隨著 2020 年 5G 行業(yè)應(yīng)用的快速發(fā)展，當(dāng)前的邊緣計(jì)算能力在實(shí)際應(yīng)用中體現(xiàn)出部分不足，無(wú)法完全滿足各類行業(yè)場(chǎng)景的實(shí)際訴求。一個(gè)關(guān)鍵因素在于 MEC 平臺(tái)無(wú)法完全獨(dú)立于運(yùn)營(yíng)商 5G 網(wǎng)絡(luò)之外，網(wǎng)絡(luò)能力與計(jì)算能力兩者必須相互協(xié)同以進(jìn)一步提升方案效率。在這樣的背景下，本白皮書(shū)提出面向未來(lái)網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的 Edge Native 理念以支持運(yùn)營(yíng)商與行業(yè)面向未來(lái)的行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
本文首先分析邊緣計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀及 5G 行業(yè)市場(chǎng)邊緣需求，邊緣計(jì)算雖進(jìn)入 2.0，但在 5G MEC 部署過(guò)程中仍然存在若干痛點(diǎn)，因此需要新的 Edge Native 理念。其次，闡述Edge Native 產(chǎn)業(yè)理念及主要技術(shù)能力，Edge Native提供聯(lián)接和計(jì)算的高效協(xié)同，是運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)以行業(yè)市場(chǎng)為主的中期目標(biāo)架構(gòu)。其中包含邊緣編排、邊緣智能、邊緣安全等多種增強(qiáng)技術(shù)能力。隨著邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展逐步從產(chǎn)業(yè)共識(shí)走向落地實(shí)踐，邊緣計(jì)算的主要落地形態(tài)、技術(shù)能力發(fā)展方向、軟硬件平臺(tái)的關(guān)鍵能力等問(wèn)題逐漸成為產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注焦點(diǎn)，邊緣計(jì)算 2.0 應(yīng)運(yùn)而生。
邊緣計(jì)算 2.0主要包括云邊緣、邊緣云和邊緣網(wǎng)關(guān)三類落地形態(tài)；以“邊云協(xié)同”和“邊緣智能”為核心能力發(fā)展方向；軟件平臺(tái)需要考慮導(dǎo)入云理念、云架構(gòu)、云技術(shù)，提供端到端實(shí)時(shí)、協(xié)同式智能、可信賴、可動(dòng)態(tài)重置等能力；硬件平臺(tái)需要考慮異構(gòu)計(jì)算能力，如 X86、ARM、GPU、NPU 等。
據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全球在 2020 年開(kāi)展了超過(guò) 5000 個(gè)行業(yè)試點(diǎn)項(xiàng)目，其中約 60% 均涉及 MEC 部署。以中國(guó)三大運(yùn)營(yíng)商為例，已在 40 多個(gè)城市開(kāi)展了 100 多個(gè)基于邊緣計(jì)算的 5G 商業(yè)應(yīng)用試點(diǎn)項(xiàng)目，覆蓋了多個(gè)行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景，包括智慧工廠、礦山、能源等。2020 年中國(guó)工業(yè)和信息化部的“綻放杯”5G 應(yīng)用大賽中，5G MEC 的使用率達(dá)到 43%，相比去年增長(zhǎng) 10 個(gè)百分點(diǎn)，在參加總決賽的 30 個(gè)項(xiàng)目中，MEC 的使用率超過(guò) 80%，5G MEC 已成為 5G 應(yīng)用關(guān)鍵使能技術(shù)。
結(jié)合上述行業(yè)實(shí)踐，我們可以看出當(dāng)前 5G MEC 技術(shù)上仍然存在一些不足。這些不足主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)部署及設(shè)備能力、軟件開(kāi)發(fā)兩個(gè)方面。在網(wǎng)絡(luò)部署及設(shè)備能力上：MEC可較好滿足單一場(chǎng)景需要，但各場(chǎng)景對(duì) MEC的部署位置、形態(tài)等差異較大，因此需要 MEC 可以支持更豐富的異構(gòu)設(shè)備及組網(wǎng)形態(tài)；MEC平臺(tái)及其承載的應(yīng)用需要更強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，尤其是基于 AI 的高效智能化數(shù)據(jù)分析，因此需要MEC 在軟硬件上都要提升 AI 能力；行業(yè)應(yīng)用對(duì)于網(wǎng)絡(luò)傳輸、可靠性要求普遍較高，因此 MEC 需要與行業(yè)應(yīng)用、運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高效協(xié)同；系統(tǒng)隔離、數(shù)據(jù)安全能力仍有待進(jìn)一步提高。在邊緣應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)方面，開(kāi)發(fā)者面對(duì) 5G MEC 的場(chǎng)景以及多樣的 MEC 平臺(tái)形態(tài)，需要考慮最大化的使用到 5G MEC 的開(kāi)放能力。一個(gè)典型的 MEC 應(yīng)用開(kāi)發(fā)者流程如下：選擇服務(wù)框架：根據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)者的語(yǔ)言技能，結(jié)合應(yīng)用的最終運(yùn)行場(chǎng)景進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)態(tài)包含如應(yīng)用框架、三方件、數(shù)據(jù)庫(kù)等的選擇。即在同一個(gè) MEC 平臺(tái)上，多微服務(wù)框架之間可以進(jìn)行互相的注冊(cè)發(fā)現(xiàn)、通信以及相關(guān)的服務(wù)治理。定義 Rest API：簡(jiǎn)而言之，是應(yīng)用開(kāi)發(fā)者需要確定自身應(yīng)用對(duì)外的交互接口，對(duì)外能提供對(duì)應(yīng)能力；使用 5G 網(wǎng)絡(luò)能力：充分使用 5G 網(wǎng)絡(luò)的低時(shí)延，大帶寬等能力，并且是代碼級(jí)的使用。即 5G 網(wǎng)絡(luò)能力能夠進(jìn)行抽象，為開(kāi)發(fā)者提供如 SDK/Rest API 等方便編程的能力；或者能夠抽象為應(yīng)用模板，使得開(kāi)發(fā)者能夠直接使用 Orchestrator 進(jìn)行編排管理，而不需要關(guān)心里面具體的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)；適配多種平臺(tái)：這里的平臺(tái)需要區(qū)分為兩層，即 IaaS 和 PaaS 層，即既需要應(yīng)用能夠適配 X86/ARM 等 平 臺(tái)， 同 時(shí) 也 需 要 能 夠 使 用 Openstack/Kubernetes 等 IaaS 平臺(tái)，同時(shí) MEP 平臺(tái)也能夠提供如基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、安全、人工智能、區(qū)塊鏈等邊緣解決方案能力；DevSecOps/Orchestration：即應(yīng)用需要端到端的DevSecOps 工具鏈支撐，同時(shí)也需要能夠端到端的能力編排，如應(yīng)用在部署時(shí)的依賴應(yīng)用、三方能力等；
為了更好地滿足未來(lái) 5G 行業(yè)市場(chǎng)的發(fā)展，5G 確定性網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（5GDNA）、EdgeGallery開(kāi)源社區(qū)、邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（ECC）和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（AII）共同提出 Edge Native（邊緣原生）的產(chǎn)業(yè)理念。首先，Edge Native 與 Cloud Native（云原生）類似，都是一種長(zhǎng)期文化與理念。因此其包含的范疇可能隨著產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而發(fā)生變化。就如同 Cloud Native 誕生之初更關(guān)心軟件開(kāi)發(fā)的 12 因子原則，而隨后 2018 年 CNCF 將Cloud Native 定義為一種范式，讓?xiě)?yīng)用更加適應(yīng)并使用云的特性，如彈性、分布式，而不需要關(guān)心底層的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)快速部署、按需伸縮、不停機(jī)交付的特性。
其次，Edge Native 與 Cloud Native 是一體兩面，體現(xiàn)了 ICT 產(chǎn)業(yè)的重心不斷向邊緣轉(zhuǎn)移。在這一轉(zhuǎn)移過(guò)程中，Cloud Native 的技術(shù)面臨了一些挑戰(zhàn)，包括：端到云中心RTT時(shí)間較長(zhǎng)，所有的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)消耗以及管理需要在中心終結(jié)。傳輸成本與計(jì)算成本相對(duì)較高隱私與數(shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn)而 Edge Native 則體現(xiàn)出了部分截然不同的特征和價(jià)值：
由于 Edge Native 融合了更多的電信聯(lián)接概念，導(dǎo)致熟悉 IT 的開(kāi)發(fā)者較難理解邊緣環(huán)境的一些架構(gòu)、參數(shù)、特征等。所以邊緣平臺(tái)需要面向開(kāi)發(fā)者將網(wǎng)絡(luò)屬性，包括 3GPP 等定義的具體參數(shù)進(jìn)行友好的抽象表達(dá)。另外，對(duì)于 5G 網(wǎng)絡(luò)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言，Edge Native 也是網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)架構(gòu)。基于 Edge Native 可在邊緣云環(huán)境下深度利用邊緣計(jì)算特有價(jià)值特性，高效構(gòu)建、運(yùn)行和維護(hù)管理時(shí)延敏感的邊緣應(yīng)用。
Edge Native技術(shù)架構(gòu)以邊緣側(cè) 5G 網(wǎng)絡(luò)能力開(kāi)放為特征，基于云邊協(xié)同和邊邊協(xié)同的邊緣網(wǎng)格技術(shù)、面向復(fù)雜場(chǎng)景跨網(wǎng)絡(luò)的邊緣編排技術(shù)、支持多語(yǔ)言 /serverless 和邊緣自治的邊緣框架技術(shù)、大量異構(gòu)初始數(shù)據(jù)的低時(shí)延 / 實(shí)時(shí)預(yù)處理分析的邊緣數(shù)據(jù)技術(shù)、基于認(rèn)證加密和區(qū)塊鏈的邊緣可信技術(shù)、基于異構(gòu)邊緣智能硬件和硬件加速的邊緣 AI 技術(shù)。
邊緣基礎(chǔ)設(shè)施 EdgeInfra邊緣基礎(chǔ)設(shè)施是 Edge Native 的底層基礎(chǔ)，包括硬件與平臺(tái)技術(shù)。硬件上，邊緣基礎(chǔ)設(shè)施不僅需要考慮增強(qiáng)計(jì)算能力，也需要考慮如何更好的支持 5G 網(wǎng)絡(luò)所需要的大流量轉(zhuǎn)發(fā)能力。因此需要支持異構(gòu)硬件如 CPU（ARM 或 X86）、GPU、NP 等。平臺(tái)技術(shù)上，目前越來(lái)越多的應(yīng)用逐漸容器化 / 虛擬化。底層基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)逐漸收斂至 Kubernetes 相關(guān)產(chǎn)品。但是 Kuberenetes 對(duì)于 MEC 應(yīng)用的容器安全性、隔離性等有一些限制，需要對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施提出更高的訴求：增 強(qiáng) 的 電 信 網(wǎng) 絡(luò) 支 持：電 信 MEC 場(chǎng)景需要Kubernetes 增強(qiáng)應(yīng)用及平臺(tái)的多網(wǎng)絡(luò)平面隔離，多租戶增強(qiáng)，以及電信網(wǎng)絡(luò)能力增強(qiáng)（如 TSN 等）。容器與虛機(jī)的混合編排能力：電信網(wǎng)絡(luò)功能及邊緣應(yīng)用廠商的容器化甚至虛擬化進(jìn)展較慢，需要支持容器與虛機(jī)的混合編排。邊緣網(wǎng)絡(luò) EdgeNetwork邊緣計(jì)算平臺(tái)作為聯(lián)接 5G 網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用、最終用戶的橋梁，需要在保障自身網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接能力的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加強(qiáng)與應(yīng)用的協(xié)同，提供完善的 5G 網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放能力：5G 網(wǎng)絡(luò)能力開(kāi)放：ETSI MEC 定義了一系列網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放能力，如位置信息等；同時(shí) 3GPP 與電信運(yùn)營(yíng)商也定義了基于 3GPP NEF 的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放架構(gòu)。算網(wǎng)一體的邊緣計(jì)算平臺(tái)：MEC 對(duì)下承載 5G 網(wǎng)絡(luò)能力的打通，對(duì)上提供應(yīng)用必須的計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)資源。MEC 平臺(tái)需要對(duì) 5G 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)連接能力、計(jì)算能力、行業(yè)所需的確定性網(wǎng)絡(luò)能力進(jìn)行高效編排。由于邊緣節(jié)點(diǎn)具有容量較小，部署環(huán)境復(fù)雜等特征，需要在整體邊緣領(lǐng)域提供較強(qiáng)的邊緣編排能力，以滿足以行業(yè)為代表的業(yè)務(wù) SLA： 邊緣自治：邊緣節(jié)點(diǎn)面臨的弱網(wǎng)絡(luò)等情況可能導(dǎo)致其與中心節(jié)點(diǎn)斷聯(lián)，出現(xiàn)如數(shù)據(jù)不同步，應(yīng)用難以恢復(fù)等問(wèn)題。插件式的多云支持：EdgeOrchestrator 需要針對(duì)不同場(chǎng)景適配典型的基礎(chǔ)設(shè)施層（如各種云平臺(tái)/裸金屬），如集群場(chǎng)景下可以支持 Kubernetes、Openstack，單機(jī)場(chǎng)景下支持 K3S、MicroKubernetes，裸金屬場(chǎng)景下可能需要支持如 RunC。邊緣協(xié)同EdgeCollaborationMEC 邊緣節(jié)點(diǎn)，即需要與運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)協(xié)同，也需要支撐最終應(yīng)用客戶端的協(xié)同，同時(shí)也需要考慮在多個(gè) MEC 節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)同，如算力的共享，網(wǎng)絡(luò)的編排等等：邊邊協(xié)同：結(jié)合 EdgeOrchestrator 可以對(duì)整網(wǎng)的MEC 節(jié)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)一的協(xié)同編排。
邊云協(xié)同：由于云端/中心端通常具備海量計(jì)算能力，并且能提供給應(yīng)用一系列的開(kāi)放能力，通過(guò)邊云協(xié)同可以使 MEC 上的應(yīng)用充分使用云端的能力。
邊端協(xié)同：由于 VR/AR/ 視頻為代表的終端應(yīng)用對(duì)時(shí)延有嚴(yán)格的要求，同時(shí)也對(duì)圖像渲染等能力有一定要求，因此需要從架構(gòu) / 技術(shù)上保證 MEC 節(jié)點(diǎn)到端側(cè)的高效通信，提供邊端的高效數(shù)傳協(xié)議，并通過(guò) MEC 提供圖像處理、渲染等能力。
邊緣智能EdgeAI
邊緣計(jì)算與人工智能結(jié)合的課題，目前在學(xué)術(shù)界與工業(yè)界都有比較深度的分析與研究。無(wú)論基于邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行就近訓(xùn)練，還是將中心節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練好的模型下載到邊緣進(jìn)行推理，都有比較多的場(chǎng)景。結(jié)合目前高校與業(yè)界的深度討論與探索，目前訴求如下：統(tǒng)一的邊緣智能框架與模型：結(jié)合邊緣、終端、中心協(xié)同，提供模型分割、數(shù)據(jù)分割、分布式學(xué)習(xí)、增量/遷移學(xué)習(xí)的引擎，以及對(duì)應(yīng)的算法與協(xié)議接口。AI 異構(gòu)算力的統(tǒng)一調(diào)度能力：邊緣計(jì)算平臺(tái)可以提供 HAL（Hardware Abrastraction Layer）層為最終應(yīng)用提供異構(gòu)硬件的資源抽象，提供屏蔽異構(gòu)差異的統(tǒng)一硬件資源，并由 MEC 智能調(diào)度合適的硬件資源運(yùn)行不同類型的服務(wù)為應(yīng)用提供最佳的運(yùn)行效率。
邊緣安全 EdgeSecurity
邊緣平臺(tái)的安全要求毋庸置疑，結(jié)合行業(yè)對(duì)于安全的訴求，EdgeSecurity 需求包括如下：提供邊緣平臺(tái)端到端安全機(jī)制：邊緣平臺(tái)需要提供基礎(chǔ)設(shè)施安全可信、網(wǎng)絡(luò)安全可信（如網(wǎng)絡(luò)隔離，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)與防護(hù)預(yù)警）、數(shù)據(jù)安全可信、應(yīng)用安全可信等能力。如為防止 MEP 與 APP 等之間的通信數(shù)據(jù)被攔截、篡改，MEP 與 APP 等之間的數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)啟用機(jī)密性、完整性、防重放保護(hù)等等功能。不可篡改的數(shù)據(jù)保存聯(lián)盟鏈：通過(guò)抽象應(yīng)用鏡像摘要如 Hash 等 Meta 信息，并對(duì)此 Meta 信息加密后保存到區(qū)塊中，將每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)作為私有區(qū)塊數(shù)據(jù)存儲(chǔ)點(diǎn)進(jìn)行管理，同時(shí)接入統(tǒng)一的公有鏈進(jìn)行協(xié)同，保障了應(yīng)用的端到端數(shù)據(jù)安全
邊緣存儲(chǔ) EdgeData
目前包括 IEEE 等研究組織都在對(duì)邊緣計(jì)算上的存儲(chǔ)進(jìn)行多方面研究。此外邊緣計(jì)算的分布式特點(diǎn)也對(duì)其存儲(chǔ)系統(tǒng)提出了相應(yīng)的訴求：分布式存儲(chǔ)：其數(shù)據(jù)一致性需要 EdgeData 系統(tǒng)自行保持一致，支持去中心化存儲(chǔ)系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通，包含冗余，容災(zāi)，邊邊數(shù)據(jù)協(xié)同等場(chǎng)景。異構(gòu)化存儲(chǔ)：邊緣設(shè)備針對(duì)場(chǎng)景可采用不同存儲(chǔ)軟件或存儲(chǔ)介質(zhì)，EdgeData 需要解決不同存儲(chǔ)軟件或者存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的抽象問(wèn)題。輕量化存儲(chǔ)：例如針對(duì) IoT 場(chǎng)景海量設(shè)備的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和業(yè)務(wù)消息，可以提供輕量化的 TSDB 方案 ( 如TDEngine 等 )。
雖然2020年基于MEC的各類5G行業(yè)試點(diǎn)項(xiàng)目均取得了不小的進(jìn)展，但對(duì) Edge Native 來(lái)說(shuō)仍然只是一個(gè)起點(diǎn)。其整體理念與框架仍有待完善，各種具體技術(shù)也需要進(jìn)一步深入研究。本次合作的聯(lián)盟和開(kāi)源社區(qū)還將繼續(xù)探討 Edge Native 技術(shù)架構(gòu)，攜手推動(dòng) Edge Native 的產(chǎn)業(yè)落地和實(shí)踐。
更多內(nèi)容參考<Edge Native技術(shù)架構(gòu)白皮書(shū)>
原文：邊緣計(jì)算Edge Native概念、技術(shù)及架構(gòu)
1、邊緣計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀及5G行業(yè)市場(chǎng)對(duì)邊緣的需求1.1 邊緣計(jì)算 2.0 及 5G MEC1.2 5G MEC 產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及價(jià)值呈現(xiàn)2、Edge Native 產(chǎn)業(yè)理念及主要能力2.1 Edge Native 概念和產(chǎn)業(yè)價(jià)值2.2 Edge Native 平臺(tái)架構(gòu)能力3、Edge Native 產(chǎn)業(yè)實(shí)踐3.1 EdgeGallery：Edge Native 的開(kāi)源實(shí)踐3.2 基于 Edge Native 的中國(guó)移動(dòng) OpenSigma 平臺(tái)實(shí)踐3.3 基于 Edge Native 的中國(guó)聯(lián)通 MEC 平臺(tái)實(shí)踐
參考來(lái)源：Edge Native技術(shù)架構(gòu)白皮書(shū)
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