1.1 边缘计算的内涵

1.1.1 边缘计算的概念

边缘计算是指在靠近人、物或数据源的网络边缘侧，通过融合了网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，产生更快的网络服务响应，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求，极大地支持未来车联网、工业控制、智能制造、大视频等众多业务。未来的5G网络架构已经明确支持边缘计算的诸多特性。

Gartner在 Top 10 Strategic Technology Trends for 2018:Cloud to the Edge 中提出，到2022年，随着数字业务的不断发展，75%的企业生成数据将会在传统的集中式数据中心或云计算中心之外的位置创建并得到处理。2017年12月，Gartner IT基础架构、运营管理与数据中心大会发布的调研数据显示，84%的企业将在4年内将边缘计算纳入企业规划。国际数据公司IDC预测，到2022年，超过40%的云部署架构将具备边缘计算能力。

未来，随着百亿级别的设备联网，大部分数据都将在靠近人、物或数据源的一侧完成收集、处理、分析、决策。边缘智能可以实现设备侧、数据源头的数据收集与决策，既可以减轻云计算的计算负载，也可以完成某些场景对数据处理与执行的苛刻要求。具体来看，边缘计算可以满足如下需求。

低时延的需求： 云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽的有限性，通过网络传输海量数据需要一定的时间，云计算中心处理数据也需要一定的时间，这些都会增加业务请求响应时间。而车联网、工业控制、智能制造、大视频等业务对实时性要求较高，部分场景实时性要求时延在10ms以内甚至更低，如果数据处理、分析和决策全部在云端实现，难以满足某些业务（如实时语音翻译、远程驾驶等）对实时性的要求，无法提供安全、可靠、有QoS（Quality of Service，服务质量）保证的实时业务，最终会严重影响终端用户的业务体验。

缓解网络带宽和云计算中心压力的需求： 云计算中心具有强大的处理性能，海量物联网设备，尤其是各类高清、AR/VR视频终端的接入，占用了大量的带宽。另外，未来自动驾驶汽车每秒会产生1GB的各种车辆状态和运行数据，物联网数据量将呈现爆发式增长的态势，这些数据全部被传输到云计算中心，网络带宽和云计算中心压力巨大。而全球设备产生的数据中，只有10%是关键数据，其余90%都是临时数据，无须长期存储。采用边缘计算技术，可以很好地缓解网络带宽和云计算中心的压力。

海量异构连接的需求： 随着物联网的快速发展，连接设备数量剧增，网络灵活扩展、低成本运维和可靠性保障面临巨大挑战。同时，工业现场长期以来存在大量异构总线连接，多种制式的工业以太网并存，兼容多种连接并且确保连接的实时可靠是必须要解决的现实问题。边缘计算可以提供跨层协议转换功能，实现碎片化工业网络的统一接入，乃至协同控制等。

数据优化的需求： 当前工业现场与物联网末端存在大量多样化异构数据，需要通过数据优化实现数据的聚合、数据的统一呈现与开放，以便灵活、高效地服务于边缘应用。

边缘侧智能的需求： 与人工智能结合，可以使每个边缘计算节点都具有计算和决策的能力。利用局域范围内的数据服务，实现本地业务的可靠运行、本地智能决策等。边缘智能是边缘计算发展的下一个阶段，更注重与产业应用的结合，促进产业的落地与实现。边缘智能可以更大限度地利用数据，让数据变得更有价值。边缘计算是弥补云计算不足的一种手段。

安全与隐私保护的需求： 相比云计算模型，边缘计算模型可以在网络边缘完成一部分数据处理工作，这降低了用户隐私信息在云计算中心或过长的传输链路上被滥用和被窃取的风险。不过，边缘计算中多类别、多数量设备的接入也带来了新的隐私及安全问题。

1.1.2 边缘计算标准组织和产业联盟

目前国内外各大标准化组织和产业联盟均在开展边缘计算技术的标准化工作。

1.ETSI

ETSI（European Telecommunications Standards Institute，欧洲电信标准化组织）在2014年率先启动MEC（Mobile Edge Computing，移动边缘计算）标准项目，旨在移动网络边缘为应用开发商与内容提供商搭建一个云化计算与IT（Information Technology，信息技术）环境的服务平台，并通过该平台开放无线侧网络信息，实现高带宽、低时延业务支撑与本地管理。联盟的初创成员包括惠普、沃达丰、华为、诺基亚、英特尔以及Viavi。目前ETSI的MEC标准项目已经吸引了数百家运营商、设备商、软件开发商、内容提供商参与其中，影响力也逐渐扩大。

2017年，ETSI的MEC标准项目完成了第一阶段，基于传统4G网络架构部署定义边缘计算系统应用场景、参考架构、边缘计算平台应用支撑API（Application Program Interface，应用程序接口）、应用生命周期管理与运维框架以及无线侧能力服务（无线网络信息服务/定位/带宽管理）API等。

2018年，ETSI的MEC标准项目完成了第二阶段，主要聚焦在包括5G、Wi-Fi、固网在内的多接入边缘计算系统，重点覆盖MEC在NFV中的参考架构、端到端边缘应用移动性、网络切片支撑、合法监听、基于容器的应用部署、V2X支撑、Wi-Fi与固网能力开放等研究项目，从而更好地支撑MEC商业化部署与固移融合需求。

ETSI的MEC标准项目的内容主要包括研究MEC需求、平台架构、编排管理、接口规范、应用场景研究等 [1] 。

2.3GPP

3GPP（3rd Generation Partnership Project，第三代合作伙伴计划）在4G CUPS （Control and User Plane Separation，控制和用户面分离）与5G新核心网引入控制面与转发面分离架构，转发面支持分布式部署到无线网络边缘，控制面集中部署并控制转发面，从而实现业务在本地按需分流。SA2 5G系统架构在本地路由与业务操纵、会话与服务连续性、网络能力开放、QoS与计费等各方面给予边缘计算全面支持。

此外，SA5网络功能管理与SA6北向通用API框架研究也将进一步考虑边缘计算需求。作为ETSI的MEC标准项目的有效补充，3GPP正在加速MEC商用化进程。3GPP对MEC的标准化主要集中在23.501-23.502协议中。与此同时，伴随固移融合趋势，BBF（Broadband Forum，宽带论坛）正利用统一核心网与网络切片技术融合有线与无线网络。通过定义接入网和核心网的统一接口，使能5G新核心网支持有线与无线业务融合。而这将进一步扩展多接入边缘计算平台的使能能力，并支撑固移融合的边缘计算业务 [2] 。

3.CCSA

CCSA（China Communications Standards Association，中国通信标准化协会）作为国内的通信标准化组织，在2017年也开启了边缘计算相关的标准化工作。CCSA TC5无线通信技术组和CCSA ST8工业互联网特殊组都分别立项了有关边缘计算的项目。在CCSA TC5无线通信技术工作委员会中，三大运营商分别立项边缘计算领域，涉及边缘计算平台架构、场景需求、关键技术研究和总体技术要求等。中国联通发起并主导的“边缘计算平台能力开放技术研究”项目，将结合边缘计算平台架构以及移动网络能力，进行5G边缘计算平台能力开放的场景分析和方案研究，进一步标准化网络信息开放框架与内容。中国移动和中国电信也分别牵头立项“边缘计算总体技术要求”和“5G边缘计算核心网关键技术研究”，内容涵盖了5G MEC的关键技术，包括本地分流、业务缓存和加速、本地内容计费、智能化感知与分析、网络能力开放、移动性管理和业务连续性保障等。在CCSA ST8工业互联网特设任务组中，重点讨论面向工业互联网的边缘计算和边缘云标准化的内容 [2] 。

CCSA在研或已立项的边缘计算相关标准和研究报告如表1-1所示。

4.IEC

2017年，IEC（International Electrotechnical Commission，国际电工委员会）发布了VEI（Vertical Edge Intelligence，垂直边缘智能）白皮书，介绍了边缘计算对于制造业等垂直行业的重要价值。ISO/IEC JTC1/SC41（物联网及相关技术分技术委员会）成立了边缘计算研究小组，以推动边缘计算标准化工作。在IEC标准化管理局（SMB）中，建立了智慧工厂、虚拟电厂的测试床。边缘计算在国际标准组织中的影响力得到进一步推广。

5.IEEE

在IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers，电气与电子工程师学会）P2413物联网体系框架标准（Standard for an Architectural Framework for the Internet of Things Working Group）中，边缘计算成为该架构的重要内涵。

除了以上标准化组织外，ECC（Edge Computing Consortium，边缘计算产业联盟）、AII（Alliance of Industrial Internet，中国工业互联网产业联盟）、5GAA（5G Automotive Association,5G汽车协会）等边缘云产业联盟和垂直行业联盟，也深入挖掘边缘计算行业应用场景，并通过运营商整合产业资源，将应用需求与边缘计算平台标准联合起来，共同推进边缘计算产业发展。

6.ECC

ECC于2016年11月由华为、中国科学院沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔、ARM和软通动力联合发起。现ECC已成为边缘计算领域最大的组织，公司或研究机构等成员超过200家。

ECC已与AII、IIC（Industrial Internet Consortium，工业互联网联盟）、SDN/NFV产业联盟、CAA（Chinese Association of Automation，中国自动化学会）、AVnu联盟等组织建立正式合作关系，将在标准制定、联合创新、商业推广等方面开展全方位合作。

在垂直行业方面，ECC和ISA（International Solid State Lighting Alliance，国际半导体照明联盟）、TIAA（Telematics Industry Application Alliance，车载信息服务产业应用联盟）签订战略合作协议，共同推动边缘计算在智慧照明、智能车载领域的应用创新、标准制定和商业落地。

1.1.3 边缘计算体系架构

基于物理世界和数字世界的协作、跨产业的生态协作、减少系统异构性、简化跨平台移植、有效支撑系统的全生命周期活动等理念，ECC提出了边缘计算参考架构3.0，如图1-1所示 [3] 。

整个架构分为云、边缘和现场设备3层。边缘层位于云层和现场设备层之间，向下支持各种现场设备的接入，向上可以与云端对接。边缘层包括边缘计算节点和边缘管理器两个主要部分。

边缘计算节点是硬件实体，是承载边缘计算业务的核心。边缘计算节点根据业务侧重点和硬件特点的不同，包括以网络协议处理和转换为重点的边缘网关、以支持实时闭环控制业务为重点的边缘控制器、以大规模数据处理为重点的边缘云、以低功耗信息采集和处理为重点的边缘传感器等。

具体来说，边缘网关是通过网络连接、协议转换等功能连接物理世界和数字世界的，提供轻量化的连接管理、实时数据分析及应用管理功能；边缘控制器融合网络、计算、存储等ICT（Information and Communication Technology，信息通信技术）功能，具有自主化和协作化能力；边缘云基于多个分布式智能网关或服务器的协同构成智能系统，提供弹性扩展的网络、计算、存储功能；边缘传感器在感知末端不仅仅是一个转换元件，它与MCU集成，能对采集信息进行加工和处理，按照一定的策略对信息进行采集、加工、判断、传输。

边缘计算节点一般具有计算、网络和存储资源。边缘计算系统对资源的使用有两种方式：一种是直接将计算、网络和存储资源封装，提供调用接口，边缘管理器通过代码下载、网络策略配置和数据库操作等方式使用边缘计算节点资源；另一种是进一步将边缘计算节点的资源按功能领域封装成功能模块，边缘管理器通过基于模型的业务编排方式组合和调用功能模块，实现边缘计算业务的一体化开发和敏捷部署。

边缘管理器的呈现核心是软件，主要功能是对边缘计算节点进行统一的管理。

边缘计算的功能视图如图1-2所示 [3] 。

1.1.4 边缘计算的机遇和挑战

物联网、云计算等推动了边缘计算的发展，总体来看，边缘计算仍处于起步阶段。尽管在实现边缘计算的过程中遭遇了不少挑战，但毋庸置疑的是，边缘计算将会带来更多的发展机遇。

1.跨产业融合带来的边缘计算发展机遇

推进边缘计算产业发展的力量来自通信产业、互联网产业、工业物联网产业等。通信企业希望以边缘计算为契机，盘活网络连接设备剩余价值，开放接入侧网络能力，挺进消费物联网和工业物联网等阵地；互联网企业希望以消费物联网为主要阵地，将公有云服务能力扩展到边缘侧，使云能力下沉，从而抢夺更多市场空间；工业物联网企业希望以工业物联网等为主要阵地，发挥自身在工业网络连接和工业互联网平台服务领域的优势。

2.5G发展带来的技术变革机遇

随着5G时代的来临，一方面，5G将为用户提供4K/8K视频、AR/VR等更加真切的业务体验；另一方面，以物联网、智慧城市等为代表的典型应用场景与移动通信网络深度融合，海量机器设备将会接入5G网络。5G三大应用场景，即eMBB（enhanced Mobile Broadband，增强移动宽带）、mMTC（massive Machine Type Communication，海量机器类通信）和uRLLC（ultra Reliable Low Latency Communication，超可靠低时延通信）对边缘计算有迫切需求。同时运营商可以依托边缘计算避免自身网络沦为低附加值管道。

3.边缘计算和行业应用深度结合带来的产业发展机遇

各个行业中的应用均需要计算资源，传统云计算方式已经无法满足众多行业的需求。例如，工业物联网设备众多，所采集的数据无论是种类还是数量均特别多，数据传输和处理对于传输网络和算力网络都是挑战，如果数据全部上传到云端进行处理，云端所承受的压力将会十分巨大；车联网出于安全考虑对时延要求特别高，如果数据全部上传到云端进行处理，无法满足车联网安全类业务的需求。正是不同行业对边缘计算的真实需求带来了产业发展新机遇，这也是本书重点阐述的内容。

在看到机遇的同时，我们也看到边缘计算的发展同样面临诸多挑战。

1.技术体系架构复杂性

针对移动通信网、消费物联网、工业物联网等不同网络的接入和承载技术，边缘计算的技术实现存在差异，涉及的技术体系架构均不相同。

造成这个问题的主要原因是边缘计算面临的需求和用例的多样性（人、企业和事物之间的交互多种多样）。不同网络对技术、拓扑结构、环境条件、电源可用性、连接的事物和人员、重数据处理与轻数据处理、数据存储与否、数据治理约束、分析样式、时延要求等都有不同的要求。通常边缘计算越接近端点，它就越具有特殊用途。

从边缘计算产业长期发展来看，边缘计算技术理念需要强调系统的通用性、网络的实时性、应用的智能性、服务的安全性，需要从标准层面构建统一的体系架构对顶层设计进行指导。

2.产业发展的多样性

从实施角度看，边缘计算设备有边缘网关、边缘控制器、边缘云、边缘传感器等多种产品形态，行业设备专用化程度高，各行业差异大；从产业角度看，工业物联网、消费物联网技术方案碎片化情况非常严重，跨厂商的互联互通和互操作一直是很大的挑战，边缘计算需要跨越计算、网络、存储等多方面进行长链条的技术方案整合，难度更大；从业务角度看，不同的服务有差异化的优先级，例如，有关事物判断和故障警报这样的关键服务的优先级要高于其他一般服务，人类身体健康（如心跳检测）相关的服务要比娱乐类相关服务的优先级高一些；从商业模式角度看，不同的边缘计算设备提供的功能和服务、计费规则等均存在较大差异；从边缘计算产业长期发展来看，需要从边缘计算设备的通用计算能力、数据存储和管理、QoS和QoE（Quality of Experience，体验质量）、计费规则等方面考虑产业化落地工作。

3.安全隐私

安全横跨云计算和边缘计算，需要实施端到端防护。边缘计算安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。此外，关键数据的完整性、保密性是安全领域需要重点关注的内容。

边缘计算需要坚决杜绝不受信任的终端及移动边缘应用开发者的非法接入。因此需要在用户、边缘计算节点、边缘计算服务之间建立新的访问控制机制和安全通信机制，以保证数据的保密性和完整性，以及用户的隐私。 B1fv+u4+aSfeV3s+gLbRrxqDhZ/5GQFfb1OPhdGYw7wMo1ObHkXIf7OTUoU7z+5X