中国边缘计算行业研究（上）：算力网络重要环节，边云协同趋势加强

摘要 随着大数据、物联网、人工智能等技术的快速发展，互联网正在从中心快速走向边缘，以适应各种各样海量的信息及连接设备。近年来，中国5G网络的覆盖度快速提升，将大大加快边缘网络的迁移速度以解决目前面临的算力低、时延长、带宽窄等问题。在此应用背景下，边缘计算应运而生，并逐渐与5G网络技术加速融合。边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，融合 网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务，可满足不同行业在实时业务、数据优化、智能应用、安全与隐私保护等方面的基本需求。目前主要可用于增强现实,无人机、自动驾驶、远程监控、机器人、智能制造等多种应用场景。 边缘计算与云计算优势互补、融合互通，未来边缘协同是大势所趋 云计算虽然有强大的数据处理能力，但面对海量处理的数据以及网络带宽带来的瓶颈时，并不能实现全面的计算覆盖。因此，传统的数据处理模式已经无法应对数据处理及网络传输的爆发式增长需求。此外，随着工业互联网、车联网、音视频、 云游戏 、AR/VR等垂直领域的蓬勃发展，带来了大量数据传输或者低时延的新兴业务，边缘计算应运而生，其核心理念是将网络、计算、存储等多维度能力“下沉”，减少服务交付时延和带宽占用。但边缘计算与云计算之间不是此消彼长的关系，而是互补协同的关系，“边云协同”将放大边缘计算和云计算价值，边缘计算与云计算需要通过紧密协同才能更好地满足各种需求场景的匹配，从而最大化边缘计算和云计算的应用价值。 中国数字化转型方兴未艾，作为行业数字转型的核心能力底座，边缘计算将会快速渗透到千行百业。随着边缘计算在医疗、交通、工业等各行业规模化部署，要求边缘计算应面向特定行业具备差异化与定制化的能力，为满足行业应用在高效算力、海量接入、智能分析、安全防护等方面的需求，边缘计算技术与5G、大数据、人工智能、网络安全、区块链等各类技术深度融合，共同构成“边缘计算+”技术创新体系。“边缘计算+”既是边缘计算技术的融合创新，也是边缘计算服务能力的升级演进，其深层含义是各类技术通过边缘计算赋能产业数字化、网络化、智能化转型。 边缘计算与5G网络技术加速融合，满足多样化的算力需求 边缘计算是强化算力统筹、智能调度、推进“云网边端”协同发展中的重要环节。同时在5G网络覆盖度不断提升的背景下，充分利用“5G+”边缘计算低时延、大带宽、大连接、安全可靠的典型特征，以边缘计算为切入点，面向垂直行业，提供装备制造、智慧矿山、智慧钢铁、服装制造、汽车制造、智慧医疗、智慧法务、智慧应急、智慧交通等行业的应用解决方案，为行业用户提供算力、5G移动网络等算网资源，满足用户灵活多样的算网使用需求。 边缘计算下游需求呈现个性化，垂直行业边缘计算将在竞合中发展 从技术体系上看，边缘技术需要与云计算、5G、区块链等其他技术相结合，利用协同效应形成一体化解决方案。同时，统一的服务定义、资源封装以及接口协议等将走向标准化，便于产业链上各厂商间产品互联互通，技术逐步走向开放融合。从解决方案上看，行业解决方案商需要结合行业个性化需求，提供一体化边缘计算解决方案。在开发边缘计算设备和应用程序时，应该充分考虑行业用户的个性化需求。 第一部分：边缘计算发展概况 定义：边缘计算旨在为用户提供“软件+硬件+服务”一体化的近数据侧的系统服务、平台服务及解决方案，可以通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。 与云计算关系：边缘计算与云计算可以优势互补、相辅相成。随着数据量的快速扩张和处理需求的复杂化，未来云边协同发展是大势所趋。 产业驱动力：底层技术的支持、数据量的激增和下游应用场景和拓展以及政策推动共同促进边缘计算产业发展。 中国边缘计算行业综述——边缘计算定义与分类 边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务，目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。 定义及分类 边缘计算的定义：边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。边缘计算将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。 边缘计算的分类：根据边缘计算的部署位置，可以分为现场测边缘计算和网络侧边缘计算。 完整版登录www.leadleo.com 现场级边缘计算则部署于运营商网络的接入点，这 搜索《2023年中国边缘计算行业研究（上）：算力网络重要环节，边云协同趋势加强》 中国边缘计算行业综述——边缘计算分类 按照部署位置，边缘计算可以分为现场边缘和网路边缘。现场边缘典型应用包括车辆互联、自动驾驶、智慧城市，网络边缘典型应用包括智能制造、工业互联网、智能家居、智慧安防、视频分析等。 边缘计算部署位置分类及应用对比 边缘节点 边缘节点 工业设备 中心。网络侧边缘业务需要进行复杂运算，需要借助网络将运算迁移到最近的边缘平台。网络侧边缘计算通常需要多接入边缘计算（MEC）技术，在工作过程中，与运营商机房直接连接。 智能CPE边缘开关 骨干网 承载网 公有云 典型应用主要有车辆互联、自动驾驶、智慧城市等。如在自动驾驶应用中，将边缘计算平台部署在接入网端，在接入网段构建云服务环境以减少时延、提升传输效率。 用户属地数据中心 完整版登录www.leadleo.com MEC 搜索《2023年中国边缘计算行业研究（上）：算力网络重要环节，边云协同趋势加强》 MEC 核心网UPF 局域网 现场边缘 行业私有云 现场边缘计算是在生产现场部署的边缘计算技术，可为生产现场提供智能化的网络接入以及高带宽、低时延的网络承载。 MEC 骨干网 数据中心 典型应用领域包括智能制造、工业互联网、智能家居、智慧安防、视频分析等。例如在工业检测中，业务、数据等都在车间、工厂或园区内部运行处理，传统上较少涉及外网，主要集中在工厂内网的建设。边缘计算平台通过对现场设备的数据进行采集，实时反馈分析处理结果。此外，现场侧边缘应用如工业互联网中机器设备对加工精度要求较高，且不同机器数据处理要求不同，需要将算力直接部署到设备终端旁以提升生产效率。 运营商机房 其他边缘设备 WAN 无线接入网 运营商机房 MEC 地级市MEC边缘云 中国边缘计算行业综述——边缘计算系统架构（1/2） 边缘计算架构是一种分布式计算架构，架构分为三个部分，即云、现场和边缘。其中，边缘层为核心层，是融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。 边缘计算系统架构 开发者服务框架 部署运营服务框架 边缘计算的系统架构可以分为云计算层、边缘层和现场层，边缘计算位于云和现场层之间。边缘层向下支持各种现场设备的接入，向上可以与云端对接。 自动化控制 分析 优化 应用 边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。 云 完整版登录www.leadleo.com 云服务 数据全生命周期服务 搜索《2023年中国边缘计算行业研究（上）：算力网络重要环节，边云协同趋势加强》 安全服务 管理服务 基于模型的业务编排 直接资源调用 边缘管理器 边缘计算架构中服务包括管理服务、数据全生命周期服务和安全服务。管理服务支持面向终端设备、网络设备、服务器、数据、存储、业务的统一管理；数据全生命周期服务包括数据预处理、数据分析、数据分发与策略执行以及可视化与存储；安全服务需要覆盖边缘计算架构的各个层级，要有统一的安全运维体系、统一的身份认证管理等。 边缘节点 边缘 控制领域功能模块 优化领域功能模块 分析领域功能模块 边缘网关 计算/网络/存储调用API 边缘控制器边缘传感器 计算资源 网络资源 存储资源 接口 现场 设备 中国边缘计算行业综述——边缘计算系统架构（2/2） 在边缘计算系统架构中，边缘层是边缘计算三层架构的核心。边缘节点是边缘层承载计算业务的核心，边缘管理器负责统一管理边缘节点。 云计算层提供决策支持系统，以及智能化生产、网络化协同、服务化延伸和个性化定制等特定领域的应用服务程序，并为用户提供最终接口。 和边缘管理器。边缘节点是承载边缘计算业务的核心，是硬件实体，具有计算、网络存储资源，软件是边缘管理器承载的核心，边缘管理器的主要功能是统一管理边缘节点。 应用开发人员等，提供开发服务框架和部署运营服务框架。 云计算层 云计算层从边缘层接收数据流，并向边缘层、以及通过边缘层向现场层发出控制信息，从全局范围内对资源调度和现场生产过程进行优化。 边缘云：基于多个分布式智能网关或服务器的协同构成智能系统，提供弹性扩展的网络、计算、存储能力。 完整版登录www.leadleo.com 边缘控制器：通过融合网络、计算、存储等ICT能力，具有自主化和协作化能力。 边缘管理器 搜索《2023年中国边缘计算行业研究（上）：算力网络重要环节，边云协同趋势加强》 边缘层是边缘计算三层架构的核心。负责接收、处理和转发来自现场层的数据流，提供智能感知、安全隐私保护、数据分析、智能计算、过程优化和实时控制等时间敏感服务。 统一管理 边缘层 边缘网关：通过网络联接、写一转换等功能联接物理和数字世界，提供轻量化的联接管理、实时数据分析及应用管理功能。 边缘层包括边缘网关、边缘控制器、边缘云、边缘传感器等计算存储涉笔和时间敏感网络交换机/路由器等网络设备，还包括边缘管理软件、提供业务编排或直接调用的能力，操作边缘计算节点。 合理部署和调配网络边缘侧节点的计算和存储 主要完成收集原始数据并上报的功能 边缘节点：边缘节点是承载边缘计算业务的核心，由边缘管理器统一管理。 现场层是接近网络连接传感器、执行器、设备、控制系统和资产等现场节点。 现场节点通过各种类型的现场网络和工业纵向与边缘层中的边缘网关等设备向连接，实现现场层与边缘层之间数据流和控制流的连通。 现场节点：包括传感器、执行器、设备、控制系统等，这些现场节点通过各种类型的现场网络、工业总线与边缘层中的边缘网关等设备相连接，实现现场层和边缘层之间数据流和控制流的连通。 边缘计算层上报数据在云计算节点进行永久存储 现场层 边缘计算节点处理后的数据上传至云计算节点 网络可以使用不同的拓扑结构，边缘网关等设备充当将一组现场节点彼此连接以及连接到广域网络的桥梁。 中国边缘计算行业综述——边缘计算核心技术 边缘计算以提供边缘计算核心能力为目标，代表性核心技术包括云边协同、计算卸载、边缘原生、异构计算、能力开发等，可以延展边缘计算赋能范围，满足下游应用高效运行需求。 边缘计算核心技术 中国边缘计算行业综述——边缘计算与云计算的对比分析（1/2） 边缘计算是云计算能力由中心向边缘的下沉，两者具有协同管理的关系。边缘计算与云计算各有侧重，边缘负责局部的实时数据分析和推理，而云计算负责全局的非实时数据处理。 边缘计算与云计算关系 边缘计算与云计算区别 中国边缘计算行业综述——边缘计算与云计算的对比分析（2/2） 边缘计算擅长局部、短周期、实时性计算，云计算擅长全局、长周期、非实时计算，云计算和边缘计算各有优势，未来将形成一种协同互补的关系。 边缘计算与云计算的优劣势对比及联系 用服务和应用程序 。 理数据没有延迟成为可能 ， 确保了数据利用的实时性 。 因此不是此消彼长的关系 ， 而是优势互补 、 协同发展的关系 。 2 )高度的可扩展性 边缘计算适用于局部性 、 实时性 、 短周期的数据处理与分析 ，云计算擅长全局性 、 非实时 、长周期的大数据分析预处理 。 2 )通过数据的分布式存储提高安全性因为边缘计算中数据是在边缘 ， 并以分布式方式存储在边缘和云中 ， 因此数据泄露