移動邊緣計算（MEC）

移動邊緣計算(Mobile Edge Computing，MEC)是指在移動網絡邊緣、無線接入網內以及靠近用戶的位置提供IT服務和云計算能力。其基本思想是把云平臺遷移到網絡邊緣，實現傳統電信網與互聯網業務深度融合，并借助無線網絡提供的信息服務、位置服務、標識服務和寬帶管理服務能力，減少業務交付端到端時延，提升業務部署的靈活性和用戶體驗，建立新型的產業鏈及生態圈。

相比于云計算，移動邊緣計算將計算任務與數據源從云端或數據中心遷移到了距離用戶最近的邊緣端，并利用無線接入網絡創造出一個高性能、低延遲與高帶寬的使用環境就近為用戶提供云端內容和計算能力，讓移動用戶享有高質量服務體驗。在移動邊緣計算中，通過在蜂窩網絡基站與核心網絡之間的網絡邊緣部署設備(即邊緣服務器，通常由基礎設施提供方搭建)，提供對外的計算以及存儲服務，從而使得于移動設備可以將計算密集以及延遲敏感任務發送到就近的網絡邊緣設備上完成，從而降低任務在網絡中的傳輸時間。

(1) 低時延：在靠近設備的位置對業務進行處理的傳輸距離遠小于到遠程云服務器的傳輸距離，減少傳輸時延。同時可以避免任務通過無線接入網、回程網絡和因特網造成網絡擁塞的時延。

(2) 低能耗：對于網絡邊緣的無線設備來說，電池資源是非常珍貴的，MEC將端點層上的任務卸載到MEC服務器可以有效地節約電池消耗，延長電池使用壽命。

(3) 上下文感知：MEC服務器可以利用邊緣設備的臨近性跟蹤用戶行為、位置和環境等實時信息。通過結合用戶上下文信息、大數據和應用程序，提供用戶感興趣的內容和應用程序，使邊緣服務更加智能和個性化。

(4) 隱私性和安全性：在邊緣端對設備任務進行處理，減少與云服務器之間的交互，可以實現很好的數據隔離。并且由于MEC服務器分布式部署、規模小且有價值的信息較少集中的特點，使其不太可能成為安全攻擊的目標。

(5) 鄰近性：在移動邊緣計算中，移動設備通過蜂窩網絡或WiFi接入到網絡中，通過在基站或無線控制器上部署相關的應用，使得應用距離用戶最近，從而可以使得對于大量數據傳輸延遲較低。在邊緣端處理完數據后，可以獲得規格化的少量分析數據，此時傳遞到云端可以節約計算與傳輸資源。例如在增強現實或者虛擬現實的相關應用中，大量數據需要通過與云端交互進行處理，而通過邊緣服務器提前處理相關規格化數據，則可以大大較少服務延遲時間。

(6) 位置感知：由于用戶通過移動設備接入無線網絡(WiFi或蜂窩網絡)時，邊緣服務器可以感知其相關地理位置信息，這種感知為基于位置的服務(Location—Based Service，LBS)提供了有利基礎，進而為服務方式的拓展提供了便利條件。

(7) 預置性：邊緣服務器被廣泛地預先安置在各個區域，這些在廣闊的地理空間內安置的邊緣服務器使得在一定的地理范圍內構建邊緣服務平臺成為可能。邊緣服務器之間可以通過協作，使得用戶可以在更大的范圍內降低對核心網絡接入的依賴，同時在平臺內可以充分利用平臺內所有的邊緣服務器，提高服務的質量和用戶體驗^[1]。

移動邊緣計算把計算功能、存儲資源等其他所需服務部署在距離用戶更近的位置即網絡邊緣，例如基站，使得移動用戶距離邊緣服務器更近，使得終端設備能夠將計算任務卸載到更近的計算節點，從而達到降低時延的目的。隨著應用計算，緩存，服務遷移等一系列網絡功能向網絡邊緣推進，移動邊緣計算還可用來緩解日益增多的服務需求與資源短缺之間的矛盾。MEC服務器相比較于云數據中心，雖然規模小，但其部署在網絡邊緣，具有很多顯著的優勢：

(1)MEC服務器的計算能力和存儲資源相對更為強大，當服務需求眾多時，會導致任務在終端享有比較高的延時，進而影響整個網絡的服務質量，因此可使用移動邊緣計算將任務接入到附近的邊緣服務器，大大的降低了任務計算時間，對于一些時延敏感和計算密集的應用程序，能夠增加其在最大容忍時間內完成計算的可能性，提高服務質量與用戶體驗。

(2)移動設備具有有限的電池容量，隨著電池的不斷損耗，移動設備的計算能力顯著下降，一些計算密集型任務更是加劇了電池損耗。通過移動邊緣計算，將部分任務轉移到MEC服務器，可以降低系統能耗，同時也緩解了移動設備的壓力并延長了電池的使用年限。

(3)MEC服務器可以為其覆蓋范圍內的用戶提供云計算能力，因為距離用戶更近，因此具有更高的數據安全性，并且能夠更快的感知用戶狀態變化^[2]。

歐洲電信標準化協會ETSI定義了MEC的計算架構，該架構共分為三層：MEC系統層、MEC主機層、網絡層。

(1)MEC系統層包括用戶應用程序生命周期代理、移動邊緣編排器和運行支持系統(Operation Support Systems，OSS)，MEC能夠直接由移動設備(Mobile device，MD)中的應用程序使用或者通過面向客戶的服務(Customer Facing Services，CFS)端口完成與第三方客戶的交互。

(2)MEC主機層由移動邊緣平臺和虛擬化平臺構成，移動邊緣平臺負責管理應用程序規則、程序的生命周期、服務授權和流量規則等；虛擬化平臺完成分配、管理和釋放位于MEC服務器內的虛擬化基礎設施提供的虛擬化資源(包括計算資源和存儲資源)，該層與MEC系統層相連。

(3)網絡層則提供了與各種訪問的連接，包括3GPP移動網絡、本地網絡和其他外部網絡訪問。

架構中展示了MEC的主要功能要素及各個功能要素之間的參考節點信息。MEC標準計算架構的出現推動了MEC服務平臺標準化進程，平臺分為移動邊緣主機、移動邊緣平臺管理、移動邊緣設備部署、虛擬基礎設施管理等功能模塊。

(1)移動邊緣主機模塊主要負責移動邊緣平臺服務能力的提供和開放、虛擬基礎設施的數據面轉發能力開放和移動邊緣應用的部署等；

(2)移動邊緣平臺管理模塊主要負責移動邊緣應用全生命周期管理、移動邊緣平臺網元(Network Element，NE)管理、移動邊緣應用規則和需求管理等；

(3)移動邊緣設備部署模塊完成了移動邊緣應用在全局范圍內的部署、實例化和標準化工作；

(4)虛擬基礎設施管理模塊實現了基礎設施的虛擬資源合理分配、管理、配置和虛擬資源性能、故障信息收集與上報等功能。

白皮書中還給出了邊緣計算服務的幾種部署場景建議現階段，邊緣計算服務器是作為獨立設備部署的。MEC服務器可以在靠近LTE宏基站(eNode B)的無線接入網(Radio Access Network，RAN)側部署(圖中的第一種模型)，這種方案的優勢在于可以更方便的通過監聽、解析S1接口(基站與分組核心網之間的通訊接口)的信令來獲取基站側無線相關信息，時延最小，能夠為學校、商業街、小區等附近的用戶提供快響應服務。缺點在于覆蓋的基站數相對較少(適用于本地分流場景)，涉及到的計費和合法監聽等安全性問題較為復雜。也可以部署在核心網絡(Core Network，CN)中(圖中的第二種模型)，作為云計算的“下層云”為用戶提供服務，該方案的優點在于MEC服務器能夠與P-GW(PDN gateway，P-GW)集成在一起，無需考慮RAN部署方案下的計費和安全性等問題，用戶終端發起的數據業務經過eNode B、匯聚節點、S-GW、P-GW+MEC服務器，然后到互聯網。但該方案存在距離用戶較遠、時延相對較大和占用核心網資源等問題。由于設備的獨立性，邊緣計算服務的部署位置相當靈活，可以根據具體業務需求、應用場景等來決定具體部署位置。

(1)計算密集型應用

計算密集型應用是指在設備在短時間產生大量數據，以計算速度為主要指標，要求對數據進行實時的分析和處理，因此對設備的性能有較高的要求。增強現實(Augmented Reality，AR)和虛擬現實(Virtual Reality，VR)都屬于計算密集型應用，其中，AR是通過電腦技術將虛擬物體以合適的姿態精確投射到真實場景中的特定位置，VR是創建和體驗虛擬世界的計算機仿真系統，利用計算機實現交互式三維動態視景，使用戶沉浸在該環境中。

(2)智慧交通

智慧交通是要克服城市居民與交通有關的關鍵問題，例如交通網絡差，道路擁堵，路況不佳，駕駛安全等。例如，首先在路邊部署一些攝像頭和傳感器設備，然后通過邊緣網絡來收集設備所產生的實時交通數據，進而自動進行交通控制。路邊的傳感器設備可以識別出正在靠近的物體，并且可以測量出物體的距離和速度?；谑占降臄祿?，交通智慧控制系統可以通過向智能交通信號燈發出適當的指令來重新安排車輛的路線。類似地，可以通過分析邊緣網絡中用戶設備附近的可用空間來對智能停車系統進行建模。。

(3)移動大數據分析

大數據是由大量結構化和非結構化數據組成的數據集合，依托單一的設備很難對其進行處理。大數據分析是指通過大量的原始數據進行分析和處理，然后從中提取有意義的信息，以實現精準營銷、定向廣告、商業智能以及情景感知計算等功能。在終端設備附近部署MEC服務器來進行大數據分析，可以降低傳輸網絡帶寬和時延。例如，利用附近的MEC服務器對大數據進行收集和預處理，然后將處理后的結果傳輸至核心網進一步分析，可以減輕網絡壓力。

(4)工業物聯網

IIoT是機器、計算機和人員使用業務轉型所取得的先進的數據分析成果來實現智能化的工業操作。但是在IIoT領域的應用實踐中，需要較高的實時控制和安全隱私要求，利用邊緣計算可以很好的實現低時延和數據的隔離，因此將邊緣計算應用于IIoT成為了行業發展的方向。根據由2017年中國電子技術標準化研究院發布的《工業物聯網白皮書》，論述了在IIoT中應用邊緣計算的意義，在邊緣側進行實時的數據分析和智能化處理，具有安全、快捷、易于管理等優勢，能更好地支撐本地業務的實時智能化處理和執行，滿足網絡的實時需求，使計算資源更有效地得到利用^[3]。

(5)智能家居

隨著物聯網的普及，智能家居設備也逐漸增多。例如，智能電燈、掃地機器人以及智能電視等。但是，如果僅是在家居設備中添加無線通信模塊，并將其連接到云數據中心還不足以實現智能家居。在智能家居環境中，除了連接的設備外，還應在室內的房間或墻壁等地方部署無線傳感器和控制器，同時，為了減輕網絡負載和確保數據安全不被泄露，智能家居所獲取到的敏感數據應在家庭范圍內處理完成。從智能家居的需求可以得出，傳統的計算范式(例如，云計算)已不能滿足智能家居類應用，而MEC平臺的鄰近性等特點可以更好的為智能家居提供服務。在家庭內部的邊緣網關單元上部署MEC相關的操作系統，基于該操作系統對家庭內部的智能家居設備進行連接和管理，同時，家居設備所產生的實時數據可以本地處理，減少網絡擁堵，并為用戶提供高效的資源管理。

(5)自動駕駛汽車

自動駕駛汽車的核心是利用安裝在每輛車上的傳感終端，對所有車輛進行有效的管控，以提供智能交通。自動駕駛需要車輛之間，車輛與路側單元之間，車輛與基站之間相互通信。大量的自動駕駛汽車會創造出龐大的數據，通過傳感器來實時的獲取到周圍其他車輛的行駛速度、路線以及相應的駕駛員的行駛狀態，進而通過移動邊緣計算來對這些海量的數據進行計算處理，從而規劃出合理的行駛路線以及安全預警，最大程度的為乘客帶來最為安全的乘車體驗和更加舒適便捷的出行路線。

參考資料：

[1]向正哲.面向移動邊緣計算的最優化服務部署研究

[2]曾艷玲.基于移動邊緣計算的任務卸載與資源分配研究

[3]王婷婷.面向工業物聯網的移動邊緣計算任務卸載策略研究

移動邊緣計算（MEC）相關報告

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