深入浅出解析5G核心黑科技之边缘计算

01. 边缘计算是什么？

我们可以借助章鱼的生活习性来理解什么是边缘计算（MEC）。

章鱼是无脊椎动物中智商最高的，在捕猎时它们动作非常灵巧迅速，腕足之间高度配合，从来不会缠绕和打结。这是因为，章鱼巨量的神经元有 60% 分布在章鱼的八条腿上，脑部只有 40%，是“多个小脑+一个大脑”的构造，类似于分布式计算。

而边缘计算也是一种分布式计算，将数据资料的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现，由网络中心下放到网络边缘的节点上。

5G 时代，连接设备数量会大量增加，网络边缘侧会产生庞大的数据量。如果这些数据都由核心管理平台来处理，则在敏捷性、实时性、安全和隐私等方面都会出现问题。但采用边缘计算，就可以就近处理海量数据，大量设备可以实现高效协同工作，诸多问题迎刃而解。

边缘计算联盟 ECC 针对边缘计算，定义的了四个领域：

• 设备域（感知与控制层）

• 网络域（连接和网络层）

• 数据域（存储和服务层）

• 应用域（业务和智能层）

来源：边缘计算联盟，国泰君安证券研究

这四个“层域”就是边缘计算的计算对象。其应用程序在边缘侧（章鱼脚）发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

5G 从架构设计之初就本源支持边缘计算，并对网络会话管理机制进行详细设计。CCSA 早在 2017 年 9 月通过了边缘计算行标和研究报告的立项，边缘计算行业规范即进入标准阶段。

02. 边缘计算哪里好？

边缘计算是在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和 IT 环境服务。

相比于集中部署，边缘计算解决了时延过长、汇聚流量过大等问题，为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持。

边缘计算可以实现应用本地化，园区、企业、场馆等自己的应用在本地闭环，可以有效降低成本，实现智慧工厂、智慧办公和智慧城市。

新型超低时延业务也只有在边缘才能满足业务诉求，例如自动驾驶、机器人协作和远程医疗诊断。

1.  低成本

边缘计算支持数据本地处理，大流量业务本地卸载可以减轻回传压力，有效降低成本。

我们可以通过两个场景实例进行理解：

场景一：企业园区专网

通过边缘计算，企业数据直接本地分流，无需绕行大网。流量可以采取打包销售的方式，吸引企业客户使用。

数据来源：中国移动技术资料，国泰君安证券研究

场景二：博物馆高清视频体验和 AR 业务

通过边缘计算可以进行本地业务控制及分流计费，可实现用户更低成本使用流量。

数据来源：中国移动技术资料，国泰君安证券研究

2. 低时延

移动网络数据传输时延是由空口时延和网络侧传输时延组成。

• 空口时延主要指的是基站到终端之间的传输时延；

• 网络侧传输时延指的是基站到核心网中间部分的传输时延。

时延的降低依赖于空口性能提升、网络侧传输距离缩短。

5G 时代，业务处理功能依托边缘计算下沉到基站，数据传输时延可达 0.5ms；下沉到传输汇聚层可达 5.5ms 以内。

数据来源：5G 白皮书，国泰君安证券研究

3.大带宽

边缘计算平台为企业提供“私有云”托管服务，充分利用运营商网络云化特性，进一步满足大带宽需求，可通过接入运营商的优质网络，为企业提供优质的网络资源和大带宽服务。

03. 边缘计算在哪里？

随着边缘计算加速发展，各种新的商业机会逐步涌现。

边缘计算场景具有多样化特点，根据部署位置及数据特征，可总结为本地数据处理和网络信息开放两个基本能力（如下图）：

• 中国移动与华为在北京南站火车站部署 MEC，可以更快速视频观看和网络访问；

• 中国电信与华为合作在浙江工厂部署 MEC，进行摄像头视频采集本地处理；

• 沃达丰 IPTV 商用计划，计费采用包月方式；

• 阿里园区试点 MEC，验证本地分流时延和速率提升效果，结果显示均有较大幅度提升等。

数据来源：5G 白皮书，国泰君安证券研究

浙江移动

应用 MEC 创新技术提升业务体验

应用 MEC 创新技术后，网络初始等待时间由 21.657s 降到了 4.476s，在线视频平均下载速率由 1562kbps 提升到了 3256kbps，效果明显。

数据来源：华为技术资料，国泰君安证券研究

国家博物馆

智能导览

在国家博物馆的项目中，用户可以通过二维码，实时订购套餐和发放业务，高清视频和 AR/VR 游戏体验得到了保障。对接了场馆内的本地服务器，提供低时延、低卡顿的超高清业务体验。

在该项目中，运营商提供基础设施和网络建设、机房供电、硬件(可选)，设备商输出部署实施方案，并提供 MEC 的基础设施和软件功能。

数据来源：华为技术资料，国泰君安证券研究

04. 5G 时代的有为青年

在《5G 究竟将如何改变我们的生活》中，我们曾经畅想了多个 5G 将为我们生活带来的改变。边缘计算在这其中都扮演着不可或缺的角色：

• 在车联网的应用中，边缘计算应用可以分析车及路侧传感器的数据，将危险警告及其他时延敏感信息发送给周边车辆；

• 智能机器人方面，边缘应用可以提供高性能计算能力，执行时间敏感的数据处理，并将结果反馈给端设备；

• 在自动驾驶和远程医疗方面，边缘计算可以实现超低时延，提高业务的安全性；

• 借助边缘计算，超高清视频的用户体验也得以提升，在超高清视频方面，边缘计算可以优化用户体验，视频观看时卡顿更少，时延更低，初始等待时间可以降为原来的五分之一，视频下载速率也可以提升为原来的三倍。