边缘计算应用分析 5G新基建如火如荼 边缘计算将无处不在

　　（　本文作者 @pony 首发于人人都是产品经理，在此特别鸣谢！）

　　2020年启动5G商用服务，5G时代近在眼前。本文从边缘云计算“市场潜力、应用场景、未来展望”三个方面，阐述了5G时代背景下关于边缘计算的认识与思考。

　　一、边缘计算市场潜力

　　1. 5G基建如火如荼，万物互联互融将成为新战场

　　2019年6月6号上午工信部宣布正式为中国移动、中国联通、中国电信、中国广电四家企业颁发5G牌照，中国正式进入5G元年。

　　在过去一年里，各大运营商已开始在全国范围里布局建设5G基站，目前已建5G基站超25万个，预计年底我国建设5G基站超60万个，覆盖全国地级以上城市。

　　5G技术三大特性eMBB（增强移动带宽）、URLLC（超可靠超低延时通信）、mMTC（大连接物联网），将帮助整个社会构建起万物互联互融，如无人驾驶、可穿戴设备、云计算、智能家居、远程医疗、智慧城市等海量物联网在5G加持下，能够实现真正物-物、人-物，人-人互联互融，同时也将迎来井喷式发展。

　　2. 边缘计算将无处不在

　　据IDC预测，2020年底将有超过500亿终端和设备联网，其中超过50%数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储。

　　万物互联互融时代对技术基本需求是“低时延、大带宽、大连接、下沉（本地）化”，而传统人联网时代“云端二体协同计算”已无法满足“低时延、低成本”需求，带宽成本与传输时延已成为瓶颈。

　　需要引入边缘计算（即是在更靠近终端网络边缘侧提供服务）来解决此问题，构建“云边端三体协同”计算组合形态： 将云计算力下沉到靠近终端边缘节点（ENS）上，终端设备连接到ENS后，ENS可以为终端提供数据采集、存储、计算、分析、清洗等服务，少数核心计算业务可以上报到云端进一步处理后，回传ENS同步给到终端形成数据处理闭环，这样不仅减轻了云中心处理压力，而且节省了端到云的昂贵大带宽成本，降低了端到ENS网络响应时延。

　　边缘计算是物联网不可或缺的基础设施之一，在5G技术加持下，边缘计算将发展为如水电一样“全球覆盖，无处不在”的通用基础设施，为人类社会创造价值。

　　3. 持续增长的百亿美元级市场

　　5G技术促进了万物互联互融，万物互联互融带来海量数据、计算、连接、存储、处理等需求，进一步促进了边缘计算发展，边缘计算重新定义了“云边端三体协同”计算组合形态，其本质是实现算力负载均衡优化。

　　据CB Insight预测边缘计算市场规模2019~2023年年复合增长率超30%以上，2023年全球边缘计算市场将有望达340亿美元规模。

　　二、边缘计算应用场景

　　边缘计算典型应用场景有很多，如智慧城市、互动直播、新零售、云游戏、智能制造、未来在线教育、物联网IoT等等，其应用场景本质主体框架为“云边端三体协同计算”。

　　边缘计算应用场景根据覆盖范围可分为本地覆盖类和全网覆盖类两大类：

　　本地覆盖率应用核心要求边缘节点（ENS）下沉本地化，ENS接入距离要求足够近（目标《30公里），时延足够低（目标《5ms），才能更好支持本地化服务上云需求。如智慧交通、智慧社区等行业监控数据上云，这类应用大带宽需求是最能体系边缘计算时延和降低成本等优势。

　　全网覆盖类应用核心要求从边缘节点和运营商网络两个层面覆盖，来保证边缘算力与服务质量（如CDN、互动直播、在线教育等业务）。

　　以这两大类应用场景建设案例，来抽象边缘计算“云边端三体协同计算”技术方案。

　　场景一：智慧城市中的边缘计算应用

　　智慧城市属于本地覆盖类应用，需要信息全面感知、识别研判、整合高效处理。

　　其中数据汇集公安、小区街道等数据、运营商通信类数据、IoT设备感应类数据、互联网社会群体数据。通过这些数据智慧城市服务智能识别出各类事件、做出事态预测、风险研判，整合公安、交警、公交等社会资源，对重大关联性时间进行全域资源联合调度，从而实现流程智能化和信息一体化，提高社会处置能力。

　　智慧城市的边缘计算框架如下图所示：

　　

　　采集层（终端产生的数据），海量视频监控采集的原始数据，上传到就近的本地汇聚边缘计算节点ENS；

　　感知层（边缘计算汇集节点），ENS视频汇聚节点内置AI算法模型与参数，完成对原始视频流AI计算分析处理，提取出结构化特征信息；

　　应用层（云计算中心），城市大脑（云中心）根据各个ENS上报的特征信息，全面整合处理形成决策，按需可实时调取原始视频流。

　　整合“云边端三体协同计算”三层架构的优势有

　　云中心下沉AI云服务能力到边缘计算节点，边缘计算节点侧可对各种能力不一的摄像头普惠提供AI算力，采集更加丰富数据；

　　视频传输稳定可靠，通过ENS汇集节点链路优化能力，先汇聚处理视频流后传输，可以保证结构化数据和原始视频传输效果；

　　节省带宽成本，经过ENS汇聚节点计算分析处理后可以节省50%~80%带宽，极大降低了成本。

　　场景二：互动直播中的边缘计算应用

　　边缘计算节点服务（ENS）在主播推流时，实现就近节点进行转码和分发，同时支持高并发与实时弹幕边缘分发，减少了对云中心压力，可以节省30%以上中心带宽，并获得网络时延，实现了ENS网络连接时延小于5ms，整体提升主播上行质量和用户观看体验。

　　通过ENS与CDN（网络内容分发）资源协同，为互动直播提供稳定可靠算力和网络服务，实现了弹性伸缩和分钟级交付能力，具备规模经济性，还节省了用户带宽成本。

　　

　　三、边缘计算未来展望

　　未来边缘云计算和云计算是相辅相成，相互配合，边缘云计算的定位是拓展云边界，把计算资源拓展到离“万物”一公里以内地方。

　　边缘云计算本质是基于云计算技术，为“万物互联互融”终端提供低时延、自组织、可定义、可调度、高安全、标准开放的分布式云服务。

　　1. 标准化

　　边缘云计算标准化和规范化，对促进技术创新、落地云计算技术和产业发展有着重要作用。边缘云计算标注化和规范化后将带来以下好处：

　　加快边缘云计算技术创新和落地；

　　利于创造开放的边缘计算产业生态；

　　促进边缘云计算产品和服务发展；

　　利于提升边缘云计算安全性；

　　2. 业务协同下沉为更多场景赋能

　　5G技术加速了万物互联互融，在5G技术三大特性eMBB（增强移动带宽）、URLLC（超可靠超低延时通信）、mMTC（大连接物联网）加持下，如无人驾驶、直播游戏、可穿戴设备、远程办公、智能家居（AIoT）、远程医疗、智慧城市、智慧金融、智慧交通、智慧农业、在线教育、新零售、生物科技、智能制造、车联网等等场景行业将迎来发展机遇。

　　深挖行业痛点，将边缘云计算产品服务下沉本地化，覆盖到离终端消费者更近的范围圈，为场景充分赋能。

　　如无人自动驾驶大力发展的时代，智慧交通行业痛点有：

　　如何让自动驾驶实时感知路面情况？

　　如何让自动驾驶根据不同场景，迅速计算出决策并执行？

　　如何让自动驾驶车辆针对紧急场景，做到毫秒级响应？

　　针对这些痛点，边缘云计算可以提供

　　高精度定位与地图服务；

　　高可靠低时延通信；

　　多源融合感知，AI算法模型监测道路交通事件（云端AI训练，边缘执行），有效实现碰撞警告，车流量感知与控制等智能服务，来为自动驾驶场景保驾护航。

　　3. 构建开放产业生态

　　边缘云计算产业链条长且复杂，涉及到运营商、网络厂商、服务器厂商、其他生态参与者、政府机构以及全球/本地相关协会等等合作方，可以构建边缘计算开放平台，凝聚各行各业边缘计算优势，构建产业生态，共同促进边缘计算生态繁荣发展。

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