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随着 5G 商用周期的开始与新基建的倒退，5G+ 边缘计算带动并赋能数字化行业，逐步造成了预期可观的产业规模。5G 周期内，间接和间接带动产业规模就高达万亿级，在如此微小的市场规模下，会有越来越多的行业具备数字化转型的技术撑持，5G+ 边缘计算如何助力各行业降级？近日，阿里云高级技术专家白常明受邀加入 2020WICC 通信云大会发表《5G 边缘计算：边缘云的技术挑战和利用翻新》主题演讲，分析 5G 时代边缘云技术演进。
边缘计算的驱动力来自哪里？
白常明认为是通过场景的需要来推动。在 5G 之前的行业利用场景，要么是通过云计算服务承载，要么是单纯的网络服务。而 5G 网络建设之初，就是面向产业互联网需要而制订的，所以，以后，传统的生产场景降级和数字化转型降级的产业场景，都须要 5G 网络 + 云计算的云网交融技术来提供服务，而边缘计算又恰好是云网交融的最佳着力点，这就造成了生产和产业场景，双轮驱动边缘计算的倒退的现状。
边缘计算之所以可能成为 5G 新场景的着力点，相较于传统的集中式私有云，边缘云计算具备节点数量多、单点规模小、离终端间隔近的分布式云计算的技术特色，而这些技术特色又跟 5G 网络的低时延、大带宽、大连贯和本地化技术特色很好的对应和交融。只有真正做到云网交融能力满足产业互联网利用场景的新需要。
随着 5G 和边缘计算的技术交融和倒退，新技术自身也反向的对数据生产生产形式产生了很大的影响，将来，大部分 5G 业务产生的数据和计算需要都会产生在边缘侧。最典型的需要就是将来物联网的海量终端会产生海量的链接和数据，如果把大规模终端的连贯和数据同时回传至核心云进行解决，对云上的带宽和时延会有很大的挑战。那么，通过散布在间隔终端更近的大规模分布式边缘节点，就能够就近将终端数据和连贯进行解决，仅把长久存储，大规模 AI 训练等要害计算回传至云核心解决，这样就能够应答新型的大规模高并发数据处理的场景需要了。
边缘云技术与 5G 云网交融的技术挑战
在 5G+ 边缘计算的技术倒退和实际过程中遇到了很多的技术难点和挑战，首先从边缘云技术的角度来看，因为边缘云是一种大规模、分布式、异构资源的云计算模式，相较传统的集中式私有云模式，就会面临“弹性能力差”、“运维难度大”、“平安 / 可靠性能力有余”和“资产重 / 老本高”等问题。
如何可能解决上述边缘云技术难点带来的问题呢？通过实际，阿里云总结出一些可行的技术计划。例如，通过在不同边缘节点间将实例进行“动静迁徙”，来减少边缘云上资源的“弹性伸缩”能力，通过“一键公布”可能疾速的将利用实例进行分布式部署和装置，通过在分级管控的计划实现在网络中断等状况下的“边缘自治”，以及通过云原生的技术手段为利用场景提供 severless 的服务等等，以便能为客户缩小数据和计算上边缘云的开销。最终，还要通过“标准接口”的模式，从边缘云技术架构层面，对内对外造成行业统一的交互体验，缩小边缘计算产业上下游的产业链技术开销。
再从 5G 网络角度来看一下有哪些挑战。5G 网络是寰球对立的规范制式网络，在一张曾经制订好规范的网络之上叠加云计算的能力，这就造成了云网交融的技术，而这也正是网络倒退中，遇到的十分大的技术挑战。网络相较于云，规范制订清晰，地位部署和网络覆盖确定性较强，而边缘云在部署，状态等方面比拟灵便，如何可能将确定性强的网络和灵活性强的云计算交融，这里就有很多技术难点须要解决。比方，如何建设 5G 网络与云计算间接的网络协同，资源协调，配置和管控协同，甚至到计费，运维，平安等协同问题，都要在云和网间接寻求一些折中，翻新的办法和流程。
边缘云计算的标准化
有哪些伎俩是可能解决其中一些问题的呢？白常明认为标准化是一种可行的思路。
在基于规范制式的 5G 网络之上，对云计算和云网交融做一些技术标准化的制订，能够在架构层面对边缘计算的零碎做些定义和标准，这样，在规范框架下，使用灵便的云计算技术手段，能够绝对容易的施展云网各自的劣势，也为边缘云计算提供了必要且灵便的倒退空间。
阿里云在边缘云规范制订方面始终走在行业引领的前列，从 2018 年公布《边缘云计算技术及标准化白皮书》，首次明确了边缘云的技术定义和概念，之后又牵头编制了国内首个边缘云通用技术要求的规范，以及边缘云服务信赖能力要求，也是首批通过边缘云规范合乎性测试认证的边缘云服务商。目前，为应答将来云网交融的新技术需要，阿里云正在制订新型边缘云的架构和规范。
5G+ 边缘计算的翻新利用场景实际
接下来，白常明现场分享了阿里云在 5G+ 边缘计算畛域的一些翻新场景实际。
一、城市大脑
阿里云是国内城市大脑技术的引领者，也在国内很多城市落地了城市大脑的案例和解决方案。边缘计算在城市大脑中次要能够用来承载城市路网摄像头的视频流解决。
比方，在高速上云场景中，基于 ENS 实现高速视频上云，具备即开即用、就近取流、快速访问的特点。通过在边缘实现对摄像头数据的汇聚和 AI 剖析，再将结构化的数据传回核心云进行业务解决，智慧高速会取得更实时、更经济的体验。
二、高清直播
高清直播的业务特点是对资源带宽占用比拟高，这类业务对数据回云的带宽压力大，所以，通过广散布的边缘计算节点资源，既能够在边缘解决高清视频，编解码，节俭回云带宽压力，同时也能够在边缘网络内间接进行内容的散发和传输，进步数据传输的效率。
三、智慧交通 - 车联网
以后网约车在出行和乘客乘坐的平安方面都有很高的要求，所以，大量的网约车都配置了车内的摄像头，用来实时监测车内外的状况，以便保障乘客和司机的平安。而车载是个很大的挪动终端，是典型的无线网络传输场景，这就须要通过 5G 网络对车内的车载数据进行传输，配合 ENS 边缘云计算节点，进行车辆的属地化经营和数据的本地化解决。能够为交通出行行业缩小不小的老本。
四、边缘 AI
传统的 AI 计算，都是在云上进行大数据和模型的训练后，间接进行推理运算，或是将推理运算间接跑在终端设备上。但因为终端设备的体积，算力，功耗，温度等条件的限度，很多 AI 计算无奈间接在终端上做，另外，软件的更新迭代速度要快于终端硬件的迭代速度，这对 AI 算法和 AI 芯片的匹配也提出很大的挑战。边缘节点是典型的云计算节点，这就为 AI 的训练，推理，模型迭代提供很好的资源。将来，大规模的数据模型训练仍然是由核心云来做，而推理能够由核心下沉到离终端最近的边缘节点进行，既满足了肯定的低时延需要，同时也满足了终端云化后的 AI 计算需要。
“随着，边缘计算场景的实际，咱们总结发现，以后边缘计算比拟集中的场景和行业都是集中在人流、终端、物联设施比拟密集的城市区域产生，例如路线计算中的车路协同，交通监测。例如家庭计算中的云游戏，AR/VR 等。所以，阿里云在往年也提出城市计算和场景计算的概念，通过创新型的行业利用对边缘计算有个更加明确和清晰的定位。从而帮忙行业可能更好、更容易地了解和应用边缘计算这个新技术。”
打造基于场景的云边端协同凋谢的生态
阿里云在边缘计算畛域的生态布局，从纵向上看，领有基于 IDC，MEC，客户侧节点等大量的异构边缘基础设施，在这一层，通过凋谢单干的模式，构建了遍布寰球的多样化边缘节点。算力资源之上是操作系统层，阿里基于 10 年积攒的飞天操作系统，自研了面向边缘的边缘云操作系统，再配合 AliOS 这类端侧操作系统，构建了一层基于体验的分布式协同计算平台。在操作系统层之上是能力凋谢层，5G+ 边缘的翻新场景不仅仅只是应用边缘的资源，同时也是须要大量的能力中间件来提供服务，面向场景，构建了具备 CDN 缓存，视频编解码，RTC，IOT，AI 算法，5G 能开等能力的凋谢层，为场景提供具备边缘属性的中间件能力。最下面是生态应用层，目前阿里云的边缘计算不光为阿里巴巴生态体系内的电商，金融，物流，娱乐等业务提供服务，同时也为全行业的生态利用提供服务。
白常明示意：“阿里云的边缘计算生态，就是打造基于场景的云边端协同凋谢的生态，欢送行业搭档们一起单干共赢，独特打造 5G 边缘计算新生态。”
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