中国工程院院士邬贺铨十问边缘计算

作者：甄清岚 2018-10-31 10:49:46

云计算

边缘计算 随着5G、物联网等的发展，边缘计算已经成为通信技术的又一制高点。目前边缘计算技术的研究已经取得了系列的成果，应用推广已逐步开展，但在今日举行的2018边缘计算技术峰会上，中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨针对边缘计算提出十个问题。

随着5G、物联网等的发展，边缘计算已经成为通信技术的又一制高点。目前边缘计算技术的研究已经取得了系列的成果，应用推广已逐步开展，但在今日举行的2018边缘计算技术峰会上，中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨针对边缘计算提出十个问题。

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第一问，5G边缘计算下沉在什么位置?

边缘计算可以在CU，可以在DU。与云计算和雾计算相比，移动边缘计算下沉，越低越靠近信源，时延性能越好，但越低则数量越多，成本可能不合算，移动边缘计算要下沉到什么位置才是合理的?

第二问，计算能力是一级设置还是多级设置?

在采用移动边缘计算的前提下，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?

第三问，计算能力如何在边缘计算和云计算之间优化配置?

5G网络里，后台有云计算，基站有边缘计算，这两种都是在计算，这两种能力怎么分配，是固定分配还是动态调整?两者之间要互相交换什么，什么从基站边缘计算上报过滤以后的数据，上到数据中心，云计算节点需要向边缘计算下发一些决策指令。除此之外，两者之间通信还应该有什么任务呢?

第四问，边缘计算间通过云计算节点互通还是直接通信?

例如，在无人驾驶场景下，马路的网络中，汽车可能不止一个边缘计算节点，有可能同时连到两个边缘计算节点，也许不同的车，连到不同的计算节点。但它们之间可能是需要交互的，要不要边缘计算直接交互，还是通过最上面一层云计算才能交互?

第五问：边缘计算需要IaaS、PaaS、SaaS等服务能力吗?

云计算有PaaS层、Iaas层、SaaS层，手机的人脸识别功能，但人脸有时候是受到欺骗，受到光照表情和化妆的影响，还有预存的照片代替人脸，靠手机智能还不能完成人脸识别。必须靠云端，一般来讲边缘计算是在数据建模和根据大数据训练来调整模式，智能终端就是推算。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IaaS的功能的。

第六问：5G边缘计算需要同时具备接入，转发和控制云功能吗?

那三种功能都要具备呢，接入云是要的，转发云要不要，因为有一些共享的内容存储分发，还有一些转码的能力，控制云要不要具备呢，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，我还没有想好是不是三种能力都有。

第七问：边缘计算要不要跟网络切片结合?

网络切片是5G最基本的一个特征。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，还有对社会与互联网数据的。也就是说，在这种情况下，边缘计算是按业务来配置的，将来边缘计算是这样吗?

第八问：位于C-RAN的MEC需要按业务来分配吗?

第九问：边缘计算是独立设置还是跟其他功能集成?

比如，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，首先要对收集的大数据进行消化，消化完后，回送网络数据链应该是减少的，减轻缓存量的压力，也就意味着对数据过滤，为了过滤，为了处理，它可能需要缓存，所以在这个意义上，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。此外，在工业互联网应用边缘计算也不是单一的能力。但边缘计算有集成定位APP能力，那是否边缘计算针对不同的应用需要集成不同的能力?

第十问：边缘计算需要软件定义吗?

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家、服务提供商和第三方的应用。MEC的功能可以通过APP方式生成。MEC的功能会开放吗?如果开放就要有接入权限管理。

此外，邬贺铨还表示，对MEC的思考还不止这些。比如，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。智能终端的多功能业务触发终端与回传网和核心网内数百个服务器、路由器、交换机和网关及回传链路的各种数据交互。例如一个用户的HTTP请求可能只有1KByte而内部数据流可能会增加930倍;MEC的引入将增加传输时延，且还可能包含缓存功能，URLLC还能使用MEC吗;MEC的管理是由控制而还是由管理面来实施?;MEC的安全防护能力不会比集中的云计算强，分布的MEC可能成为DDoS攻击的对象。