ECC&GCC：邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0(2019)（28頁）.pdf

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1、邊緣計算 IT 基礎設施 白皮書 1.0 （2019 ） 邊緣計算產業聯盟 （ECC）與綠色計算產業聯盟 （GCC） 聯合發布 2019 年 11月 智能世界帶來了豐富的應用，產生了海量的連接和數據。據 IDC 預測，2015 年全球物聯網連接數約 60 億個，預計 2025 年全球 物聯網連接數將增長至270億個， 物聯網設備數量將達到1000億臺， 連接數的急速增長意味著海量數據的產生，全球數據總量預計 2020 年達到 47 個 ZB，2025 年達到 163 個 ZB。 邊緣計算興起，未來超過 70% 的數據和應用將在邊緣產生和處 理。 邊緣和移動端設備受場景約束， 處理能力和性能的提

2、升受到限制， 需要與云協同。隨著 5G 的規模部署，網絡傳輸時延、帶寬、連接密 度均得到數量級的提升，給端 - 邊 - 云協同提供了基礎保障。目前三 者的計算架構、開發模式存在較大差異，應用必須多次開發和部署， 需要新的計算架構創新提升效率。 為應對邊緣計算領域多樣性計算這一挑戰，邊緣計算產業聯盟 （Edge Computing Consortium， 簡稱ECC） 和綠色計算產業聯盟 （Green Computing Consortium，簡稱 GCC）聯合成立邊緣計算 IT 基礎設施 推進工作組 ECII（Edge Computing IT Infrastructure）。 ECII 項目

3、面向邊緣計算分散、多樣化的應用部署特點需求，從 邊緣計算設備架構、運維需求、環境要求、產業生態多個方面提出 了標準化要求，涉及邊緣服務器、智能邊緣一體機、邊緣網關的芯 片支持、運維管理、安全可靠性、運行環境等標準化要求，以應對 復雜多樣的部署環境，助力邊緣計算行業的標準化，加速產業推廣 應用。 ECII 項目得到了產業界的廣泛關注，迄今為止已經得到中國移 動、中國電信、中國聯通、服務器、操作系統、ISV 廠商和管理系統 等領域的超過 40 家主流供應商的積極支持。ECII 項目組聯合業界合 作伙伴，開啟了面向多樣性計算的邊緣計算產業解決方案與產業生 態的探索。 本文檔的目標讀者包括但不限于 E

4、CII 項目組的所有成員，ECC 聯盟和 GCC 聯盟成員的供應商，系統集成商以及其他關心邊緣計算 IT 基礎設施相關的機構和個人。 PREFACE 前言 參與編寫單位： 中國移動通信有限公司研究院 中國信息通信研究院 華為技術有限公司 安謀科技（中國）有限公司 中國電信北京研究院 安晟培半導體科技有限公司 天津飛騰信息技術有限公司 中國聯合網絡通信集團有限公司網絡技術研究院 美滿電子科技 網宿科技股份有限公司 西安電子科技大學 武漢深之度科技有限公司 中國長城科技集團股份有限公司 重慶大學 北京地平線機器人技術研發有限公司 上海順舟智能科技股份有限公司 盛科網絡（蘇州）有限公司 神州數碼集團

5、股份有限公司 航天云宏技術有限公司 上海上實龍創智慧能源科技股份有限公司 北京中電標協信息技術服務有限責任公司等 編寫組成員： 耿 亮 劉 鵬 羅 松 時曉光 張 鳴 連紹雄 翁志強 邵 巍 楊 鑫 段慧斌 陳元謀 王子亮 郭御風 張 巖 呂華章 沈建發 陳 晨 胡曉晶 孔令波 前言 01. ECII 概述 01 02. 邊緣計算最新發展趨勢 03 2.1. 異構計算 03 2.2. 邊緣智能 04 2.3. 邊云協同 04 2.4. 5G+ 邊緣計算 05 03. 邊緣計算價值場景 06 3.1. 智慧園區 06 3.2. 安卓云與云游戲 07 3.3. 內容分發網絡 CDN 08 3.4.

6、 視頻監控 08 3.5. 工業物聯網 09 3.6. Cloud VR 09 04. 邊緣計算硬件整體規劃 11 4.1. 邊緣服務器 11 4.2. 智能邊緣一體機 11 4.3. 邊緣網關 12 05. 邊緣服務器需求 13 5.1. 異構計算需求 13 5.2. 部署運維需求 14 5.3. 環境匹配需求 14 5.4. 產業生態需求 14 06. 邊緣服務器技術方案 15 6.1. 多芯片支持 15 6.2. 邊緣服務器運維管理 16 6.3. 安全可信要求 18 6.4. 運行環境要求 19 6.5. 生態開放支持全棧多種配置 20 07. 總結 21 08. 附錄 1（典型配置推

7、薦） 22 09. 附錄 2（邊緣服務器支持主流生態 OS，數據庫，虛擬化等組件清單） 23 CONTENTS 目錄 01 未來超過 70% 的數據需要在邊緣側分析、處理和存儲。邊緣 計算領域的多樣性計算架構、產品與解決方案越發重要。邊 緣計算是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計 算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺（架構），就近 提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、 數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。 邊緣計算軟件平臺采用 Cloud Native 云原生架構與關鍵技術， 硬件平臺支持異構計算能力，以邊云協同和邊緣智能為關鍵 特征，形態上主要包

8、括云邊緣，邊緣云，邊緣網關： 1. 云邊緣：云邊緣作為公有云的延伸，將云的部分服務或 者能力擴展到邊緣基礎設施之上。中心云和云邊緣相互 配合，實現全網資源共享、全網統一管控等能力； 2. 邊緣云：基于云計算技術與架構構建的邊緣分布式開放 平臺，可提供集中管理和調度的能力，邊緣云內及邊緣 云之間可以進行資源共享； 3. 邊緣網關：是企業 / 行業數據的接入節點，是網關設備 基于云計算技術的演進，可實現網關內資源共享。 豐富的應用和海量的數據對算力產生了極大的需求。摩爾定 律逐漸失效，帶來了算力供應的稀缺和昂貴，嚴重制約著行 業數字化和智能化的發展。產業界提出了多樣性計算理念， 面向不同應用，通過

9、多種算力組合，在系統級恢復摩爾定律， 推動計算創新。 為滿足邊緣計算領域多樣性計算需求，邊緣計算產業聯盟 （Edge Computing Consortium，簡稱 ECC）和綠色計算產 業聯盟（Green Computing Consortium，簡稱 GCC）聯合成 立邊緣計算 IT 基礎設施推進工作組 ECII（Edge Computing IT Infrastructure），工作組目標包括： 1. 面向數據多樣性和高并發，制定承載邊緣云的異構計算 服務器、存儲、加速器等 IT 基礎設施規范，推動產業樣 機開發，開展測試認證； 2. 面向工業互聯網的海量連接和實時處理，制定基于云理 念

10、、云架構、云技術、云管理的邊緣計算網關規范，推 動產業樣機開發，開展測試認證； 3. 典型邊緣數據中心的新建、擴容、改造與運維管理等端 到端解決方案的創新與孵化； 4. 邊緣計算行業價值場景挖掘與產業推廣； 5. 推動邊緣計算相關產業的標準化活動與進程。 01 ECII 概述 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 ECII概述 02 ECII 項目針對邊緣計算部署分散、應用多樣化與資源受限的特 點，從邊緣計算節點架構、運維需求、環境要求、產業生態多 個方面提出了標準化要求， 涉及邊緣服務器、 智能邊緣一體機、 邊緣網關的芯片支持、運維管理、安全可靠性、運行環境等標 準化要求。 ECII 項目得到了

11、產業界的廣泛關注，迄今已經得到應用與服務 提供商、電信運營商、服務器提供商、中間件提供商、數據庫 提供商、操作系統提供商和芯片提供商等超過 40 家主流供應 商的積極支持。ECII 項目組聯合眾多業界合作伙伴，開啟了面 向多樣性計算的邊緣計算解決方案與產業生態的探索。 邊緣計算 IT 基礎設施推進工作組 ECII 主要成員： ECII概述 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 03 02 邊緣計算最新發展趨勢 隨著云游戲、VR/AR 與自動駕駛等應用的興起，以及物聯網、 移動應用、短視頻、個人娛樂、人工智能的爆炸式增長，應 用越來越場景化和多樣化， 帶來數據的多樣性 （如語音、 文本、 圖片、視頻

12、等）以及用戶對應用體驗要求的不斷提高。計算 密集型應用需要計算平臺執行邏輯復雜的調度任務，而數據 密集型應用則需要高效率地完成海量數據并發處理，使得單 一計算平臺難以適應業務場景化與多樣化要求。多樣性計算 成為迫切需求。 異構計算可以滿足邊緣業務對多樣性計算的需求。通過異構 計算可以滿足新一代“連接 + 計算”的基礎設施的構建，可 以滿足碎片化產業和差異化應用的需求，可以提升計算資源 利用率，可以支持算力的靈活部署和調度。 在各類邊緣計算場景中，不同的計算任務對于硬件資源的需 求是不同的，從計算模式、并發數、迭代深度等多方面考慮， 可能需要 x86、ARM、GPU、NPU 等多種類型的芯片支持

13、。 而基于 ARM 的計算模式在邊緣計算領域有差異化的優勢，包 括多核并發、綠色節能等，同時，ARM 可以很好的支持云、 邊、端協同，端側基于 ARM 的系統占主流；數據中心也在 引入 ARM 服務器；如果邊緣節點距離端側較近，若也采用 ARM 計算架構，則應用、算法、模型等可以在云、邊、端便 利地部署和遷移，大大降低應用開發和部署的門檻。 2.1 異構計算 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 邊緣計算最新發展趨勢 04 邊緣智能利用 AI 技術為邊緣側賦能 , 是 AI 的一種應用與表現 形式。一方面 AI 通過邊緣節點能夠獲得更豐富的數據，并針 對不同應用場景實現個性化和泛在化，極大地擴展人

14、工智能 的應用場景；另一方面，邊緣節點可以借助 AI 技術更好地提 供高級數據分析、場景感知、實時決策、自組織與協同等智 能化服務。邊緣側輕量級、低延時、高效的 AI 計算框架顯得 尤為重要。 行業數字化場景下，如果 AI 模型的訓練與推理全部在云端，需 要將海量企業 / 行業數據從邊緣節點實時上傳至云端，從而帶 來實時性、可靠性、數據隱私保護以及通信成本等方面的挑戰。 如果 AI 模型完全在邊緣節點訓練與推理，例如在本地運行 DNN 模型的計算密集型算法，非常耗費資源，需要在邊緣節 點中配備高端 AI 芯片。這可能不是成本最優的邊緣智能解決 方案，而且與計算能力有限的現有邊緣設備難以兼容。

15、綜合考慮行業場景的核心需求， 如實時分析與處理、 節點自活、 數據安全、遠程部署與自動升級等，在帶寬有限、計算資源 有限的情況下，在云端與邊緣節點合理地部署人工智能模型 的訓練與推理功能，有利于構建成本最優的邊緣智能解決方 案與服務。 2.2 邊緣智能 邊緣計算與云計算需要通過緊密協同才能更好地滿足各種需 求場景的匹配，從而放大邊緣計算和云計算的應用價值。從 應用層面來說，邊云協同可以有不同的表現形式。例如，應 用開發在云端完成，可以充分發揮云的多語言、多工具、算 力充足的優勢，應用部署則可以按照需要分布到不同的邊緣 節點；云游戲的渲染部分放在云端處理，呈現部分放在邊緣 側，保證了用戶的極致體

16、驗；對于人工智能相關的應用，可 以把機器學習、深度學習相關的重載訓練任務放在云端，而 需要快速響應的推理任務放在邊緣處理，達到計算成本、網 絡帶寬成本的最佳平衡。 邊云協同的能力與內涵，涉及 IaaS、PaaS、SaaS 各層面的全 面協同。EC-IaaS 與云端 IaaS 應可實現對網絡、虛擬化資源、 安全等的資源協同；EC-PaaS 與云端 PaaS 應可實現數據協同、 智能協同、應用管理協同、業務管理協同；EC-SaaS 與云端 SaaS 應可實現服務協同。 2.3 邊云協同 端（終端設備）邊（邊緣計算服務）云（云服務） PaaS 業務編排 集中式訓練 應用開發、測試生命周期管理 大數據

17、分析 EC PaaS 應用實例（容器化） 分布式智能 / 推理 應用部署軟硬件環境 數據采集與分析 SaaS 質量提升vFWvLB 預測性維護能效優化 EC SaaS 質量提升vFWvLB 預測性維護能效優化 IaaS 公有云 ICT 基礎設施 邊緣節點基礎設施 / 設備 / 南向終端的生命周期管理 EC IaaS 邊緣 ICT 基礎設施 基礎設施資源及調度管理 服務協同 數據采集 設備控制 業務管理協同 應用管理協同 智能協同 數據協同 資源協同 圖 1- 邊云協同分級參考架構 邊緣計算最新發展趨勢 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 05 5G 為邊緣計算產業的落地和發展提供了良好的網絡基礎

18、，從 用戶面功能的靈活部署、三大場景的支持以及網絡能力開放 等方面相互結合，相互促進。 5G 用戶面功能 UPF 下沉實現數據流量本地卸載?？梢詫⑦?緣計算節點靈活部署在不同的網絡位置來滿足對時延、帶寬 有不同需求的邊緣計算業務。同時，邊緣計算也成為 5G 服 務垂直行業，充分發揮新的網絡性能的重要利器之一。 5G 三大典型場景也都與邊緣計算密切相關。uRLLC 超高可靠 低時延、eMBB 增強移動帶寬以及 mMTC 海量機器類通信， 可以分別支持不同需求的邊緣計算場景。例如，對于時延要 求極高的工業控制，對于帶寬要求較高的 AR/VR、直播，對 于海量連接需求高的 IoT 設備接入等新興業務

19、。此外，對于 移動業務的連續性要求，5G 網絡引入了三種業務與會話連續 性模式來保證用戶的體驗，例如車聯網等。 5G 支持將網絡能力開放給邊緣應用。無線網絡信息服務、位 置服務、QoS 服務等網絡能力，可以封裝成邊緣計算 PaaS 平臺的 API，開放給應用。 2.4 5G+ 邊緣計算 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 邊緣計算最新發展趨勢 06 智慧園區建設是利用新一代信息與通信技術來感知、監測、 分析、控制、整合園區各個關鍵環節的資源，在此基礎上實 現對各種需求做出智慧的響應，使園區整體的運行具備自我 組織、自我運行、自我優化的能力，為園區企業創造一個綠 色、和諧的發展環境，提供高效、便捷

20、、個性化的發展空間。 2018 年中國園區信息化市場規模達到 2688 億元左右，同比 增長 20%。全國智慧園區存量市場超過 10000 家，復合年均 增長率超過 10%。 智慧園區場景中，邊緣計算主要功能包括： 1. 海量網絡聯接與管理：包含各類傳感器、儀器儀表、控 制器等海量設備的網絡接入與管理；接口包括 RS485， PLC等， 協議包括Modbus， OPC等；確保聯接穩定可靠， 數據傳輸正確；可基于軟件定義網絡 SDN 實現網絡管理 與自動化運維； 2. 實時數據采集與處理：如車牌識別、人臉識別、安防告 警等智慧園區應用，要求實時數據采集與本地處理，快 速響應； 3. 本地業務自治

21、：如樓宇智能自控、智能協同等應用要求 在北向網絡聯接中斷的情況下， 能夠實現本地業務自治， 繼續正常執行本地業務邏輯，并在網絡聯接恢復后，完 成數據與狀態同步。 03 邊緣計算價值場景 目前邊緣計算的價值場景包括智慧園區、安卓云與云游戲、 內容分發網絡 CDN、視頻監控、工業物聯網、Cloud VR 等， 其中智慧園區、視頻監控、工業物聯網屬于 2B 業務，安卓云 與云游戲、內容分發網絡 CDN、Cloud VR 屬于 2C 業務。邊 緣計算價值場景使用的關鍵能力主要包括：海量網絡聯接與 管理、實時數據采集與處理、本地業務自治、 邊云協同、圖 像識別與視頻分析、AR/VR、游戲渲染與呈現，以及

22、數據安 全與隱私保護等。 3.1 智慧園區 邊緣計算價值場景 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 07 目前備受關注的安卓云場景，將安卓的全棧能力云化，為終 端提供統一的服務，可以節省終端的成本，促進安卓生態的 發展。其中比較典型的是云游戲場景。 云游戲通常指將原本運行在手機等終端上的游戲應用程序集 中在邊緣數據中心里運行，原本由手機等終端進行的游戲加 速、視頻渲染等對芯片有高要求的任務，現在可以由邊緣服 務器代替運行。 邊緣服務器與終端之間傳輸的信息包括兩類， 一類是從邊緣服務器向終端發送的游戲視頻流信息，另一類 是從終端向邊緣服務器發送的操作指令信息。 云游戲場景下， 終端只是相當于一個視頻

23、播放設備，完全不需要高端的系統 和芯片支持，就可以得到很好的游戲體驗。云游戲場景的優 勢包括：游戲免安裝、免升級、免修復、即點即玩，以及終 端成本降低，具有很好的推廣性。 云游戲場景中，邊緣計算主要功能包括： 1. 安卓全棧能力云化，匹配游戲運行環境； 2. 云端視頻的渲染、壓縮傳輸，支持終端良好呈現； 3. 端到端低時延響應，支撐游戲操作體驗。 3.2 安卓云與云游戲 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 邊緣計算價值場景 業務智能化 園區 IOC 園區邊緣數據中心 IVS園區物聯網平臺大數據GIS 樓宇智能化安防智能化節能智能化 數據匯聚分析 運營效率提效 多系統協同 安全性提升 信息化、自動

24、化、 統一管理 節能智能分析 降低成本 安防子系統 消防門禁 周界人員 樓宇類子系統 開關照明 空調新風 園區傳感器 資產路燈 停車 物聯網關（邊緣節點） 圖 2- 智慧園區邊緣計算分層架構 圖 3- 云游戲方案全棧示意圖 云游戲客戶端 APP CPUGPU Android OS Android 游戲 APPs Ubuntu/Euler OS Android 虛機 / 容器 邊緣服務器 控制流 渲染指令流 邊緣數據中心服務器終端手機 08 CDN 已經得到廣泛的應用，極大提升了用戶訪問內容的體 驗，降低了內容提供商的帶寬成本壓力。據預測，2020 年超 高清用戶數達到 1 億，4K 電視占電視

25、總銷量比例超過 40%； 2023 年超高清用戶達到 2 億，4K 電視終端全面普及。4K 超 高清視頻的快速發展將會進一步提升對網絡帶寬的要求?，F 有模式的建網成本將快速上升。 CDN 進一步下沉可以節省成本。當區縣擴容流量達到 20G, 邊 緣節點下沉建設投資將低于傳輸網絡擴容投資。同時 CDN 節 點下沉區縣后，訪問延時降低 16.3%，可以提升客戶視頻體驗。 CDN 場景中，邊緣計算主要功能包括： 1. 異構計算：需要具備靈活的異構計算擴展能力，匹配邊 緣視頻轉碼、壓縮等需求； 2. 高性能存儲：需要提供高性能的 NVMe 存儲，IO 性能匹 配出流能力，存儲容量靈活可配置； 3. 輕

26、量化非標機柜：支持包括 600mm/800mm 深規格機 柜，滿足區縣邊緣數據中心機房要求。 視頻監控正在從“看得見”、“看得清”向“看得懂”發展。 行業積極構建基于邊緣計算的視頻分析能力，使得部分或全 部視頻分析遷移到邊緣處，由此降低對云中心的計算、存儲 和網絡帶寬需求，提高視頻圖像分析的效率。同時構建基于 邊緣計算的智能視頻數據存儲機制，可根據目標行為特征確 定視頻存儲策略，實現有效視頻數據的高效存儲，提高存儲 空間利用率。邊緣計算為安防領域“事前預警、事中制止、 事后復核”的理念走向現實，提供有力技術支撐。 視頻監控場景中，邊緣計算主要功能包括： 1. 邊緣節點圖像識別與視頻分析，支撐邊

27、緣視頻監控智能化； 2. 邊緣節點智能存儲機制，可根據視頻分析結果，聯動視 頻數據存儲策略，既高效保留價值視頻數據，同時提高 邊緣節點存儲空間利用率； 3. 邊云協同，云端 AI 模型訓練，邊緣快速部署與推理，支 持視頻監控多點布控與多機聯動。 3.3 內容分發網絡 CDN 3.4 視頻監控 邊緣計算價值場景 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 內容升級，2023 年超高清視頻 &VR 推動邊緣流量增長 12 倍 圖 4- 未來 5 年網絡流量發展預測 800 700 600 500 400 300 200 100 0 2018 2019 2020 2021 2022 2023 高質量 低時延

28、視頻 480P 4K 視頻 VR 全景 8K 720P 8K 視頻 VR 全景 12K 1080P VR 4K 巨幕 VR 全景 24K 未來 5 年網絡流量發展預測（Gbps）Source: iHS 09 工業物聯網應用場景相對復雜，不同行業的數字化和智能化 水平不同，對邊緣計算的需求也存在較大差別。以離散制造 為例，邊緣計算在預測性維護、產品質量保證、個性化生產、 以及流程優化方面有較大需求。 邊緣計算可以支持解決如下普遍存在問題： 1. 現場網絡協議眾多，互聯互通困難，且開放性差； 2. 數據多源異構，缺少統一格式，不利數據交換與互操作； 3. 產品缺陷難以提前發現； 4. 預測性維護缺

29、少有效數據支撐； 5. 工藝與生產關鍵數據安全保護措施不夠； 工業物聯網場景中，邊緣計算主要功能包括： 1. 基于 OPC UA over TSN 構建的統一工業現場網絡，實現 數據的互聯互通與互操作； 2. 基于邊緣計算虛擬化平臺構建的 vPLC，支持生產工藝與 流程的柔性； 3. 圖像識別與視頻分析，實現產品質量缺陷檢測； 4. 適配制造場景的邊緣計算安全機制與方案。 3.5 工業物聯網 VR（Virtual Reality, 虛擬現實）指對真實或虛擬環境的模擬 或復制，通過深度感知與交互實現用戶的沉浸式體驗。VR 不 僅用于娛樂領域，在社交、通信、房產、旅游、教育等行業 也有廣泛應用。V

30、R 已經成為國家戰略性新興產業。IDC 預測 2019 年全球 AR/VR 市場空間為 $16.8B，將于 2023 年達到 $160B。 網絡與云基礎設施的升級帶動了云 VR 業務的發展，傳統的 VR 業務和終端服務器逐步遷移上云。Cloud VR 配套的終端 設備 “瘦” 身， Cloud VR業務逐步走入個人、 家庭和工業場景。 無線網絡從 4G 向 5G 推進，將迎來 Cloud VR 業務在移動端 的體驗變革，推動云 VR 業務在 5G 網絡下快速發展。 Cloud VR 業務的大通量、低時延特性促使平臺由集中服務向 邊緣分布式服務發展。部分業務，如渲染計算、轉碼和緩存 加速，卸載分

31、流到邊緣處理。相比中心平臺直接提供服務， 邊緣節點靠近用戶終端，從距離上節省傳輸時延，網絡帶寬 可降低 30%，網絡響應時延降低 50%。從數據安全的角度， 邊緣計算有利于部分僅限本地處理的垂直行業的 VR 應用。 3.6 Cloud VR 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 邊緣計算價值場景 圖 5- 工業物聯網邊緣計算 云邊數據協同 流處理 / 模型推送邊緣云平臺 鏡像倉庫 實時流 計算服務 設備狀態分析設備檢維修建議 合作伙伴 數據接入 服務 機器學習 服務 邊緣節點（工業網關） 工業設備 預測性維修分析設備監控管理 10 邊緣計算價值場景 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 圖 6- Cl

32、oud VR 端到端時延分析 云 VR 極致體驗要求端到端時延 700mm 450mm 運維方式 前后維護前維護 ( 除風扇，電源 ) 風扇設計 機箱中部機箱后部，熱插拔 環境溫度 1035 度長期 045 度，短期：-555 度 3. 接入認證：接入認證是指對接入到網絡的終端、邊緣計 算節點進行身份識別，并根據事先確定的策略確定是否 允許接入的過程。 邊緣計算架構中存在海量的異構終端， 這些終端采用多樣化的通信協議，且計算能力、架構都 存在很大的差異性， 連接狀態也有可能發生變化。 因此， 如何實現對這些設備的有效管理，根據安全策略允許特 定的設備接入網絡、拒絕非法設備的接入，是維護邊緣 計

33、算網絡安全的基礎和保證。 4. 虛擬化安全： 在邊緣計算環境下，虛擬化安全是指基于 虛擬化技術，實現對邊緣網關、邊緣控制器、邊緣服務 器的虛擬化隔離和安全增強。相較傳統云服務器，這些 邊緣節點計算、 存儲等資源受限， 低時延和確定性要求高， 不支持硬件輔助虛擬化，面臨虛擬化攻擊窗口更加復雜 廣泛等問題。因此，需要提供低底噪、輕量級、不依賴 硬件特性的虛擬化框架；需要基于虛擬化框架構建低時 延、 確定性的OS間安全隔離機制和OS內安全增強機制； 需要增強 hypervisor 本身的安全保護，消減虛擬化攻擊 窗口。 5. OS 安全： 在邊緣計算環境下，OS 安全是指各種應用程 序底層依賴的操作

34、系統的安全，如：邊緣網關、邊緣控 制器、邊緣服務器等邊緣計算節點上的不同類型操作系 統的安全。與云服務器相比，這些邊緣節點通常采用的 是異構的、低端設備，存在計算、存儲和網絡資源受限、 安全機制與云中心更新不同步、大多不支持額外的硬件 安全特性 （如TPM、 SGX enclave、 TrustZone等） 等問題。 因此， 需要提供云邊協同的OS惡意代碼檢測和防范機制、 統一的開放端口和 API 安全、應用程序的強安全隔離、 可信執行環境的支持等關鍵技術，在保證操作系統自身 的完整性和可信性的基礎之上，保證其上運行的各類應 用程序和數據的機密性和完整性。 20 邊緣服務器技術方案 邊緣計算I

35、T基礎設施白皮書1.0 邊緣服務器堅持開放的產業生態發展思路， 在芯片層、 硬件層、 平臺軟件層與應用層都有豐富的生態伙伴，共同構成了邊緣 服務器的全棧生態。 完備的軟件工具鏈可以提高應用軟件的開發效率，使開發者 聚焦軟件開發，快速響應業務需求。華為、ARM、Ampere 等 ECII 產業生態廠商將通過開發者社區開放代碼移植工具、 性能分析調優工具、編譯器、JDK 和加速庫，幫助開發者掌 握軟件遷移、編譯構建和系統優化的能力。 1. 分析掃描工具和代碼遷移工具：高效輔助開發者完成傳 統軟件 (C/C+/ 匯編語言 ) 的遷移，降低開發門檻，縮 短開發周期。 2. 性能優化工具：支持 CPU、

36、內存、NUMA、線程、鎖等 系統性能全景分析， 使能開發者借助工具深度調優系統， 提高系統性能。 3. 編譯器：結合 ARM 處理器的架構特征和優勢，提供深 度優化的 C/C+/Fortran 編譯器，支撐開發者編譯構建 出性能更優的軟件。 4. JDK：結合 ARM 處理器的架構特征和優勢，提供深度優 化的 JDK，幫助 JAVA 應用無縫遷移，實現應用的最佳性 能。 5. 加速庫：加速庫涵蓋了 glibc 基礎庫、數學庫、通信庫、 壓縮加速、加密加速、網絡加速、存儲加速等軟件庫和 SDK，基于 ARM 處理器的多核架構、NEON 指令和加速 引擎，構建 ARM 生態加速庫體系，支撐開發者對

37、加速 庫的高效集成應用，充分發揮性能優勢。 華為、飛騰、Ampere、聯想等多個主流邊緣服務器供應商均 可提供相關配置邊緣服務器，供最終客戶選擇。具體推薦配 置見附錄 1。 邊緣服務器支持主流商用和開源操作系統，虛擬化軟件，數 據庫，應用開發工具包及庫、云平臺等，具體詳見附錄 2。 6.5 生態開放支持全棧多種配置 圖 16- ECII 邊緣服務器生態全景圖 OEHI OSVirtualizationDatabaseMiddleware Platform Software NetworkRAIDFCFPGASSD & HDD Hardware Chip Application Big Data

38、StorageWeb Data Management CAE/CFDEDA Instrument Set Architect 21 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 總結 5G 是邊緣計算產業發展的重要契機。邊緣計算作為 數據的第一入口，將在智慧園區、安卓云與云游戲、 CDN、視頻監控、工業互聯網與 Cloud VR 等價值場 景發揮重要作用。邊緣計算包括邊緣服務器、邊緣 一體機、邊緣網關三種主要形態。邊緣服務器作為 邊緣計算和邊緣數據中心的主要計算載體，承擔了 70% 以上的計算任務，需支持 ARM/GPU/NPU 等異 構計算，滿足新型業務模式數據多樣性和高并發的 需求。 ECII 項目組

39、依托邊緣計算產業聯盟 ECC 和綠色計算 產業聯盟 GCC，希望與產業鏈伙伴一起，推動邊緣 計算 IT 基礎設施形成普遍共識與開放標準，打造滿 足異構計算需求、部署運維需求、環境匹配需求和 產業生態需求的通用邊緣計算產品與解決方案，抓 住邊緣計算產業浪潮，助力產業發展，商業共贏。 07 總結 22 08 附錄 1 規格描述 機箱規格2U x 447mm x 490mm（滿足 600mm 深機柜部署） 風扇4 個風扇 電源1+1 冗余（1200W-2000W） 處理器型號2*CPU，主頻 2.0G，32 核， 內存插槽16 個 DDR4 DIMM 插槽 板載 IOVGA，2*USB 3.0、GE

40、、串口 擴展 IO6*FHHL 4.0 *8 + 1*Flex LOM 插卡 硬盤配置 18*2.5SAS 硬盤配置 24*2.5NVMe+4*2.5 SAS 華為 規格描述 處理器類型1 顆 CPU 64 核 2.2GHz 內存插槽8 個內存插槽 DDR4 RDIMM USB 接口2 個后置 USB3.0，2 個后置 USB2.0,2 個前置 USB2.0 串行接口一個后置串行接口 管理接口板載 BMC 卡，一個獨立百兆以太網管理接口 RJ45 硬盤配置4 個 SATA 接口 網口配置4 個 RJ45 PCIE 擴展槽4 個 PCIE3.0 擴展插槽 PCB 尺寸304mm X 328mm

41、飛騰 規格描述 機箱規格2U x 447mm x 490mm 風扇2 個風扇 電源1+1 冗余（400W - 500W） 處理器型號1*CPU，主頻不低于 2.0G，32 核 內存插槽8 個 DDR4 DIMM 插槽 板載 IOVGA，2*USB2.0/3.0，GE，串口 擴展 IO2*FHHL PCIe 3.0/4.0 插槽，至少 1 個 x16+1 個 x8 或 OCP 插槽 硬盤配置 14*2.5/3.5 SATA + 2* M.2 NVMe interface 其他Arm Server Ready Ampere （典型配置推薦） 附錄1 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 23 邊緣計算

42、IT基礎設施白皮書1.0 附錄2 09 附錄 2 （邊緣服務器支持主流生態 OS，數據庫， 虛擬化等組件清單） 軟件類別軟件來源兼容的軟件版本 操作系統 centoscentos 7.4-7.5 centoscentos 7.6 centoscentos 8.0 及以上 canonicalubuntu 16.04.3 及以上 canonicalubuntu 18.04.1 及以上 中標麒麟中標麒麟高級服務器操作系統軟件 (ARM64 版 )V7U5 中標麒麟中標麒麟高級服務器操作系統軟件 (ARM64 版 )V5U5 中標麒麟中標麒麟高級服務器操作系統軟件 (ARM64 版 )V7U6 中標麒

43、麟中標麒麟高級服務器操作系統軟件 (ARM64 版 )V5U6 深之度深度操作系統 ARM 服務器版軟件 V15.2 深之度深度操作系統 ARM 桌面版軟件 V15.5SP2 及以上 深之度深度操作系統 ARM 服務器版軟件 V15.3 及以上 紅旗紅旗 Asianux 服務器操作系統 V7.0 凝思Linx 6.0 arm 安全版及以上 凝思Linx 6.0 arm 通用版及以上 泰山國心TaishanOS 7 泰山國心TaishanOS 8 及以上 普華普華服務器操作系統（arm 版）V5.0 普華普華服務器操作系統（arm 版）V5.1 及以上 銀河麒麟銀河麒麟 V4.0.2 及以上 湖

44、南麒麟麒麟操作系統 V3-ARM 及以上 移動蘇研所BC-Linux 7.4 移動蘇研所BC-Linux 7.6 華為EulerOS 應用開發 工具包及庫 開源openjdk 1.8 及以上 開源QT 4.8 及以上 開源Eclipse 3.8 及以上 開源Qtcreator 4.3 及以上 開源gcc 4.8.5 及以上 24 附錄2 邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0 軟件類別軟件來源兼容的軟件版本 應用開發工具包 及庫 開源golang 1.9 及以上 開源Python 2.7 及以上 開源Ruby 2.3 及以上 開源PHP 7.0 及以上 開源Perl 5.26 及以上 開源go 1.

45、11.5 及以上 開源Openssl, zlib, glibc, libstdc+ 等（OS 自帶） 開源方舟編譯器 Virtualization 開源qemu-kvm-2.8.0、qemu-2.8.0 及以上 開源docker-engine-1.11.2.4 及以上 華為FusionSphere 6.5 云平臺 開源openstack Queens 及以上 開源Kubernetes 1.1 及以上 華為HCS 6.5.1 及以上 華為FusionAccess 6.5 數據庫 華為FusionInsight GaussDB 100 6.5.1 華為FusionInsight GaussDB 2

46、00 6.5.1 華為FusionInsight GaussDB 300 6.5.1 達夢達夢數據庫管理系統 DM V7 及以上 達夢達夢數據庫管理系統 DM V8 及以上 金倉 KingbaseES V7.0/V8.0 及以上 KingbaseAnalyticsDB 神通 神通數據庫管理系統 V7.0 及以上 神通數據庫管理系統 V8.0 及以上 南大通用南大通用 Gbase 8S 及以上 南大通用南大通用 Gbase 8a 及以上 開源mysql 5.7, mysql 8.0 及以上 開源mariadb 10.1 及以上 開源Percona 5.7.16 及以上 開源Postgresql

47、10.0 及以上 開源Mongodb 3.2 及以上 開源Redis 4.0 及以上 web 金蝶天燕金蝶 Apusic 應用服務器軟件 V9.0 及以上 東方通東方通 tongweb6.0 及以上 開源Appache https server 2.4 及以上 開源Tomcat 8.5 及以上 開源Nginx 1.13 及以上 開源Memcached 1.4.24 及以上 開源HHVM 3.17.3 及以上 開源LVS V2 及以上 開源Squid 3.5.15 及以上 商標聲明 為邊緣計算產業聯盟（ECC）的商標。 為綠色計算產業聯盟（GCC）的商標。 本文檔提及的其他所有商標或注冊商標，由

48、各自的所有人擁有。 版權所有 本白皮書版權屬于邊緣計算產業聯盟 （ECC） 與綠色計算產業聯盟 （GCC） 共同所有，本文檔包含受版權保護的內容，非經本聯盟書面許可，任 何單位和個人不得擅自摘抄、復制本文檔內容的部分或全部，并不得 以任何形式傳播。 邊緣計算產業聯盟（ECC） 地址 ： 北京市海淀區上地十街輝煌國際 5 號樓 1416 郵編 ： 100085 網址 ： 郵箱 ： 電話 ： 010-62669087 綠色計算產業聯盟（GCC） 地址 ： 北京市東城區安定門東大街 1 號 郵編 ： 100007 網址 ： www.opengcc.org 郵箱 ： liyangopengcc.org 電話 ： 010-64102127 關注邊緣計算產業聯盟 請掃二維碼 關注綠色計算產業聯盟 請掃二維碼