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邬贺铨院士:十问边缘计算!

2018-11-06   来源:   评论:0
摘要:在今日举行的2018边缘计算技术峰会上,中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨针对边缘计算提出十个问题。
  随着5G、物联网等的发展,边缘计算已经成为通信技术的又一制高点。目前边缘计算技术的研究已经取得了系列的成果,应用推广已逐步开展,但在今日举行的2018边缘计算技术峰会上,中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨针对边缘计算提出十个问题。
  
  第一问,5G边缘计算下沉在什么位置?
  边缘计算可以在CU,可以在DU。与云计算和雾计算相比,移动边缘计算下沉,越低越靠近信源,时延性能越好,但越低则数量越多,成本可能不合算,移动边缘计算要下沉到什么位置才是合理的
  第二问,计算能力是一级设置还是多级设置?
  在采用移动边缘计算的前提下,还要不要同时设置云计算?在云计算和MEC之间是否需要雾计算?一个云计算节点联接的移动边缘计算(或雾计算)节点的合理数量
  第三问,计算能力如何在边缘计算和云计算之间优化配置?
  网络里,后台有云计算,基站有边缘计算,这两种都是在计算,这两种能力怎么分配,是固定分配还是动态调整?两者之间要互相交换什么,什么从基站边缘计算上报过滤以后的数据,上到数据中心,云计算节点需要向边缘计算下发一些决策指令。除此之外,两者之间通信还应该有什么任务呢?
  第四问,边缘计算间通过云计算节点互通还是直接通信?
  例如,在无人驾驶场景下,马路的网络中,汽车可能不止一个边缘计算节点,有可能同时连到两个边缘计算节点,也许不同的车,连到不同的计算节点。但它们之间可能是需要交互的,要不要边缘计算直接交互,还是通过最上面一层云计算才能交互?
  第五问:边缘计算需要IaaS、PaaS、SaaS等服务能力吗?
  云计算有PaaS层、Iaas层、SaaS层,手机的人脸识别功能,但人脸有时候是受到欺骗,受到光照表情和化妆的影响,还有预存的照片代替人脸,靠手机智能还不能完成人脸识别。必须靠云端,一般来讲边缘计算是在数据建模和根据大数据训练来调整模式,智能终端就是推算。假如通过边缘计算增强人脸识别能力,边缘计算至少具备PaaS的功能,还需要可能具有一些视频转码的功能就是SaaS,有可能需要IaaS的功能的。
  第六问:5G边缘计算需要同时具备接入,转发和控制云功能吗?
  那三种功能都要具备呢,接入云是要的,转发云要不要,因为有一些共享的内容存储分发,还有一些转码的能力,控制云要不要具备呢,如果说边缘计算是放在CU,它要集中管理好多DU,是否也应该具有控制云的能力,我还没有想好是不是三种能力都有。
  第七问:边缘计算要不要跟网络切片结合?
  网络切片是5G最基本的一个特征。不同的边缘计算对应不同的应用。有对应移动大数据,有对应大连接的,还有对社会与互联网数据的。也就是说,在这种情况下,边缘计算是按业务来配置的,将来边缘计算是这样吗?
  第八问:位于C-RAN的MEC需要按业务来分配吗?
  第九问:边缘计算是独立设置还是跟其他功能集成?
  比如,基站的边缘计算首先进行大数据的收集采集,同时实现加密,首先要对收集的大数据进行消化,消化完后,回送网络数据链应该是减少的,减轻缓存量的压力,也就意味着对数据过滤,为了过滤,为了处理,它可能需要缓存,所以在这个意义上,边缘计算会跟缓存数据采集,数据分析,过滤,计算能力集中在一起,边缘计算绝不是单一的计算能力。此外,在工业互联网应用边缘计算也不是单一的能力。但边缘计算有集成定位APP能力,那是否边缘计算针对不同的应用需要集成不同的能力?
  第十问:边缘计算需要软件定义吗?
  可仿照NFV实现软件定义,允许跨过多厂家的MEC平台有效与无缝集成来自厂家、服务提供商和第三方的应用。MEC的功能可以通过APP方式生成。MEC的功能会开放吗?如果开放就要有接入权限管理。
  此外,邬贺铨还表示,对MEC的思考还不止这些。比如,MEC的引入会减轻云计算对数据分析的压力,但数据过滤的准确性需要保证。智能终端的多功能业务触发终端与回传网和核心网内数百个服务器、路由器、交换机和网关及回传链路的各种数据交互。例如一个用户的HTTP请求可能只有1KByte而内部数据流可能会增加930倍;MEC的引入将增加传输时延,且还可能包含缓存功能,URLLC还能使用MEC吗;MEC的管理是由控制而还是由管理面来实施?;MEC的安全防护能力不会比集中的云计算强,分布的MEC可能成为DDoS攻击的对象。
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