淺談邊緣計算落地應用場景（2020）
2020-6-23新聞
1.背景：
邊緣計算是為應用開發者和服務提供商在網絡的邊緣側提供云服務和 IT 環境服務，“邊緣”指的是位于管理域的邊緣，盡可能地靠近數據源或用戶。其目標是在靠近數據輸入或用戶的地方提供計算、存儲和網絡帶寬。但不同的行業對應邊緣計算的定義可能不同。基于物聯網技術的行業更多的邊緣側旨在設備端。
邊緣計算與 IoT 云平臺，邊緣計算與云計算平臺將是共生互補。邊緣計算并不會取代云計算，而是通過邊緣側的算力，讓傳統的云計算框架進一步去中心化，在邊緣側完成部分計算工作，然后將結果匯聚到云端進行統一處理。云端也可以通過 OTA，模型的訓練后的下放與邊緣端集成到一起。云端仍舊可以處理時間不敏感的應用場景，通過數據的匯聚以及云端的大數據分析進一步為業務的決策提供數據支撐。
2.邊緣計算落地應用：
（1）分類標準：
正如邊緣計算定義不唯一，不同企業和機構對于邊緣計算應用場景的分類也是不唯一的。
根據不同評價維度，有多種分類方法：
開放數據中心標準促進委員會根據技術特性匹配度劃分七大技術應用場景（5G、物聯網、人工智能、工業互聯網、車聯網、內容分發網絡和AR/VR）和十五大業務應用場景（醫療、交通、金融、工業、教育、物流、城市、電力、安防、家居、樓宇、娛樂、餐飲、會展與農業）；
工業互聯網產業聯盟根據細分價值市場的維度分為電信運營商邊緣計算、企業與物聯網邊緣計算和工業邊緣計算；根據業務形態分為物聯網、工業、智慧家庭、廣域接入網絡、邊緣云和多接入邊緣計算MEC；
阿里和電子技術標準化研究院根據覆蓋范圍分為全網覆蓋類和本地覆蓋。
（2）垂直領域：
在眾多垂直行業新興業務中，對邊緣計算的需求主要體現在時延、帶寬和安全三個方面。中國移動分析，目前智能制造、智慧城市、直播游戲和車聯網4個垂直領域對邊緣計算的需求最為明確。
智能制造
在智能制造領域，工廠利用邊緣計算智能網關進行本地數據采集，并進行數據過濾、清洗等實時處理。同時邊緣計算還可以提供跨層協議轉換的能力，實現碎片化工業網絡的統一接入。一些工廠還在嘗試利用虛擬化技術軟件實現工業控制器，對產線機械臂進行集中協同控制，這是一種類似于通信領域軟件定義網絡中實現轉控分離的機制，通過軟件定義機械的方式實現了機控分離。
智慧城市
智慧城市，主要包括智慧樓宇、物流和視頻監控等多個方面。邊緣計算可以實現對城市中運行參數進行采集分析。例如，在城市路面檢測中，在道路兩側路燈上安裝傳感器收集城市路面信息，檢測空氣質量、光照強度、噪音水平等環境數據，當路燈發生故障時能夠及時反饋至維護人員。邊緣計算還可以利用本地部署的GPU服務器，實現毫秒級的人臉識別、物體識別等智能圖像分析。
直播游戲
在直播游戲領域，邊緣計算可以為CDN提供豐富的存儲資源，并在更加靠近用戶的位置提供音視頻的渲染能力，讓云桌面，云游戲等新型業務模式成為可能。特別在AR/VR場景中，邊緣計算的引入可以大幅降低AR/VR終端設備的復雜度，從而降低成本，促進整體產業的高速發展。
車聯網
車聯網業務對時延的需求非常苛刻，邊緣計算可以為防碰撞、編隊等自動/輔助駕駛業務提供毫秒級的時延保證，同時可以在基站本地提供算力，支撐高精度地圖的相關數據處理和分析，更好地支持視線盲區的預警業務。
除了上述垂直行業的應用場景之外，邊緣計算還存在一種較為特殊的需求——本地專網。很多企業用戶都希望運營商在園區本地可以提供分流能力，將企業自營業務的流量直接分流至企業本地的數據中心進行相應的業務處理。比如在校園實現內網本地通信和課件共享，在企業園區分流至私有云實現本地 ERP 業務，在公共服務/政務園區提供醫療、圖書館等數據業務。在這一類應用場景中，運營商為客戶的本地邊緣計算業務提供了專線服務。
3.具體應用實例：
邊緣計算落地應用實例眾多。2020年初，受新冠疫情影響，在校學生不能及時返回學校上課，使得“遠程授課和在線課堂”成為熱點，又因互動課堂的業務需求與邊緣計算擅長的領域相吻合，顧以互動課堂場景為例進行介紹：
阿里云互動課堂場景
在線互動課堂場景具有大帶寬、長鏈路傳輸、廣覆蓋的業務特點，同時因為教學的實時性和互動性，對于網絡的低延時和抗抖動能力也有較高的要求。
假設一個位于上海的老師在給遍布全國各地的學生講課，一旦中間網絡發生抖動，就會出現卡頓、音畫不同步、互動延遲等問題，學生提的問題老師沒有及時回答，學生的積極性也會下降，授課效果必然會大打折扣。
在線互動課堂的技術挑戰
第一，網絡延時是互動課堂的核心影響因素之一，該業務場景對網絡丟包敏感，網絡丟包可能直接導致用戶掉線、視頻卡頓、推流失敗等。
第二，學生遍布各地，基于就近接入原則，平臺需要在全國各主要城市部署接入服務器，理論上城市覆蓋數越多，接入效果越好，用戶體驗提升越明顯，但是這會面臨高昂的成本。
第三，在暑期等業務高峰期，流量大幅增長，而傳統IDC機房建設周期為3-6個月，無法及時響應平臺在服務器資源、帶寬資源以及專線資源方面的快速擴容需求，同時大量的資源建設在業務高峰度過之后會面臨閑置，急需利用云的彈性能力來解決難題。
邊緣計算為在線互動課堂帶來的價值
大帶寬、廣覆蓋、強互動、低延時，在線互動課堂與邊緣計算的應用場景天然契合。
首先，邊緣計算可以在更靠近終端的網絡邊緣上提供服務，全域覆蓋的節點資源，仿佛打造了一張覆蓋全國的高質量、低成本的實時視頻轉發網絡。在K12在線輔導業務場景中，空間距離的縮短可以減少復雜的長鏈路傳輸網絡中，各種路由轉發和網絡設備處理的延時和傳輸時間，同時可以更好的避免網絡抖動帶來的掉線和卡頓問題，在互動課堂業務場景中整體低時延、強互動體驗提升明顯。
同時，視頻類大流量業務的處理放到邊緣完成，在大型公開課、名師講堂直播等場景下會產生高并發訪問，通過分布式的架構分散中心處理的壓力，也能夠有效避免網絡擁塞，同時降低將數據傳回源站的帶寬成本。
之前假設的上海老師給全國學生授課的場景中，上海的老師授課媒體流會推到就近的邊緣節點，在邊緣節點直接進行轉碼，轉碼后的媒體流會分發到CDN邊緣節點，當有用戶訪問時直接就近返回內容。
對于常見的跨國授課來說，阿里云邊緣計算也能通過國際高速通道將海外的授課媒體流轉發回國內的云中心，再通過邊緣云智能選路系統以及遍布全國的邊緣轉發網絡，將授課內容實時、高質量的呈現在學生面前。
4.未來趨勢：
Gartner公司[8]于2019年發布報告，認為邊緣計算能夠解決數字業務場景下云計算的延遲、帶寬、自主性和隱私需求問題，其具體應用將由人、設備和業務之間的數字業務交互來定義，在未來擁有十分廣闊的發展前景，超過90%的企業都將開啟自身在邊緣計算的獨特應用，并將在未來發展成為一個頗具規模的行業。
為了幫助企業制定具備價值的長期性邊緣計算發展戰略，Gartner基于人、設備和業務之間的交互結構和關系，定義了12個邊緣計算的應用場景。
根據圖上所示，由最頂端的應用依照順時針方向，依次介紹：
1. 分布式業務處理（Distributed Business Processing）
邊緣計算能夠有效解決企業間交互（B2B），因位置和時間帶來的安全和延時問題。
■合規監控
■財務交易分析
■遠程辦公/分公司(ROBO)
2. 個人監測（Personal Monitoring）
邊緣計算將為用戶提供選項來控制他們的數據存儲在哪里，如何使用。
■可穿戴設備(包括健康監視器、健身設備、脈搏追蹤器)
3. 沉浸式體驗（Immersive Experiences）
邊緣計算將使更實時、更互動、更個人化的人與企業的交互成為可能，這種數字互動亦可以雙向的。
■身臨其境的電子商務
■虛擬現實(VR)互動娛樂
■VR/MR工作區
4. 客戶端內容交付（Client Content Delivery）
邊緣計算通過緩存與用戶更接近的大量用戶的數據，可以減少計算消耗的帶寬和延遲問題。
■流媒體視頻
■存儲網關/緩存
5. 沉浸式協作（Immersive Collaboration）
■VR/MR會議室、教室、自習室
■多人游戲
6. 沉浸式報告（Immersive Report）
設備可以用更直觀、更沉浸式的方式向人們提供額外的數字信息。
邊緣計算可以支持斷網后的本地互聯。
■AR工業設備狀態和維護
■AR店內購物
■汽車顯示盤，顯示附近商店和餐館的詳細信息
■接近危險物體時手機振動（比如不安全地經過人行橫道）
7. 沉浸式交互（Immersive Interactions）
與人交互的場景都對低延時和操作連續性有較高的需求。
■智能助手（根據需要提供信息）
■混合現實交互（Mixed reality interactions）
■觸覺互聯網（Tactile internet）
8. 沉浸式控制（Immersive Control）
隨著設備的數字化與智能化，人們可以用更加自然、沉浸的方式控制設備。
邊緣計算可以支持斷網后的本地互聯。
■免提機器人手術（會話接口-語音命令，邊緣計算將可以讓智能設備通過沒有連接互聯網的APP實現自主控制和外部交互）
9. 系統自動化（System Automation）
邊緣計算可以減少遠程集中、分析和決策的需要，從而降低延遲，減少帶寬限制。
設備與設備之間的交互定義了邊緣計算在系統自動化的應用。
■工業自動化（包括工控安全）
■自動駕駛汽車/無人機
■智能家居
10. 設備控制和維護（Device Control and Maintenance）
邊緣計算可用于將數據和軟件部署到多個對象，或者用于維護一個被很多設備使用的本地集中式數據庫。
■基于業務規則的遠程控制
■軟件供應和補丁
■數據下載（如更新商品價格）
11. 業務自動化（Business Automation）
設備和業務之間的交互可以是雙向的，即通過設備邊緣的互聯計算重新定義、產生新的業務，以及呼應業務的發展而建立邊緣計算。
■業務控制回路
■根據事件和來自事件的警報編排操作
■機器學習
12. 數據/事件報告（Data/Event Reporting）
邊緣計算可以通過過濾或預處理數據來減少帶寬，通過將一些業務分析和決策推到緩存數據的邊緣來改進延遲或者保護隱私。
通過對業務各個案例、環節的數據進行的聚合、處理和及時發送，以優化各種業務流程。
■定期更新資產狀態
■信號處理
■基于條件、預測性和規范性的維護信息
■交通/環境監測
■監控視頻流和分析
智能邊緣計算：
