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。
