如果要問物聯網圈最火的概念有哪些？5G與邊緣計算一定榜上有名，兩者看似風馬牛不相及，實則卻在冥冥之中自有交集。5G時代，連接設備數量會大量增加，網絡邊緣側會產生龐大的數據。云計算雖然可以處理這些問題，但在實時性、智能性、安全性和隱私性等方面存在諸多不足，邊緣計算由此應運而生。采用邊緣計算，就可以就近處理海量數據，大量設備可以實現高效協同工作，諸多問題迎刃而解。

為了詳細探索邊緣計算，及其與5G網絡的關聯，本文中你將看到：

什么是邊緣計算

邊緣計算的價值

邊緣計算應用場景

邊緣計算與5G的關聯

邊緣計算與5G的前景

什么是邊緣計算

說到邊緣計算，我們可以借助章魚的生活習性來加深理解。“章魚”是一種擁有超高智商的無脊椎動物。在捕獵時，它們動作非常靈巧迅速，腕足之間高度配合，從來不會纏繞和打結。這是因為，章魚巨量的神經元有60％分布在八條腿上，腦部只有40％，是“多個小腦+一個大腦”的構造，類似于分布式計算。而邊緣計算也是一種分布式計算。它將數據資料的處理、應用程序的運行甚至一些功能服務的實現，由網絡中心下放到網絡邊緣的節點上，以減少業務的多級傳遞，降低核心網和傳輸的負擔

邊緣計算聯盟ECC針對邊緣計算，定義的了四個領域：設備域（感知與控制層）、網絡域（連接和網絡層）、數據域（存儲和服務層）、應用域（業務和智能層）。這四個“層域”就是邊緣計算的計算對象。其應用程序在邊緣側（章魚腳）發起，產生更快的網絡服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。

邊緣計算的價值

邊緣計算的核心是在靠近數據源或用戶的地方提供計算、存儲等基礎設施，并為邊緣應用提供云服務和IT 環境服務。邊緣計算不僅是5G網絡區別于3G、4G的重要標準之一，同時也是支撐物聯技術低延時、高密度等條件的具體網絡技術體現形式，具有場景定制化強等特點。

相比于集中部署的云計算而言，邊緣計算不僅解決了時延過長、匯聚流量過大等問題，同時為實時性和帶寬密集型的業務提供更好的支持。綜合來看，具有以下優點：優勢一：安全性更高邊緣計算中的數據僅在源數據設備和邊緣設備之間交換，不再全部上傳至云計算平臺，防范了數據泄露的風險。優勢二：低時延據運營商估算，若業務經由部署在接入點的 MEC 完成處理和轉發，則時延有望控制在 1ms 之內；若業務在接入網的中心處理網元上完成處理和轉發，則時延約在 2~5ms 之間；即使是經過邊緣數據中心內的 MEC 處理，時延也能控制在 10ms 之內，對于時延要求高的場景，如自動駕駛，邊緣計算更靠近數據源，可快速處理數據、實時做出判斷，充分保障乘客安全。優勢三：減少帶寬成本邊緣計算支持數據本地處理，大流量業務本地卸載可以減輕回傳壓力，有效降低成本。譬如，一些連接的傳感器（例如相機或在引擎中工作的聚合傳感器）會產生大量數據，在這些情況下，將所有這些信息發送到云計算中心將花費很長時間和過高的成本，如若采用邊緣計算處理，將減少大量帶寬成本。

由此可看，5G推動社會從人聯時代走向物聯時代，連接數的大量增長，疊加邊緣計算自身優勢，將成為5G時代不可或缺的一部分。同時，由邊緣計算帶來的算力需求將成為5G時代重要增量部分。

邊緣計算的應用場景

根據中國移動發布的《中國移動邊緣計算白皮書》，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。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。

在智慧城市領域，應用主要集中在智慧樓宇、物流和視頻監控幾個場景。邊緣計算可以實現對樓宇各項運行參數的現場采集分析，并提供預測性維護的能力；對冷鏈運輸的車輛和貨物進行監控和預警；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。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。在車聯網領域，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。

邊緣計算與5G有何關聯

邊緣計算與5G的關系可以用一個詞來總結：互為犄角。

“犄角”：可解釋為牛羊鹿等長的角以一定距離相對而生，因此將作戰時分兵占據的兩個不同地方遙相呼應的態勢形象化。邊緣計算與5G的關系大抵如此，一方面邊緣計算對5G的發展起到重要的支持作用，另一方面5G的發展也反作用推動邊緣計算產業的繁榮。

邊緣計算使5G成為可能

眾所周知，在5G網絡在誕生之初，便定義了三大應用場景：eMBB（增強移動寬帶）、mMTC （海量機器類通信）和 uRLLC（超可靠低時延通信），相應的為滿足高清視頻、智慧城市、車聯網等業務需求提供技術支持。但值得關注的是，每個業務場景都有其自身所面臨的一些挑戰。例如，eMBB將對網絡帶寬產生數百Gbps的超高需求，從而對回傳網絡造成巨大傳輸壓力，單方面投資擴容匯聚與城域網絡將大幅提高單位媒體流傳輸成本，無法實現投資收益；uRLLC需要端到端1ms級超低時延支撐，僅僅依賴無線與固網物理層與傳輸層技術進步，無法滿足苛刻的時延需求；mMTC將產生海量數據，導致運營管理的巨大挑戰，僅僅由云端集中統一監控無法支撐如此復雜的物聯系統。邊緣計算恰好可以為這些問題帶來解決方案。首先，邊緣計算設備將為新的和現有的邊緣設備提供連接和保護；其次，盡管5G將為基于云的應用程序提供更好的連接性和更低的延遲，但仍然存在處理和存儲數據的成本。混合邊緣計算/5G解決方案將降低這些成本；最后，邊緣計算可以讓更多應用程序在邊緣運行，例如分析，網絡安全或合規性/監管應用程序，減短了由數據傳輸速度和帶寬限制所帶來的延時，并可對本地數據做初步分析，為云分擔了一部分工作。

5G“催熟”邊緣計算

不只是邊緣計算對5G有推動作用，5G與邊緣計算一定程度上是相輔相成的。一方面，得益于5G自身發展，將對邊緣計算的發展起到直接促進作用；另一方面，由于5G對物聯網有促進作用，也將間接促進邊緣計算。前面我們已經講到，5G的發展雖然仍然存在些許挑戰，但邊緣計算能夠解決這些問題。因此，由于目前5G處在商用前的最后一公里，相關企業將對相關重要支撐技術投入更多精力與資源，邊緣計算也就能夠“借東風”得到大力發展。

另外，5G對物聯網的促進作用也是明顯的。得益于5G技術的支持，智能家居、智慧城市、車聯網、工業互聯網等領域都將迎來大發展，相應的，也就會產生相當海量的數據。海量數據及數據實時處理的特性對數據處理的技術手段提出新的要求，現行的數據處理方式不足以滿足需求，邊緣計算的出現則為這個難題帶來了很多好處。

5G與邊緣計算的發展

盡管5G是目前的熱門話題，邊緣計算也一度成為熱點，但正如華為任正非所講的那樣——5G可能被炒作過熱，眼下5G與邊緣計算的不足也是客觀存在的：即5G建設規模及進程不及預期、邊緣計算技術發展不及預期、運營商投資不及預期。據Gartner預測，到2022年，完成商用5G部署的通信服務提供商中將有半數會因系統無法完全滿足5G用例的需求，而難以從后端技術基礎架構的投資中獲利。

大部分通信服務提供商要等到2025年至2030年期間，才能在他們的公共網絡上實現完整的端對端5G基礎架構，因為他們首先把重心放在5G無線電通信上，然后才是核心網絡切片和邊緣計算。邊緣計算的部署主要靠業務驅動，受時延和帶寬限制，其中時延因素是剛性限制因素。雖然5G有望解決相關領域的一些問題，但邊緣計算的發展仍然需要深入了解客戶及業務需求，也需要整體產業鏈的成熟。由此可見，由于5G與邊緣計算相輔相成，在5G發展未達預期時，邊緣計算也很難達到我們所期望的狀態。兩者發展密不可分，市場繁榮仍需時日。

編輯：lyn