中国首份边缘云白皮书：边缘云是下一阶段的计算平台

来源：中国电子技术标准化研究院、阿里云

转自：新智元

【导读】《边缘云计算技术与标准化白皮书》近期发布，定义了边缘云计算的概念和标准等。中心云和边缘云相互配合，实现中心-边缘协同、全网算力调度、全网统一管控等能力，真正实现“无处不在”的云。

今天全面认识一下“边缘云”。

最近，中国电子技术标准化研究院、阿里云等单位共同编制并发布了一份《边缘云计算技术与标准化白皮书》，定义了边缘云计算的概念和标准等。

白皮书的主要内容包括：

一、定义边缘云计算的概念。

二、边缘云计算的典型应用场景。

三、边缘云计算的技术特点。

四、边缘云计算标准化需求以及标准化建议。

这也是国内首次对边缘云下定义。

首次定义“边缘云”：构筑在边缘基础设施之上的云计算平台

随着 5G、物联网时代的到来以及云计算应用的逐渐增加，传统的云计算技术已经无法满足终端侧“大连接，低时延，大带宽”的需求。

随着边缘计算技术的出现，云计算将必然发展到下一个技术阶段，将云计算的能力拓展至距离终端最近的边缘侧，并通过云边端的统一管控实现云计算服务的下沉，供端到端的云服务，由此产生了边缘云计算的概念。

在白皮书中，首次对“边缘云”进行了定义：

边缘云是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力，构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台，并与中心云和物联网终端形成“云边端三体协同” 的端到端的技术架构，通过将网络转发、存储、计算，智能化数据分析等工作放在边缘处理，降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本，并供全网调度、算力分发等云服务。

下图表述了边缘云计算的基本概念，中心云和边缘云相互配合，实现中心-边缘协同、全网算力调度、全网统一管控等能力，真正实现“无处不在”的云。 

边缘云计算能够最大程度上与传统云计算在架构、接口、管理等关键能力上 实现统一，最终将边缘设备与云进行整合，成为云的一部分。

边缘云计算与传统云计算的关系，类似人类的“大脑”与遍布全身的“神经系统”的关系，相辅相成。 

边缘云六大特点、两大关键能力

总体来看，边缘云计算技术具备六大特点：

低延时：因边缘云计算就近提供计算和网络覆盖，数据的产生、处理和使用都发生在离数据源很近的范围内，接收并响应终端请求的时延极低。

自组织：当网络出现问题甚至中断时，边缘云的节点可以实现本地自治和自恢复。

可定义：边缘云服务及业务逻辑不是一成不变的，而是可以由用户修改、更新和定制。

可调度：业务逻辑可以由中心云动态分发，具体在哪个边缘节点执行是可以调度的。

高安全：能够供与传统云计算一体化的安全防护能力。

标准开放：供标准化且开放的环境，具有和其他系统互联及互操作的能力。

下图展示了边缘云计算的关键能力，其包含统一协同能力和服务能力两大部分。

边缘云计算的统一协同能力包括：

1. 统一控制管理

2. 管控通道的高可用和稳定性

3. 业务调度协同

4. 大数据处理协同

5. 云边一体化安全能力

6. 统一开放的服务接口

   
   

边缘云计算的服务能力包括：

1. 边缘云计算基础设施服务，如计算、存储、网络、加速器等。

2. 边缘云计算平台服务，如容器服务、大数据服务、人工智能服务、vCDN、 即时通信服务 RTC、视频 AI、音视频通信等。 

   
   

边缘云两大类场景：全网覆盖和本地覆盖

边缘云计算的应用场景从覆盖上可以分为全网覆盖类和本地覆盖类两大类：

1、全网覆盖类应用的核心要求是从边缘节点在地区和运营商网络两个层面上的覆盖度，来保证就近计算（如 CDN、互动直播、边缘拨测/监控等业务），或者基于足够多的节点进行网络链路优化(如 SDN/SD-WAN、在线 教育、实时通信等)。 

2、本地覆盖类应用的核心要求是边缘节点的本地化，即边缘节点的接入距离要足够近(目标<30 公里)，时延足够低(目标<5ms)，来支持本地化服务的上云需求，例如新零售、医疗等行业的监控数据上云，连锁门店等线下行业的 IT 基础设施上云等。这类应用的大带宽需求是最能体现边缘云计算时延和成本优化等核心优势的场景。 

互动直播中的边缘云一般属于全网覆盖类应用：

主播的媒体流推送到就近的边缘节点，在边缘节点直接进行转码，转码后的媒体流分发到CDN边缘节点，当有用户访问时就近返回内容。基于边缘节点上的服务、直播流的上下行内容推送以及转码处理等都不用再回中心，大大降低了业务时延，提升了互动体验，同时边缘处理架构对带宽成本的节省也非常明显。 

智慧城市中的边缘云一般属于本地覆盖类应用：

在边缘云计算的架构下，智慧城市的建设过程中整个系统分为采集层、感知层、应用层。

在采集层，海量监控摄像头采集原始视频并传输到就近的本地汇聚节点。 

在感知层，视频汇聚节点内置来自云端下发的视觉 AI 推理模型及参数，完成对原始视频流的汇聚和 AI 计算，提取结构化特征信息。 

在应用层，城市大脑可根据来自各个汇聚节点上报的特征信息，全面统筹规划形成决策，还可按需实时调取原始视频流。 

另外，这份白皮书的关键作用之一还在于提出了边缘云计算标准化的建议。

针对边缘云生态中技术、产品、服务、应用等关键环节，结合国内外边缘云技术发展现状以及标准化需求，白皮书提出边缘云计算标准化体系框架，如下图所示，包括：基础标准、技术标准、管理及服务标准、安全标准、行业及应用标准。

这些标准主要在现有云计算标准体系之上延续和扩展，以满足边缘云计算的新需求和新特性。 

在边缘计算服务出现之前，客户只有一个选择：他们必须从不同地区的不同运营商处购买节点，并建立自己的边缘基础设施。而自建基础设施将带来一系列问题和挑战。例如，阿里云的边缘计算产品代表性的有依托边缘节点服务ENS和Link IoT Edge，这两个产品能够帮助用户深入到每一个计算场景。ENS覆盖全球，客户可以在几分钟内创建边缘资源，将从终端到节点的响应时间缩短到5毫秒，并为中心节省30%以上的带宽成本。 Link IoT Edge支持智能设备上部署边缘计算（本地暂存，设备连接，函数计算，流式计算等），让设备“天然”智能。目前在数字工厂、全屋智能等8大领域都有覆盖。 

在可以预见的将来，随着技术的成熟以及新的应用出现，边缘云计算技术必 将得到更大的发展，覆盖的潜在客户和场景将不断出现。随着边缘云计算的应用 场景越来越多，用户需求的变化将是未来需要关注的重点。 

（白皮书下载：http://www./201812/4591.html）