异网异构边缘算力系统总体架构研究报告
一、背景与概述
- 发展背景：数字化转型推动车联网、工业互联网等低时延场景爆发，对算力提出“广覆盖、快响应”需求。我国算力总规模位居全球第二，但存在中心算力实时性弱、本地算力不足、边缘算力资源碎片化等问题。
- 基本概念：边缘算力指靠近用户侧的计算能力，包含推理决策、执行计算任务、存储数据、训练模型等能力，通过缩短数据传输距离降低端到端延迟。
- 主要功能：边缘算力融合、算力实时响应、跨域计算协同优化、弹性容错机制。
二、边缘算力系统架构
- 总体架构设计：分为边缘基础设施层、边缘算网控制层和边缘算网应用层。
- 边缘基础设施层：包含边缘算网资源底座和边缘算力网关，通过虚拟化技术整合异构算力资源和网络资源，实现统一抽象与灵活调度。
- 边缘算网控制层：负责全域资源的统一管控与编排调度，包括算网资源管理和算网协同调度。
- 边缘算网应用层：面向各类业务场景提供多样化的算网协同应用。
- 部署架构：分为边缘算力区域、异网与边缘算网管控系统。
- 边缘算力区域：通过边缘算力网关实现异构算力资源的互联互通，支持域内互联和跨域互联。
- 异网：由不同运营商公网或企业私有网络构成，通过Underlay与Overlay协同架构实现跨网互联。
- 边缘算网管控系统：由算力管控平台和网络管控平台组成，主导跨域协同任务的调度。
- 计算任务处理流程：遵循“本地化处理为核心、全局调度为补充”原则，包括任务生成、资源匹配、调度策略生成、传输保障、任务执行和结果反馈等步骤。
- 边缘算力节点部署：分为终端级、网关级、服务器级，部署遵循“靠近数据源且便于网络协同”原则。
- 网络连接与通信机制：
- 网络连接技术：区域间互联包括不同运营商网络互联和运营商与私有网络互联，通过专线、IPVPN、MPLS、SRv6等技术构建Underlay传输通道。
- 通信协议选择与适配：支持BGP-EVPN、GRE、IPsec、VxLAN等技术，实现多运营商环境与私有网络接入的互通。
- 云边协同模式：以“边缘本地化处理为基础、云端全局管控为支撑”实现分层协同，通过标准化接口联动形成闭环。
三、应用场景
- 车联网：路侧单元与车载单元通过5G等高速通信技术协作，实现低时延数据处理，提升驾驶安全性与通行效率。
- 新型工业网络：实时采集并处理产线数据，通过AI模型进行智能分析和参数优化，提升生产效率与柔性化生产能力。
- 远程医疗：支撑偏远地区远程会诊和远程手术辅助，提升医疗服务质量。
- 智慧城市：在智能安防和智能家居场景中，实现低时延视频分析、设备联动等功能，提升居住舒适度与便利性。
四、未来发展趋势展望
- 技术发展趋势：
- 边缘算力与多智能体协同、区块链、异构计算等技术的融合。
- 6G网络形成泛在算力资源，边缘算力升级为跨域“弹性服务单元”。
- 面临的挑战和不足：
- 新旧边缘算力系统存在兼容性问题。
- 尚未形成成熟的边缘算力交易模式。
- 边缘算力服务应用推广有待加强。
- 面临的机遇：
- 边缘算力是未来新型信息基础设施的关键支撑技术。
- 新型工业网络、车联网、智慧医疗等领域对低时延、高可靠计算和网络服务需求剧增。
- 发展建议：
- 通过边缘算力系统系列标准破解兼容性难题。
- 培育基于统一平台的算力交易生态。
- 多维度多行业加速应用场景落地。
