反应越快,数量越多,放在什么位置是值得研究的。
第二,计算能力是一级设置还是多级设置?
在采用MEC的前提下,还要不要同时设置云计算?
在云计算和MEC之间是否需要设置雾计算?
一个云计算节点联接的移动边缘计算(或雾计算)节点的合理数量是多少?
第三,计算能力如何在云计算与边缘计算间优化配置?
计算能力的分割是固定的还是可动态调整的?
MEC需要向云计算节点上报过滤后的数据。
云计算节点需要向MEC下发指令,除此之外两者间的通信还应有什么任务?
第四,MEC间通过云计算节点互通还是直接通信?
同样是边缘计算节点,它们之间要不要互通,或者说必须间接互通?
第五,边缘计算需要有IaaS/PaaS/SaaS等服务能力吗?
假如通过边缘计算增强人脸识别能力,边缘计算至少具备PaaS的功能,还需要可能具有一些视频转码的功能就是SaaS,有可能需要DaaS(数据即服务)的功能,边缘计算是不是都这么全?
到底需要有几层,值得研究。
第六,边缘计算需要同时具备接入、转发和控制云能力吗?
如果说边缘计算是放在CU,它要集中管理好多DU,是否也应该具有控制云的能力?
第七,MEC应该与网络切片结合吗?
网络切片是5G最基本的一个特征,边缘计算要不要结合?
第八,位于C-RAN的MEC需要按业务来配置吗?
不同的边缘计算对应不同的应用,有对应移动大数据,有对应大连接的,还有对应社会与互联网数据的。
在这种情况下,边缘计算是按业务来配置的,将来的边缘计算也是这样吗?
第九,MEC是独立设置还是应与其他功能集成?
基站的边缘计算首先进行大数据的收集采集,同时实现加密,在对大数据进行消化后,它回送网络数据链应该是减少的,也就意味着对数据过滤,为了过滤,它可能需要缓存,所以,边缘计算会跟缓存数据采集,数据分析,过滤,计算能力集中在一起,边缘计算绝不是单一的计算能力。
第十,MEC的功能需要软件定义吗?
MEC可仿照NFV实现软件定义,允许跨过多厂家的MEC平台有效与无缝集成来自厂商、服务提供商和第三方的应用,MEC的功能会开放吗?
如果开放就要有接入权限管理。
“对MEC的思考还不止这些。
诸如MEC的引入会减轻云计算对数据分析的压力,但数据过滤的准确性需要保证。
MEC的引入将增加传输时延,且还可能包含缓存功能,uRLLC还等使用MEC吗?
MEC的管理是由控制面还是由管理面来实施?
”邬贺铨说,“上面是我说不懂的内容,期待大家在会上给予解答。

参考:
邬院士的十问实际和边缘计算落地的灵活性和当前阶段的非标准化有关,另外也涉及工业互联网和移动互联网边缘应用的不同场景有关在工业互联网的发展中,边缘计算将成为重要的支撑与使能技术。
国家在十三五规划中提出的两化融合、《中国制造2025》等战略,对ICT与OT的融合提出了迫切的需求,而边缘计算是ICT与OT融合的使能技术,是实现控制工业自动化架构的重要支撑。
工业制造、电力,智能交通领域的企业,他们的数据处理也开始往外拓展,但不一定拓展到云上面,因为并不想让自己的数据依赖于阿里云、腾讯云等公司去处理。
除了隐私是个非常大的考虑,另外工业大数据在边缘的响应时间和传输处理的带宽限制都需要有边缘节点的设置。
由此我们也看到云计算厂商开始在边缘计算领域“大张旗鼓”:亚马逊AWS:2016年re:Invent开发者大会上推出AWS Greengrass,以公司现有的物联网和Lambda(无服务器计算)产品为基础,将AWS扩展到间歇性连接的边缘设备。
微软Azure:自2017年6月开始在Microsoft的BUILD 2017开发者大会上推出Azure IoT Edge,允许云工作负载集装箱化,并在从Raspberry Pi到工业网关的智能设备上本地运行。
Google:2018年7月,Google宣布推出两款大规模开发和部署智能连接设备的产品:Edge TPU和Cloud IoT Edge。
Edge TPU是小型ASIC芯片,Cloud IoT Edge是软件堆栈。
阿里云:2018年3月,阿里巴巴宣布全面进军IoT领域,战略布局边缘计算,陆续推出了Link Edge、边缘节点服务ENS等,发力新制造边缘计算之所以被想象成下一代互联网的一个重要技术,主要在于它横跨OT、IT、CT多个领域,且涉及网络联接、数据聚合、芯片、传感、行业应用等多个产业链角色,涉及不同行业、不同厂商之间的互通和互操作。
思科于2014年1月推出了雾计算作为将云计算功能带到网络边缘的一种方式。
然而本质上,雾才是标准,边缘只是概念。
雾在边缘计算概念中实现可重复的结构。
雾计算概念下,边缘设备定义为传感器数据来源,具有必要的计算硬件、运行系统、应用软件和连接参与分布式计算。
它从边缘扩展到“近边缘”功能,形成“雾节点”。
本质上是现有元素的混合,如何与数十亿的智能IoT设备、网关和节点之间的“雾”进行联系,从而在边缘就能提供云计算的局部功能,更好的服务于端上的IOT设备和用户。
就市场份额而言,2022年雾计算的主要垂直行业将是公用事业、交通运输、医疗保健、视频监控,工业和农业,此外在智慧城市也有相当多的应用——这些行业给了边缘计算更多的实践空间因此,灵活运用“边缘+云”的方式,云厂商或许会提供出更多有弹性的方案,而非标准化一刀切的方案。
多少边缘计算节点合适要具体工业场景具体分析,取决于部署的架构,期望的性能和边缘节点的计算性能等。
边缘和云各有擅长的工作,如何在云计算与边缘计算间做好计算能力的“分割”是企业部署“边缘到云”、“边缘+云”获取效益的重要问题。
譬如让边缘节点做数据的清洗过滤,做关键的边缘应用对试延有要求的,而云计算可以整合更多的数据,做分析做BI等。
另外,现在移动边缘计算的提法也来自运营商。
因为4G和5G在网络的构建上存在接入网和核心网,就像邬院士提到的DU和CU节点。
移动边缘计算MEC虽然只是一个概念,但工业界有一点是共识的,那就是靠近用户,靠近数据,减少网络路径过长带来的时延,从来为用户,为数据带来更好的体验。
譬如车联网V2X的通信等。
所以MEC实际部署中靠近DU是比较合适的。
至于是否需要于5G网络切片技术和NFV技术结合这个是不矛盾的,它们的逻辑功能定义不一样,当然可以相互融合,当然也可以独立存在,取决于边缘计算实际的发展情况。
谈到这里,边缘计算能不能根据业务类型做不同的适配显然是可以的,但既然是边缘肯定是靠近数据源,跟数据中心还是有区别的。
当前阶段的产业的边缘计算还未有标准的形态,它的功能和分层还有没有明确的定义,更多的是厂商主导的形态。
随着产业的发展,相信在这方面会更加清晰。
邬院士的10个问题也会有更加明确的解答。

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