《5G美洲的边缘计算并不适用于所有的5G》

  • 来源专题:宽带移动通信
  • 编译者: 张卓然
  • 发布时间:2019-11-20
  • 5G时代的美国:边缘计算不是一种适用于5G时代的通用技术

    华盛顿州贝勒维市– 2019年10月9日–5G美洲,是行业贸易协会,美洲地区5G和LTE的代言人。今天宣布发布“边缘5G ”白皮书,该白皮书探讨了5G与边缘计算技术相结合所带来的新突破的可能性。边缘计算是指定位应用程序,通用计算,存储以及运行它们所需的关联的交换和控制功能-相对接近终端用户和/或物联网终端。

    5G美洲区总裁克里斯·皮尔森(Chris Pearson)表示:“边缘计算将处理能力定位在更接近实际数据收集的地方–比核心更靠近无线电接入网络,但这并不意味着适用于所有需求。在运营商部署边缘计算时,他们将需要考虑其架构来处理特定的服务,应用程序和用例。”

    这份《5G美洲》白皮书探讨了边缘计算在5G架构演变中的作用,以及云原生原理(例如软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV))的应用,并确定了目前用于5G应用的各种方法。它涵盖了详细的新兴用例,并概述了促进新兴5G无线网络的高级移动性,计算和存储功能所需的严格要求。

    此外,本文还提供了各种公司的深入看法和定义了Edge架构的开放源码计划。总体而言,它定义了下一代Edge参考架构,并探索了网络的未来方向。

    皮尔森表示,“随着5G网络变得越来越分散,它们将变得更加复杂,并且需要利用云原生原理(例如容器化和微服务)来进行数据处理。边缘计算和网络转型将引导运营商在增强现实,V2X运输,制造,医疗,教育等领域启用新的低延迟方案。”

    “一个针对边缘计算的5G系统,分析,网络和存储等以数据为中心的技术正在形成新的参考架构,这将对未来无线网络的运行产生广泛的影响,”该公司高级技术总监Rao Yallapragada解释说,他是英特尔和该论文工作组的联合负责人。

    “边缘的5G”涵盖了一些相关主题:

    •边缘计算对于5G网络至关重要,它能帮助需要减少实时操作网络延迟的新应用,比如事件的增强和虚拟现实、视频和语音分析、用于视频安全性的远程监控等。边缘计算支持增强现实应用,它也为视频和语音分析铺平了道路。它通过改进本地内容的管理来加速网络。 5G网络可以将基于超可靠的低延迟通信(uRLLC)的医疗保健,安全性和制造技术带到通过Edge Computing实现的远程位置。

    •5g将边缘计算融合到无线网络中,采用新兴的开源举措和标准来管理整个网络的数据,从无线接入、传输到核心,从而实现了诸如网络切片之类的强大新功能。

    •边缘计算使用创新的人工智能和机器学习技术来改善跨网络数据工作负载的管理。

    根据Rao的说法,“ 5G和边缘计算是相辅相成的。边缘架构对低延迟的需求推动了对5G的需求,而5G不断增长的可用性增加了从核心到边缘的工作负载。”

    5G 美洲要感谢AT&T领导人Paul Smith和Intel的Rao Yallapragada的重要项目领导和重要贡献,以及参与制定本白皮书的5G Americas理事会成员公司的许多代表。该论文可在5G A美洲网站上免费下载。克里斯·皮尔森(Chris Pearson)的博客文章以及演示幻灯片也都出现在5G 美洲网站上。

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    • 作者:美国5G总裁 克里斯·皮尔森(Chris Pearson) 随着无线网络的不断发展,让我感到惊讶的是它带来了无数的新技术。5G发展中最令人兴奋的事情之一是在网络边缘建立计算能力,这从根本上改变了无线将数据负载从终端用户的移动设备传输到云的方式。边缘计算是这些新发展之一,并且它是5G网络技术的推动力。 边缘计算做什么? 边缘计算支持新应用程序,这些应用程序需要较低的网络延迟来进行实时操作,例如事件的增强和虚拟现实,视频和语音分析,用于视频安全性的远程监控等。对于增强现实应用(例如图像识别)或在移动设备上的计算会消耗电池等情况下,将需要进行大规模的边缘计算,但是由于实时使用的网络延迟,云的过程处理速度太慢。 考虑到:根据思科的《 2017-2022年全球移动数据流量预测更新》,到2022年,82%的互联网流量(包括商业和消费者)将是视频。根据缓存软件提供商Qwilt的说法,其中80%的视频流量仅占所有可用视频标题(或文件)的10%。由于视频内容在互联网上分布不均,因此将正确的文件放在边缘是至关重要的,以便用户可以在合适的时间,快速的在设备上检索它们。 例如,智能城市本身就需要大量的应用程序,这些应用程序可以更好地利用边缘计算,比如为急救人员提供火焰和烟雾检测,或者改善车辆与人之间的通信。边缘计算的其他用途包括视频和语音分析、实时目标跟踪、运动检测、事件检测、音频翻译和转录。支持边缘计算的5G网络可将医疗保健,保卫和制造业带到远程位置,以进行需要实时功能的操作,例如远程医疗,视频监视或工厂设备的远程监视。 但是边缘计算是如何做到这一切的呢? 可以这样想:5G网络利用了云原生概念,比如通过软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)等技术实现的集装箱化和微服务。随着网络的增长,它在空间上的分布也会越来越大,但是如果把类似的功能组合在一起,就可以利用巨大的规模来做更强大的事情。例如,假设您有10,000台家庭计算机,每台计算机都有自己的CPU、显卡、声卡和RAM。如果将所有RAM分组在一起,就会有很多RAM可以执行更多的操作。 由于控制和用户功能分离,SDN和NFV的这些云原生概念允许5G网络的不同部分(甚至频谱)共享或使用开放源代码的硬件或软件。这种控制和用户功能的“分解”甚至允许创建新的应用程序和服务。对于这些应用程序和服务,开源计划对于开发如何创建这些应用程序和服务的标准至关重要。 随着网络变得更加分散,边缘计算确保了数据处理能力从核心转移到了网络的边缘,从而可以根据用户的本地需求更精确、更有效地处理网络流量。一项伟大的成就是为特定用途分配了适量的网络和计算资源——这就是网络切片可以做到的。当你把边缘计算能力整合到网络中时,它就实现了。 边缘计算还将如何改变5G无线网络的格局? 边缘计算可以使用创新的人工智能和机器学习技术来改善跨网络的数据工作负载管理。事实上,边缘网络本身可以被设计成自主的、智能的系统,它们能够感知周围环境和应用程序的环境,实时地应用网络资源。 人工智能和机器学习的一些主要领域包括智能平台、无线接入网络优化、端到端的应用程序交付、网络分析和管理、用户和服务管理。此外,来自5G无线网络的数据将用于基于边缘计算的复杂人工智能算法的训练,从而增强新兴自主服务和应用的新形式。 随着无线网络的发展,想象边缘网络成为“神经系统”,将指尖的感觉细胞与核心网络(大脑)连接起来。边缘计算将作为物联网感官信号的解释器——数十亿台智能设备分散在世界各地数十亿个不同的地方——数据中心将运行思维算法。神经需要分析和过滤来自信号的振声,但它们也可以作为本地决策者,帮助移动设备知道实时该做什么。 就像每根神经根据它所服务的功能不同而有所不同,从二头肌弯曲,到肠道内壁的消化,再到血管收缩,每一种边缘计算架构也会根据它所代表的功能类型而有所不同。简而言之:边缘计算是复杂的,一种方法不能适用于所有的情况。 最终,一个新的基于边缘计算的5G系统参考架构正在形成,这将对未来无线网络的运作产生广泛的影响。该参考体系结构将把网络功能分解的元素与可编程性的新模型、无线电接入、传输和核心网络之间的新互连结合起来,实现自发的人工智能。这将需要来自数十个标准机构和开放源码边缘架构组织的工作。 在未来,这些变化可能会产生全新的互联网体系结构,其中可能包括以信息为中心的网络(或其混合网络)的选项。例如,一个网络覆盖层可能位于Wi-Fi、蓝牙、蜂窝网络、TCP/IP或以太网等现有模型的顶部,并允许它们有互操作性,或者甚至是堆叠不同功能的更特殊的选项。 想象一下这样一个世界:物联网是实时通信的,并向边缘网络的“神经”发送许多百亿字节的数据,再将这些数据传输到核心网络,所有这些都要通过复杂的算法处理,这些算法将数据转换成具有洞察力的并且可操作的知识。 这就是我们要去的世界。这是一个令人兴奋和难以想象的奇迹。我很自豪能成为推动5G世界发展的行业的一员。
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