边缘计算技术白皮书.pdf

目录 1 边缘计算新基础设施 . 1 1.1 边缘新算力 . 1 1.1.1 边缘服务器 . 2 1.1.2 边缘一体机 . 3 1.1.3 边缘网关 . 5 1.1.4 模块化边缘服 务 器 . 6 1.1.5 浸没式液冷边 缘 服务器系 统 . 7 1.2 边缘网络架构 . 9 1.2.1 移动网的边缘 计 算网络架 构 . 9 1.2.2 固定网的边缘 计 算网络架 构 . 12 1.2.3 固移融合的边 缘 计算网络 架 构 . 13 1.2.4 园区/ 厂区网的 边 缘计算网 络 架构 . 15 1.3 边缘数据中心 . 16 1.3.1 边缘数据中心 定 义 . 16 1.3.2 边缘数据中心 形 态 . 18 1.3.3 边缘 站点关键 问 题 . 20 2 边缘计算服务 . 23 2.1 云计算服务 . 23 2.2 基于边云协同的 边 缘计算服 务. 23 2.3 AI 中台 化服务 . 24 2.4 视频中台化服务 . 25 2.5 5G 边缘 计算服务 . 26 3 边缘计算系统 . 28 3.1 边缘计算系统架 构 . 28 3.2 边缘计算资源层 . 29 3.2.1 边缘算力能力 . 29 3.2.2 边缘网络能力 . 29 3.2.3 边缘存储能力 . 30 3.3 边缘计算调度层 . 31 3.3.1 云边/ 边边协同 能 力 . 313.3.2 边缘自治能力 . 34 3.3.3 边缘网络调度 能 力 . 35 3.3.4 多级集群能力 . 35 3.4 边缘运维管理层 . 38 3.4.1 监控管理能力 . 38 3.4.2 告警管理能力 . 38 3.4.3 日志管理能力 . 39 3.4.4 监控信息获取 能 力 . 40 4 边缘计算安全 . 42 4.1 边缘基础设施安 全 . 42 4.2 边缘计算平台安 全 . 42 4.3 边缘计算服务安 全 . 42 4.4 边缘计算应用安 全 . 42 5 边缘计算应用和场景 . 44 5.1 视频类场景 . 44 5.1.1 AR/VR/XR . 44 5.1.2 云游戏 . 44 5.1.3 高清视频直播 . 44 5.2 行业服务场景 . 45 5.2.1 智能制造 . 45 5.2.2 智慧园区 . 46 5.2.3 智慧安防 . 47 5.2.4 智慧交通 . 47 5.2.5 城市配送 . 48 6 边缘计算标准研制方向建议 . 50 7 工作展望 . 52前言 在新基建 浪潮的带 动下，AI 、5G、 物联网等 技术应用 潜力迸发 ，产业 化 市场服务 向纵深发 展，带来 了信息流 量和计算 要求的巨 大的变化 。根据 预测 ， 5G 将进 一步刺激 视频类富 媒体流量 的发展， 移动视频 流量每年 增长 45%，到 2023 年占总体移动 数据流量 的73%。 全球互联 网数据量 逐年提升 ， 其中 40%流 量都将由 物联网产 生，进而 带来了对 数据分析 和处理的 极大需求 。 边缘计算 能够在靠 近用户或 数据源的 位置提供 网络、 计 算、 存储 服务， 不 仅能够实 现流量的 本地化处 理， 以降 低对远端 数据中心 的流量冲 击， 而且 能 够 提供低时 延和高稳 定的应用 运行环境 ， 有利于 计算框架 在终端和 数据中心 间 的 延展，有 助于实现 场景需求 、算力分 布和部署 成本的最 佳匹配。 白皮书从 边缘计算 的完整技 术栈出发 ， 从边缘 计算新基 础设施、 服务特征 、 系统架构 和应用场 景几个方 面分别对 边缘计算 的基础设 施发展、 新的服务 能 力 、 弹性技术 架构进行 描述，提 供对边缘 计算技术 和服务的 全视角剖 析。 本文件感 谢以下起 草单位（ 排名不分 先后） ： 百度、中 国电信、 中国信通院 、 腾讯、阿 里巴巴、 中国移动 、京东、 美团、英 特尔、浪 潮、富士 康 起草人（排名不分先后） ： 陈刚、吴秋材、孔德超、吕航、李佳聪、丁圣 勇 、 吴美希、 许可欣、 陈炜、 冯 佳新、 陈 共龙、 李 显才、 韩 天、 李锴 、 陈国峰 、 李 永伟、唐 广明、李 岩、张骏 、陈羿函 、孙波、 付长昭、 郭利文、 吴佳鸿1 边缘计算技术白皮书 1 边缘 计算新基础设施 1.1 边缘 新 算力 根据 Omdia 的调研数据，在 2019 年全球发货的 1190 万台 DC 服 务器中， 有 240 万 台部署在 边缘， 比 2018 年增长了 8 ，总收入 达 147 亿 美元。随 着 物联网连 接设备数 量的增长 ， 低延迟 、 多链接 、 高带宽 的新兴业 务以及数 据 本 地化安全 处理需求 ， 将驱动 边缘部署 服务器的 市场持续 快速增长 。 预计到 2024 年， 边缘 服务器的 市场份额 将达到28%。 部署 在边缘环 境的服务 器形态百 花齐 放，目前 部署在边 缘环境的 服务器形 态主要包 括塔式、 机架式、 刀片式、HCI 和开放式 计算服务 器等，部 署在边缘 环境的服 务器形态 发展趋势 如图 1-1 所 示。 图1-1 部署在边缘 环境的服 务器形态 发展趋势 根据 IDC 数据显示 ，2020 年 上半年， 中国边缘 计算服务 器的整体 市场规 模为 11.13 亿美元 （约合人 民币 72.78 亿元） ， 同比增 长 20.6%，预计近 5 年 中国边缘 计算服务 器市场年 复合增长 率将达 到 18.8%。 国内边缘服 务器形态 也2 呈现多样 性发展， 包括盒子 、机架、 刀片、户 外一体机 以及浸液 一体机等 。 随着互联 网提供商 、 电信网 络提供商 及企业等 在典型新 型业务领 域的垂 直 布局发展 趋同， 边 缘新算力 将驱动业 务定义系 统构架融 合， 进一 步孵化新 形 态 的算力系 统， 实现 一套系统 构架满足 多业务和 跨领域的 客户需求 。 同时， 在 云 边协同日 趋主流的 大背景下 ， 边缘新 算力形态 将推动解 决边缘中 心混合云 构 架 TCO（Total Cost Ownership）优化 ，以应对 跨互联网 提供商、 电信网络 提供 商及企业 部署环境 等新型算 力需求挑 战。 1.1.1 边 缘服务器 边缘服务 器是部署 在边缘环 境的具有 数据中心 等同算力 的服务器 。 边缘 服 务器具有 体积较小 、 环境适 应性更优 、 支持多 种安装方 式、 快速 前维护和 统 一 管理接口 等技术特 点， 对于 推动未来 边缘计算 业务快速 发展、 减 少边缘设 备 部 署及运维 成本等具 有重要意 义。 在边缘服 务器规模 化部署过 程中， 规 格标准的 统一与规 范至关重 要。2017 年， 开放 数据中心 委员会 （ODCC） 发起了面向电 信应用的 开放电信 IT 基础设 施项目（OTII ） ，形成运营 商行业面 向电信及 边缘计算 应用的深 度定制、 开 放 标准、 统 一规范的 服务器技 术方案， 边缘服务 器的应用 场景和技 术特性都 有 明 显特征。 边缘服务 器应用场 景的主要 特征如下 ： 1) 环境 条件复杂 ： 边缘场 景的环境 条件相比 标准机房 更为恶劣 ，且不 同 边缘场景 间的差异 同样较大 ， 标准难 以统一。 部署空间 较小， 通 信机房机 架 深 度主要为 600mm、 少部分达 到 800mm ， 整体较 标准机架 浅， 在办 公室、 工 厂 场 景甚至没 有机架环 境。 环境 温度不稳 定， 边缘 机房的制 冷系统不 稳定， 机 房 温 度可高 达 45以上、 也可低 至0 以 下。 机房 承重有限 ， 边缘机 房称重能 力普 遍低于数 据中心承 重标准 。 人机共存 ， 边缘 计 算设备部 署更贴近 用户， 保 安室、 配电室等 场景中设 备会与人 员部署在 同一区域 ，人机共 存对设备 有更高 要求3 此外， 部 署于边缘 机房的服 务器还可 能面临抗 震、 电磁 兼容和防 噪等要求 较 高 以及机房 空气质量 欠佳等限 制。 2) 性能需求多变 ： 不同类 型的边缘 计算对服 务器的性 能提出不 同的要求 ， 需要服务 器支持在 较大范围 内可变的 计算和存 储能力。 例如：边 缘 AI 推理 对 多种扩展 加速卡/GPU 的需求 ，ICT 融合场景中 对多网口 大流量转 发的需求 ， 边 缘数据中 心中对数 据存储容 灾的需求 等。 3) 运维管理难度 大： 针对 同一业务 ，边缘服 务器可能 分散部署 在全 国 各 地不同区 域， 需要 有强大的 管理运维 能力， 部 分场景运 维人员甚 至难以到 达 现 场，对设 备的运维 难度与运 维成本提 出了较高 的要求。 边缘服务 器的主要 技术特性 如下： 1) 物理 形态及环 境适应性 ： 为满足 边缘计算 的环境要 求，服务 器做出 服 务器深度 450mm 等针对性 的设计方 案； 开关 、 指示灯 、 硬盘、 线缆等采 用 前 维护； 风 扇能够支 持热插拔 ， 保证 在 线清理或 更换； 散 热优、 功 耗少、 噪 音低； 可能需要 支持在更 宽温度范 围，并可 能需要满 足 B 级EMC、抗震 等需求。 2) 灵活的可扩展 性： 硬盘 需支持 HDD/SSD/NVME SSD 等 存储形式 ， 灵活应 对不同数 据容量及 类型； 兼 容支持多 种内存 ， 将内存的 容量， 温 度适应性 ， 掉 电保护等 功能做到 可根据场 景选配； 处理器性 能及功耗 可根据功 能需求 选配 ； 异构计算 方面通过 配置基 于 Asic、FPGA 、 智能网卡 或其它硬 件加速方 案卸载 部分CPU 功能，以 节约CPU 资源并提 高处理效 率。 3) 运维 管理统一 便捷性： 边缘服务 器需要有 统一完善 的管理接 口要求 以 减少带外 管理系统 带来大量 适配工作 ， 以更加 有效的管 理服务器 ； 边缘服 务 器 应尽量降 低对运维 人员水平 的要求， 使运维操 作尽量简 单，以提 高运维 效率 ； 边缘服务 器 BMC 具备基本 故障诊断 及上报能 力，并提 供硬件平 台自愈方 案。 1.1.2 边 缘一体机 边缘一体 机是集成 边缘服务 器节点、 交换机、 存储、PDU 、配电、机架空4 调等多种 设备的整 机柜产品 ， 以整机 柜形式为 最小产品 颗粒度， 在工厂集 成 业 务所需机 柜内设备 ，并预装 客户应用 软件，可 实现 IT 设备快速 边缘部署 及 业 务快速上 线， 并能 在无机房 场景部署 边缘应用 。 边缘一 体机主要 组成部分 包 括 服务器、 交换机、 配电箱、PDU、UPS、 电池包 、 机架式 空调、 应 急风扇、 监控 显示屏 、 监控主机 、 动环 侦 测网关 、 烟感侦测 器、 温 湿 度侦测器 、 水浸 侦 测器、 照明、前 后门开关 侦测器等 。 边缘一体 机应用场 景的主要 特征如下 ： 1) 适应 非机房环 境： 部分 客户可能 没有标准 机房，没 有适合放 置边缘 服 务器的机 架。 港口 、 社区、 门店等需 要将算力 下沉到较 小室内的 节点， 也 不便 部署标准 机架。 2) 算力 需求大： 边缘场景 对算力的 需求随着 应用的发 展和数据 的爆发 会 持续快速 上升， 未 来在一些 空间较小 的边缘场 景也会产 生相对较 大的算力 要 求 ， 需要以较 高的密度 部署边缘 计算节点 。 3) 独立 部署需求 ： 为了数 据安全和 关键业务 不掉线， 部分边缘 设备需 要 独立部署 独立运维 。 4) 现场 部署难度 大： 矿区 、油井等 部分行业 客户的部 署场景较 为复杂 ， 无法现场 交付部署 。 边缘一体 机的主要 技术特性 如下： 1) 体积小： 为满 足边缘业 务场景的 灵活部署 需求，边 缘一体机 的体积 需 较小，推 荐柜体深 度600mm 、柜体高度24U ，且方便在不同 物理空间 移动， 支持整机 柜运输， 并配备提 手和滚轮 。 需集 成 制冷系统 、 供备电 系统、 智 能监 控系统及 IT 设备等形成移动 数据中心 ，可快速 部署及交 付，也可 搭配云产 品 形成软硬 一体化产 品，满足 客户全场 景部署及 应用需求 。 2) 高可靠： 针对 环境恶劣 的边缘场 景，边缘 一体机需 要高度密 闭，利 用 机架空调 进行内循 环， 屏蔽 外界的灰 尘与水雾 等不利条 件。 边缘 一体机的 材 质5 需采用高 强度钢板 ，配合结 构件，提 供足够的 结构可靠 性。 4) 模块化： 针对 不同的性 能需求， 边缘一体 机内部设 备需要模 块化选配 ， 需支持 1U/2U 边缘 服务器、 千兆/ 万 兆交换机 、部分通 信设备、 机架空调 、配 电模块等 。 4) 远程运维： 边 缘一体机 内部的设 备需支持 远程管理 运维，机 柜本身 需 配备动环 监控系统 ， 对机柜 物理信息 实时监控 ， 提供第 一时间的 故障报警 与 运 维提示。 边缘一体 机各组成 部分具有 如下技术 特性： 1) 计算存储： 边 缘一体机 支持标 准 1U/2U/4U 服务器产 品， 支持 滑轨或L 型托架安 装方式。 2) 网络： 边缘一 体机应支 持通用1U/2U 等主流交换机 产品安装 ，预留理 线托盘及 理线架， 便于整机 柜内部网 络线缆部 署。 3) 动环： 具备动 环侦测能 力，配备 动环侦测 网关、烟 感侦测器 、温湿 度 侦测器 、 水浸侦测 器、 照 明 、 前后 门 开关侦测 器， 配 置 备监控平 台， 支 持 现场， 网页，邮 件或其他 终端设备 读取。 4) 散热： 整机柜 中可安装 空调，供 风量需满 足满配散 热需要， 压缩机 及 风机均为 变频模式 调节， 平 均EER3.0，适 应 220V15%、 503Hz 供电条件 ， 寿命需十 年以上 。 机柜前后 门封闭 ， 形成机柜 内独立循 环， 可 部 署在复杂 环境。 5) 备 电： 一体机 配备高可 用性 UPS，结合高 容量电池 包，保证 服务器 电 力连续不 间断。 通 过配电箱 隔离电气 设备， 保 护UPS、 空调、 服 务器PDU 以及 机柜监控 主机。 1.1.3 边 缘网关 边缘网关 又称便携 式服务器 ， 是部署 在行业近 场端的接 入设备， 主要提 供 数据采集 、 数据处 理、 网络 交互和协 议转换等 功能， 具 有体型小 巧、 灵活 性 高 、 环境适应 性强的特 点， 搭载 轻量级技 术支持 ， 为边端提 供算力， 实现敏捷 、 智6 能和可靠 的万物互 联。 边缘网关 的主要技 术特性如 下： 1) 灵活 的环境适 配能力。 边缘网关 具有体型 小、环境 适应性强 的特点 。 设备可以 通过放置 、 壁挂 、 堆 叠、 导轨 等方式部 署在近端 场景， 占 据空间极 小 。 为应对恶 劣天气环 境， 边缘 网关设备 需要具有 较强的防 水、 防尘 、 支持宽 温 的 能力，保 证严苛环 境下的稳 定运行。 2) 开放的计算生 态平台。 支持不同 的计算平 台， 根据 应用场景 和 IT 平台 选择适配 的计算芯 片，实现 垂直行业 信息化平 滑过渡。 为支持智 能分析 应用 ， 边缘网关 可具备一 定的 AI 能力，根 据场景和 网络模型 配置不同 的异构计 算 能 力， 可支 持PaddlePaddle、Tensorflow、Caffee、Mxnet 等主流 神经网络 开源 框架。在 服务器或 者 PC 上 已实现的 推理网络 可快速部 署至边缘 网关平台 ， 无 需单独适 配开发， 通过统一 的工具链 ，实现全 生态无障 碍互通。 3) 多样 的通信接 入方式。 面对边缘 端多变的 网络布局 ，边缘网 关需支 持 以太网、PON 接口、4G、5G、WiFi、LoRa、ZigBee 等多种网络接 入方式， 以接 入感知终 端和云数 中心。边 缘网关还 需支持 CAN、RS482 、DO10 等 接口，全 方 位覆盖城 市、工业 、专网、 能源等多 种应用场 景。 4) 丰富 的适配应 用场景。 基于以上 能力，边 缘网关有 丰富的计 算能力 和 强大的场 景适配性 。 针对不 同场景的 特性， 可 选择不同 的计算平 台、 算力 和 接 口，赋能 5G 通信、智能制造 、网联汽 车、城市 治理、物 联网等市 场，为高 清 直播、 智 慧社区、 智能交通 等人多的 场景提供 强大的数 据传输和 决策响应 能力 ， 帮助智能 油井、AI 质检、低 速载货、 无人驾驶 等人少的 场景降本 增效。 5) 支持 多种供电 方式。 工 业级应用 场景支持 输入直流 电源 9V-36V （DC- in ） ，商业应用场景支持 DC12V AC 电源适配器接头（DC Jack for AC-DC adapter） ，符合各 种工商业 供电需求 。 1.1.4 模 块化边缘 服务器7 模块化边 缘服务器 架构设计 核心是解 耦服务器 各个功能 模块， 通 过模块 化 的设计和 模块复用 ， 以期降 低成本、 缩短开发 周期等。 模块化设 计可以在 以 下 方面展开 ： 1) 需求拆分： 不 同客户对 于系统的 性能、配 置有着不 同的需求 ，需求 和 配置的不 同就意味 的不同的 设计架构 ， 即使其 中大部分 的设计是 相同的， 如 果 不进行模 块化， 任 何设计的 变更都需 要重新进 行， 模块 化可以把 重复的功 能 拆 分开来， 再根据不 同的需求 进行重新 组合， 这 样既加快 了开发进 度， 又减 少 了 不必要的 重复设计 。例如： 可以把单 个 CPU 进行拆分， 对于 1S 的需求， 设计 一个 CPU 模块结合 Carrier 模块即可 ，对于 2S 的需求，设计二 个 CPU 模块 结 合Carrier 模块即 可，此 时 CPU 模块就可以复 用减少重 新设计。 2) 成本控制： 整 板设计复 杂性取决 于功能模 块的数量 以及单板 的工艺 复 杂度。 单 板的工艺 复杂度影 响因素包 括高速信 号速率、 信号密度 ， 特殊工 艺 要 求等， 主 要由单板 上的CPU 模块等单 一模块所 决定， 对 于不需要 同样复杂 的 其 他功能模 块部分， 是一种极 大的浪费 。 如果进 行模块化 设计， 就 可以避免 这 种 不必要的 浪费。 将 单板中工 艺复杂的 部分和相 对简单的 部分进行 剥离， 根 据 各 自功能模 块的要求 进行设计 ， 最大限 度地优化 了成本， 同时模块 可以复用 ， 进 而减少了 重复设计 ，进一步 降低了成 本。例如 将最复杂 的 CPU 模 块单独设 计 ， CPU 模块 的面积可 能只占总 体面积的 40%，其他 60%的 部分使用 低成本的 工艺 方案，成 本降低是 很可观的 。 3) 灵活布局： 各 个部分模 块化以后 ，每个模 块的面积 会减小， 可以根 据 实际的机 箱结构和 尺寸灵活 地进行布 局， 以适 应不同尺 寸、 不同 厚度、 不 同 结 构的机箱 。 灵活布 局满足小 型化、 高 密度的应 用需求， 在空间敏 感的应用 场 景 具有很大 的优势。 1.1.5 浸 没式液冷 边缘服务 器系统 浸没式液冷边缘服务器系统是将边缘服务器放置在密闭的腔体再利用浸8 没冷却的 方式将热 导到腔体 表面的鳍 片进行整 机散热， 可大幅缩 小部署空 间 并 提升能源 效率，系 统具备 IP65 防尘防水能力、 更强的恒 温控制能 力、更低 的 维护需求 ， 此外采 用环保介 电液体还 可减少环 境污染。5G 带动智 慧城市、 自动 驾驶和智 能制造等 行业发展 ， 边缘服 务器的应 用场景变 得更加多 元与苛刻 ， 浸 没式液冷 边缘服务 器系统需 具有更强 的场景适 应力。 为 满足自动 驾驶、GPS 和 WiFi 等不同类型技 术应用的 需求以及 边缘AI 推理应用 对异构计 算的需求 ， 边 缘服务器 须满足多 元化的性 能需求。 浸没式液 冷边缘服 务器系统 应用场景 的主要特 征如下： 1) 更严 峻的应用 场景。 空 间需求小 ，浸没式 液冷边缘 服务器系 统可独 立 部署于非 机房环境 下， 并且 能减少风 扇的使用 ， 从而大 幅降低部 署空间的 需求 ； 防尘防水 要求高， 由于浸没 式液冷边 缘服务器 系统部署 位置不局 限于室内 ， 甚 至可与基 地台搭配 建设在电 线杆上、 高楼壁等 复杂多变 的户外环 境， 需满 足 严 苛的防尘 防水要求 ； 温度波 动范围宽 ， 浸没式 液冷边缘 服务器系 统应用场 景 复 杂多变， 在部分应 用场景中 高温达 55 oC、低温至-15 oC，需具备更宽的 温度 适应性； 恒温控制 要求高， 户外环境 中的阳光 直射与风 雨吹拂将 引起强烈 的 温 度震荡， 浸没式液 冷边缘服 务器系统 需要更强 的恒温控 制能力， 使系统保 持 在 稳定的温 度； 人机 共处， 为 了加快边 缘数据的 处理与传 输速度， 边缘节点 的 部 署将更接 近使用者 ， 设备将 从机房走 进办公室 、 便利店 或监控室 等日常生 活 场 所，部署 日常生活 场所的节 点在噪音 、安规、 电磁兼容 等方面有 更高要求 。 2) 多元 化的性能 需求。 为 了满足自 动驾驶技 术应用 对 GPS 和 WiFi 模块 的需求、 边缘 AI 推理应用 对异构技 术的需求 等不同类 型的需求 ，浸没式 液 冷 边缘服务 器系统须 具备可调 节的计算 能力、储 存能力和 扩充模块 。 浸没式液 冷边缘服 务器系统 的主要技 术特性如 下： 1) 物理 形态及环 境适应性 ： 较小的 物理尺寸 ，为了满 足多元化 系统部 署 场景需求 ， 浸没式 液冷边缘 服务器系 统具备较 小的物理 尺寸， 全 系统深度 建 议9 小于700 mm；全天候适应 力，浸没 式液冷边 缘服务器 系统的密 闭腔体设 计屏 蔽了环境 因素对服 务器和介 电液体的 影响，全 系统防尘 防水等级 达到 IP65 要 求，适应 多变气候 形态与剧 烈的温度 波动(-25 oC 55 oC)；恒温控制能 力， 当浸没式液冷边缘服务器系统处于户外无风或太阳直射等导致液体温度过高 的环境时 ， 启动系 统强制对 流系统对 系统进行 散热， 当 系统处于 零下低温 环 境 时， 启动 系统升温 机制进行 加热， 以 达到恒温 控制的目 的， 推荐 采用自然 对 流 散热机制 为主、强 制对流散 热为辅的 对流系统 ，以减小 户外系统 能耗和 噪声 ， 灵活的场 景适应力 ，浸没式 液冷边缘 服务器系 统支持宽 温、低噪 声、小 尺寸 、 抗震、A 级EMC 等需求，因 此在应用 场景的选 择上更加 多元。 2) 灵活 的可扩展 性： 支持 英特尔志 强可扩展 处理器 单 CPU 平台，支持多 种内存型态与配置，支持 HDD/SSD/ NVME/ M.2 等多形式的存储，支持 RS485/RS232 等多 种工业标 准，配 备 Wifi、4/5G 和GPS 模块等。 3) 较低 的维护需 求： 边缘 服务器常 被放置于 高耸的电 线杆、高 楼壁等 难 以维护的 场所， 产 品设计过 程中重点 考虑如何 大幅提升 电子组件 寿命， 浸 没 式 液冷边缘 服务器系 统中服务 器浸没于 密闭腔体 内的不导 电液体， 能完全隔 绝 组 件与水气 、 灰尘等 外界污染 源的接触 ， 此外服 务器中无 活动电子 组件的设 计 排 除了电子 组件震动 损害，大 幅降低系 统维护需 求。 4) 节能高效： 传 统气冷服 务器系统 使用风扇 散热， 约 1/4 的全系统功耗 用于驱动 风扇， 浸 没式液冷 边缘服务 器系统的 散热模式 是通过外 机箱鳍片 的 构 造与自然 对流对系 统进行散 热，大幅 减少风扇 使用，达 到节能高 效散热 目的 。 1.2 边 缘网络 架构 边缘网络 架构完成 了边缘计 算站点在 网络拓扑 上的定义 ， 进而为 用户提 供 就近的接 入服务， 主要包括 移动网、 固定网、 固移融合 及园区/ 厂区网等 场景 。 1.2.1 移 动网的边 缘计算网 络架构 移动网是 主要为移 动业务提 供的网络 接入服务 。 将移动 网接入边 缘计算 节10 点后， 可 在距离用 户最近的 位置提供 业务本地 化以及业 务移动性 能力， 进 一 步 缩短业务 时延，提 高业务分 发并改善 终端用户 体验。随 着 AI 应 用的发展 以 及 5G 网络 的部署， 远程手术 、车路协 同等需要 接入边缘 计算来缩 减等待时 间 的 智能应用 正在逐渐 兴起，其 接入方式 如图 1-2 所示。 图1-2 移动网接入 边缘计算 节点的网 络架构 移动边缘 计算 （MEC）将 IT 服 务环境和 云计算在 网络边缘 相结合， 提高边 缘网络的 计算和存 储能力， 减少网络 操作和服 务交付时 延， 提升 用户服务 质 量 体验，目 前 MEC 已经作为关 键技术被 纳入 5G 标准。MEC 把无线 网络和互 联网 有效融合 ， 同时在 无线网络 侧增加计 算、 存 储 、 处理等 功能， 构 建开放式 平台 以植入应 用， 并通 过无线API 开放无 线网络与 业务服务 器之间的 信息交互 ， 进 一步进行 业务融合 ， 将传统 的无线基 站升级为 智能化基 站， 从而 具备减小 业 务 传输时延 、控制网 络拥塞、 提升用户 体验等优 点。 在4G EPC 架构中 ，MEC 服务器有两 种部署方 式：一种 部署在无 线接入网 侧， 即部 署在eNode 节点后 ， 可方便 监听和获 取基站侧 的无线信 息， 但需 要解 决合法监 听和安全 问题； 另 一种方式 部署在核 心网测， 靠近 PGW。4G EPC 网络 架构下 的 MEC 部署方式如 图 1-3 所示。11 图1-3 4G EPC 网络架构下 的 MEC 部署方式 在 5G 架 构下，MEC 服务器有两种部 署方式： 一种方式 可以部署 在一个 或 多个 eNode B 后， 使数据更 靠近用户 侧， 用户 设备发起 的数据业 务经过 eNode B 、MEC 服务器可 到达互联 网，该部 署方式需 要进一步 解决计费 和合法监 听 问 题；另一种方式可以部署在用户平面网关后，用户设备发起的数据业务经过 Node B、 网关、MEC 服务器 后到达互 联网，该 部署方式 的时延比 前者略高 。5G 网络架构 下的MEC 部署方式 如图1-4 所示。 图1-4 5G 网络架 构下的MEC 部署方 式 MEC 在移动网络边 缘提供计 算、 存储 和网络资 源， 可以 极大地降 低处理 时12 延，实现 绿色通信 ，提升用 户服务质 量体验。 但是，在 实现大规 模应用 之前 ， MEC 及各种基于MEC 的解决 方案还存 在以下问 题和挑战 ： 1) 移动性问题： 当用户从 一个MEC 服务器切 换到另一 个MEC 服务器上时 ， 如何保持 移动终端 与应用间 的业务连 接。 在特 定场景下 ，MEC 还需要支持 用 户 设备在移 动边缘系 统与外部 云之间的 迁移。 2) 安全 及计费问 题： 在当 前网络架 构下，计 费功能由 核心网负 责。移 动 边缘计算 平台将网 络服务功 能 “下沉 ” 到网络 边缘， 在 网络边缘 就可以进 行 计 算卸载， 导致计费 功能难以 实现。 3) 隐私 保护问题 ： 在基 于 MEC 的通信中，针 对内容共 享和计算 协作等问 题， 必须 考虑用户 的隐私保 护。 另 外 ， 在个人 微云等私 有网络场 景下， 也 必须 考虑隐私 保护的问 题，因此 有必要 在 MEC 网络中加入隐 私保护实 体。 1.2.2 固 定网的边 缘计算网 络架构 固网主要 为固定电 话、宽带 和 PSTN 等业务提 供网络接 入服务。 通过将 业 务节点与 固网专用 设备部署 在一起， 可实现固 网接入边 缘计算节 点， 形成 固 网 边缘计算 网络。 通 过固网接 入边缘计 算节点的 网络架构 ， 计算能 力节点可 以 部 署在从端 到边的各 个环境中 ， 为多个 行业赋能 ， 使业务 在本地形 成闭环， 大 幅 度降低系 统响应时 延， 缩 减 IDC 带宽成本的消 耗。 固网 接入边缘 计算节点 的网 络架构如 图1-5 所示。13 图1-5 固网接入边 缘计算节 点的网络 架构 基于固网 的边缘计 算主要承 载CDN 等内容计算 和服务业 务， 为固 网宽带 用 户提供视 频、 游戏 等娱乐服 务。 通过 固网的边 缘计算节 点， 将源 视频等业 务 服 务器中的 内容自动 分发到分 布式部署 的边缘服 务节点， 通过应用 流量调度 技 术 将用户请 求自动引 导至最优 服务节点 ， 从而有 效提升用 户的业务 访问质量 。 同 时固网的 边缘计算 节点的资 源是云化 的，内涵 和外延都 将超越传 统的 CDN 业 务， 形成 云边协同 、 多业 务 融合的计 算和服务 节点。 同 时在网络 服务上 ， 可以 将家庭宽 带网关的 功能上移 到边缘服 务节点， 通过边缘 节点的网 络服务的 承 载 降低家庭 侧设备的 复杂度和 算力需求 ， 构建更 加快捷、 高效及低 成本的网 络 服 务。 1.2.3 固 移融合的 边缘计算 网络架构14 边缘计算 应支持移 动网和固 定网同时 接入， 多 种接入方 式可以为 垂直行 业 提供灵活 的网络接 入以及高 带宽、 低 时延的无 缝连接承 载网络。 通过利用 现 有 固网资源 优势， 实 现固定和 移动网络 的边缘融 合。 边缘 计算管理 平台可以 根 据 服务类型 或需求， 灵活地将 流量分配 到不同的 网络， 从 而通过多 网络共享 边 缘 计算资源 提升用户 体验， 实 现算力的 智能分发 。 固移融 合的边缘 计算网络 架 构 如图1-6 所示。 边缘计算 固移融合 对网络的 需求主要 集中在移 动网和固 网共 MEC 节点和 平台， 使 得同一业 务通过不 同网络接 入的流量 可在同一 节点处理 ， 同时 保障时 延以及带 宽等需求 ，为满足 该场景需 求，网络 需具备以 下能力： 1) 灵活 的业务分 流能力： 网络需要 能够灵活 的基于用 户号码、 目的 IP、 业务URL 等方式配 置分流规 则，将目 标用户流 量分流至 边缘计算 平台。 2) 精准 的业务调 度能力： 网络能够 结合边缘 计算节点 分布、网 络带宽 、 资源负载 和传输路 径等因素 选择最优 路径， 将 业务调度 至最合适 的边缘计 算 平 台。 3) 云边协同能力 ： 网络 能 提供中心 云和边缘 云之间的 资源、 安 全、 应用 、 业务以及 不同地域 之间等多 方面的协 同。15 图1-6 固移融合的 边缘计算 网络架构 1.2.4 园区/ 厂区网的边缘 计算网络 架构 园区/ 厂 区网为专 有网络， 主要为行 业客户在 园区/ 厂 区内部提 供网络连 接。 在传统的 云计算环 境中，园 区/ 厂区网因设备 数量少、 性能低等 原因处理业 务 能力有限 ，存在如 下问题： 1) 业务时延高： 在云计算 网络环境 中， 需 要 将园区/ 厂区内的 数据传送 至 云端， 由 云端的计 算存储系 统对数据 进行加工 处理， 增 加了数据 处理时延 ， 无 法满足园 区内低时 延的业务 需求。 2) 网络 负载大： 由于计算 能力在云 端，需要 将数据实 时传送到 云端， 因 数据量较 大，会造 成网络负 载过大。 3) 数据安全性低 ： 因园区/ 厂区用户 将数据上 传到云端 ， 网络传 输时间过 长，增加 数据泄露 和代码被 不被信任 第三方劫 持的风险 。 为了解决 上述问题 ， 可以进 入边缘计 算与园区/ 厂区网 融合， 同 时随着5G 的部署以 及企业应 用的快速 发展， 可 以支持更 多的高带 宽、 低时 延的业务 ， 越 来越多的 园区/ 厂区需要部 署边缘计 算节点来 支撑办公 或生产业 务的运行， 如16 园区/ 厂区的人脸 识别、生 产场地监 控、智能 门禁、视 频监控、 数据采集分 析 等业务， 园区/ 厂 区专网接 入边缘计 算节点的 网络架构 如图 1-7 所示。 图1-7 园区/ 厂区 专网接入 边缘计算 节点的网 络架构 园区/ 厂区网和运 营商网络 融合为边 缘计算请 求者提供 最近的边 缘节点 服 务，可以 帮助园区/ 厂区提升网络运 营效率， 智能化升 级安防能 力，提高园 区 住户体验 ，具有如 下优势： 1) 业 务时延低： 园区/ 厂 区内可快 速将数据 上传至边 缘计算节 点， 并 及 时 收到计算 结果，降 低园区/ 厂区内智 能业务系 统的响应 时延。 2) 园区 智能化： 在边缘计 算节点上 完成对园 区数据智 能分析， 如分析 视 频监控数 据，实时 感知入侵 、人流大 等异常事 件，降低 园区人力 管理成本 。 3) 管理便捷： 边 缘计算节 点上的应 用可通过 全生命周 期管理， 能做到 无 缝升级。 1.3 边 缘数据 中心 1.3.1 边 缘数据中 心定义 边缘数据 中心是部 署在网络 边缘侧的 新型基础 设施， 在 靠近用户 的网络 边 缘侧构建 业务平台 ， 提供存 储、 计 算 、 网络等 资源， 将 部分关键 业务应用 下沉 到网络边 缘， 以减 少网络传 输和多级 转发带来 的带宽与 时延损耗 。 边缘计 算 的 基础设施 包括但不 限于分布 式 IDC、 运营商 MEC、客户 自建节点 、工业网 关17 家庭网关 等边缘设 备及对应 的基础设 施环境。 边缘计算 架构如 图 1-8 所示， 基 本架构由 集中式云 数据中心 的“云数 据中心- 用户端” 两层结构 演变为边缘 计 算的“云 数据中心- 边缘数 据中心- 用户端” 三层结构 。 图1-8 边缘计算架 构 边缘数据 中心、 边 缘计算与 边缘云相 的互关系 如图 1-9 所示， 三 者相辅 相 成、 相互 支撑。 基 于边缘数 据中心的 可靠资源 ， 提供网 络、 计算 、 存储、 应 用 核心能力 的分布式 开放平台 ， 利用高 效的边缘 计算能力 ， 就近提 供边缘云 服务 。 边缘数据 中心在靠 近用户的 网络边缘 提供基础 设施资源 ， 支持边 缘计算对 本 地 化、 实时 性的数据 进行分析 、 处理、 执行以及 反馈， 从 而对云计 算能力进 行补 充。 借助 边缘计算 ， 数据可 以在边缘 数据中心 进行处理 ， 从而节 省到传统 集 中 式数据中 心的通信 等待时间 。18 图1-9 边缘数据中 心、边缘 计算与边 缘云相互 关系 1.3.2 边 缘数据中 心形态 广义的边缘数据中心可以根据不同的位置进一步划分为云边缘数据中心 和端边缘 数据中心 ，相应的 下沉边界 也不尽相 同。5G 技术的发 展开启了 万 物 互联时代 ， 端边缘 数据中心 基本距离 用户数百 到数千米 ， 可以下 沉到 5G 基站， 甚至可以 下沉到用 户 “身边 ” ， 端边缘 数据中心 的形态可 以为一体 柜设备形 态。 云边缘数 据中心距 离用户十 几公里， 可以下沉 到接入网 ， 其在形 态上与传 统 小 型数据中 心类似。 两类边缘 数据中心 具体的下 沉边界要 根据场景 与应用来 确 定 。 边缘数据 中心的位 置分类如 图1-10 所示。 图1-10 边缘数据 中心的位 置分类 广义的边缘数据中心可以根据不同的外形进一步划分为机房形态和设备19 形态。 机 房形态的 边缘数据 中心类似 于小型的 传统数据 中心， 具 有供配电 、 暖 通等系统 。 设备形 态的边缘 数据中心 包括一体 柜等， 一 般是预制 化、 标准 化 的 即插即用 一体柜， 可以放置 在普通建 筑物内， 或者放置 在路边公 用设施 附近 。 此外，Nawab F、Agrawal D 、El