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边缘计算在物联网领域的研究与分析

振动传感器 2020-08-11 41 0

    【摘 要】物联网的发展开启了万物互联时代,设备的爆炸式增长和应用的多样化带来了海量数据,对传输带宽、时效性、异构接入等提出了新要求。边缘计算在靠近数据源侧进行数据处理,有效地减少数据传输量、降低服务响应时延、增强网络效能。本文在物联网架构的不同位置引入边缘计算,形成端边缘、网边缘和云边缘三类边缘,分析三类边缘的技术方案,总结边缘计算目前存在的问题,为物联网边缘计算的发展提供参考。

  【关键词】物联网;边缘计算;MEC

  1 概述

  随着物联网的不断发展,更为频繁的人机交互、指数式增长的数据流量、持续增加的终端种类和不断涌现的服务场景,对传输带宽、时效性、异构接入等提出了更高要求。边缘计算在靠近物或数据源的一侧,就近提供近端网络、数据、计算和存储服务。物联网一般是“端、网、云”三层架构:端,包括感知设备、执行设备和通信控制网关,实现数据采集和设备控制;网,包括2/3/4G、WiFi,NB-loT、光宽等技术的泛在连接网络,负责数据传输;云,包括云主机、负载、云服务等,负责数据存储、处理,提供应用服务。因此,很有必要在物联网架构的不同层次引入边缘计算,以满足海量异构设备快速接入,服务迅速响应,网络效能提高等新需求。

  目前国内不少学者开展边缘计算研究,文献[1-4]介绍边缘计算的网络架构、关键技术、开源项目和应用展望等,文献[5-6]介绍移动边缘计算(MEC)的标准情况、网络架构、关键技术和典型应用场景。但是缺乏整体介绍引入边缘计算的物联网架构、不同层次边缘计算的技术方案,以及边缘计算在实际应用中遇到的问题。本文基于此,开展进一步的介绍、分析和总结。

  2 引入边缘计算的物联网

  如图1所示,在物联网的端、网、云三层引入边缘计算,形成端边缘、网边缘和云边缘三类物联网边缘计算:

  (1)端边缘,在端层引入边缘计算,提供数据本地解析、分析、决策和设备联动等服务。

  (2)网边缘,在网层引入边缘计算,提供数据分流、IaaS、PaaS和SaaS级的数据或应用服务。

  (3)云边缘,云层引入边缘计算,负责云服务间的数据协同、解析和交互等公共服务。

  通常情况下,端边缘由物联网服务商提供,网边缘由电信运营商提供,云边缘则由云计算服务商提供。

  

  图1 引入边缘计算的物联网变化

  2.1 端边缘

  物联网的端边缘技术方案如图2所示。物联网设备(摄像头、门禁、空气监测仪、水质监测器等)通过蓝牙、NFC、ZigBee、Wi-Fi和有线等方式接入边缘网关,边缘网关提供网络通信、数据采集、设备控制以及边缘服务,云端提供边缘网关管理(边缘网关的升级优化、参数配置、资源分配和服务部署等)、物联网云服务。边缘网关提供的边缘服务包括但不限于:

  (1)本地暂存,数据缓存在本地,通信网络恢复时再次上报,防止数据丢失。

  (2)本地联动,基于规则实现快速控制本地设备(比如,氨气浓度过高,启动风机通风),以及本地设备间的快速联动(比如,开门和开灯联动),防止断网时设备云端控制、云端联动无法执行。

  (3)数据分析,使用数据过滤、聚合计算、异常检测、数据排序等技术分析流式数据,实现数据过滤、清洗、加工、聚合、质量优化(剔除坏数据)后再上云,减少数据传输成本和实现数据的标准化;

  (4)数据分发,基于预定义规则、路由信息和数据分析结果,将数据转发至其它设备、边缘网关。

  (5)协议适配,网络协议的自动转换,以及对数据格式进行标准化处理(比如,按照模板将数据转换成指定格式)。

  (6)安全服务,包括身份安全、数据安全、网络安全和系统安全四方面,由于边缘网关计算能力有限,安全服务要求轻量化。身份安全,主要是海量设备接入的身份认证;数据安全,包括数据加密、数据防篡改、数据脱敏等;网络安全,包括网络异常行为识别、DDoS防护等;系统安全,包括进程异常检测、异常事件监测等。

  

  图2 物联网端边缘方案

  2.2 网边缘

  物联网的网边缘服务,目前多指移动边缘计算(MEC)服务。MEC服务的部署形态,除了文献同提出的4G网络下MEC服务器以独立设备部署在无线接入网(RAN)侧、4G网络下MEC服务器与PGW部署、4G网络下MEC服务器和DGW部署和5G MEC四种形态之外,还有固移融合接入的MEC。目前,大力推进的只有5G MEC,固移融合接入的MEC正在探索实践中,其它部署形态的MEC业界关注较少。

  5G MEC结合UPF的边缘技术方案如图3所示,是目前电信运营商正在推广和试点的5G MEC方案。此方案中,MEC管理平台负责MEC服务管理、服务部署和规则配置;MEC服务负责提供IaaS、PaaS、SaaS级的数据和应用服务;边缘UPF负责按照MEC管理平台配置的数据分流规则,将流量转发至MEC服务;通过三个步骤为用户提供服务:

  (1)MEC应用部署,MEC管理平台为用户分配MEC服务能力,并将用户应用部署到MEC服务上。

  (2)分流规则配置,用户在MEC管理平台上配置分流规则,经PCF、SMF,下发到边缘UPF。

  (3)数据分流,边缘UPF根据分流规则,将本地数据转发到MEC服务或集中UPF;MEC服务处理完数据以后,直接响应或通过SD-WAN,入云专线将数据发送到云端。

  

  图3 5G UPF/ MEC方案

  2.3 云边缘

  云边缘,业界研究较少。本文认为云边缘是云服务在边缘侧的延伸,逻辑上仍是云服务,提供的能力依赖于云服务或需要与云服务紧密协同。其提供的服务包括多维多源数据融合、数据转发、基于轻量深度学习的模型训练、图像识别、视频识别等。

  3 对比分析

  端边缘、网边缘和云边缘是边缘计算的三种形态,都是在靠近数据源侧提供近端服务;不过它们在服务能力、功能和作用等方面都有所不同,具体如表1所示。端边缘,服务能力一般,提供的服务侧重于设备管理、数据本地预处理,可以看作是设备能力的扩展。网边缘,服务能力较强,提供类似于云计算的IaaS、PaaS和SaaS服务,可以看作是云服务能力的下沉。云边缘,服务能力强,提供的是公共云服务,可以看作是云服务能力的前置。

  表1 端边缘、网边缘和云边缘的多维对比

  

  应用场景方面,端边缘可以广泛应用到需要采集设备数据、控制/联动设备和自组网的本地服务场景,比如工业互联网的制造自动化,农业的养殖自动化等,适用于本地设备联动、本地数据清洗和区域组网;网边缘更多的是应用到区域服务场景,比如园区综合治理、社区管理以及车联网等,适用于数据的区域治理;云边缘则偏向于通用的云服务场景,比如视频融合、消息转发等,适用于数据的云端预处理。

  4 发展挑战

  通过分析,可以看到物联网引入边缘计算,丰富了物联网的端、网和云能力,可以为各种场景提供靠近数据源的不同层次的服务能力。产业届对边缘计算在消费物联网、工业互联网、车联网、智慧园区、智慧城市等领域发挥重要作用寄予厚望。但是,现阶段边缘计算面临诸多挑战,限制了边缘计算的快速发展。面临的挑战,除了文献[4]中提出的技术尚未成熟、体积架构亟需统一、安全隐私存在挑战之外,还包括:

  (1)收费方式、商业模式不清晰。国内典型的端边缘服务有百度的智能边缘BIE和阿里云的物联网边缘服务,前者正在公测,收费方式商业模式未知;后者暂时不收费,主要是作为一个辅助功能,拉动阿里物联网IOT平台的消息数量。网边缘5G MEC的商业模式,文献[7]提出了5种商业模式一“基础设施资源的方式销售5G边缘计算服务”、“以能力开放、按照API的不同性质采用不同收费模式”、“直接以应用的方式销售”、“按照量化指标销售”以及“与其它电信服务整合销售”,商业模式丰富。但现实中,更多的是按照算力和存储的大小,以及是否需要分流功能探索收费方式。云边缘服务目前商业模式比较单一,基本上采用按调用量收费。

  (2)业务需求不够强烈。统一的、开放的端边缘服务目前需求不强,更多的是物联网服务商在网关里自实现端边缘的数据缓存、数据清洗、协议适配和本地联动等服务中的若干项;并且端边缘提供的服务,能力较弱,难以满足不同行业的数据处理要求。5G MEC服务可以应用到物联网领域的智慧园区、智慧社区等场景,但实际上社区、园区可能仅仅需要边缘UPF将流量导到自建的边缘服务器,而不是电信运营商提供的5G MEC。云边缘的场景不够丰富,并且其本质上是云服务,边缘作用体现不够强。此外,边缘计算可以应用到计算密集型应用(AR/VR)、车联网等场景,但是AR/VR、车联网等新型场景本身正处于摸索发展阶段,边缘计算需求不强。

  (3)基础设施建设存在困难。主要是针对网边缘,包括:机房规模、供电等条件参差不齐,机房改造困难;机房改造需跟边缘计算设备、通用硬件协同,改造流程复杂边缘服务器的网络与机房管理能力参差不齐,管理难度大。

  5 结束语

  关于边缘计算在物联网中的应用,本文提出“端边缘”“网边缘”和“云边缘”三类边缘概念,给出三类边缘服务的方案,分析它们的能力、功能和应用场景,并总结实际应用中遇到的问题。通过研究分析,我们可以发现物联网在端网云引入边缘计算,物联网的计算能力、数据处理能力将不断丰富、不断提高,物联网场景也将越来越智能化、高效化。但是,目前边缘计算存在商业模式不清晰、业务需求不够强和基础设施建设难等方面的问题。只有产业界共同努力解决这些问题,边缘计算方能在万物互联时代大显身手。

  参考文献

  [1] 杨凯, 丁晓璐, 刘俊萍. 物联网智能边缘计算研究及应用[J]. 电信科学, 2019(S2).

  [2] 楚俊生, 张博山, 林兆骥. 边缘计算在物联网领域的应用及展望[J]. 信息通信技术, 2018, 000(005):31-39.

  [3] 唐汝林. 走近边缘计算:未来应用实践初探[J]. 通信企业管理, 2019.

  [4] 林州波 . 万物互联时代:边缘计算的机遇与挑战[J]. 上海信息化, 2018.

  [5] 李子姝, 谢人超, 孙礼,等. 移动边缘计算综述[J]. 电信科学, 2018, 034(001):87-101.

  [6] 齐彦丽, 周一青, 刘玲,等. 融合移动边缘计算的未来5G移动通信网络[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(3): 478-486.

  [7] 梁峥.5G边缘计算商业模式思考.5G工业物联公众号.

  ★原文发表于《广东通信技术》2020年第7期★

  DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2020.07.004

  引用格式:黄泽龙.边缘计算在物联网领域的研究与分析[J]. 广东通信技术, 2020, 40(7): 13-15.

  作者简介

  黄泽龙:中国电信研究院,广州园区,企业运营支撑中心。

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