5G + 云网融合，加速万物互联

作者 | 伍杏玲

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

随着越来越多的企业上云：据CSDN《2018-2019中国开发者调查报告》数据显示，有86%的企业正在使用云服务。在2018年工信部出台的《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》中，明确了2020年全国新增上云企业100万家的目标。

那么企业应用混合云过程中遇到的很大问题是网络连接不够稳定，“云网融合”技术应运而生。

10月31日，中国5G正式宣布步入商用。随着5G商用时代的到来，英特尔数据中心事业部副总裁兼网络与自定义逻辑事业部首席技术官Rajesh Gadiya表示，“在以数据为中心的世界，5G作为极具代表性的转折性技术，正加速各行各业的变革，并带来广阔的创新和发展机遇。”

那么在云网融合技术上，5G如何依靠自身优势，来助力云网融合满足企业越来越高的应用场景要求呢？

11月1日，英特尔数据中心事业部副总裁兼网络与自定义逻辑事业部首席技术官Rajesh Gadiya、中国信息通信研究院标准所副所长张海懿等专家齐聚在2019中国国际信息通信展览会的5G云网融合技术论坛，共同探讨5G云网融合技术。

为何 5G 会助于云网融合？

张海懿表示，从原来的网随云动，再到网适应云的变化，后到云网协同，未来将走向云网真正的深度融合，在这个转换的过程中，网络、平台、基础设施和终端等方面都需要做进一步的创新和发展，才能够支撑整个云网融合的深度融合。

而云网融合的趋势逐渐由“简单互联”慢慢向“云+网+企业应用”和“云+网+基础服务能力”过渡，原来的互联只是过程，最终目的是达成云网和实际业务的高度融合。

这中间，5G+边云协同将驱动云网融合的发展。

张海懿解释道，因为从ICT（Information and Communication Technology，信息和通信技术）的发展规律来看，网络技术的发展推动着云和边之间的发展重心转换。她举例道：在电信网时代，电话是终端，提供交换业务；互联网时代，终端是PC，提供互联网业务；到了手机移动互联网时代，进一步发展到边缘的基础设施，终端往智能化、小型化、低功耗的趋势发展，而网络业务随着计算资源的智能和集中的分布不断地发展。

我们可以看到：边和云的技术呈螺旋式发展，互相促进。

随着5G商用的开启，5G改变4G中网络和业务分离的状态，将业务平台下沉到网络边缘。而5G的三大应用场景（高可靠低延迟连接、增强型移动宽带、大带宽的容量）和边云协同的场景有契合的协同。在发展的过程中，5G为边云协同提供了灵活可控的网络能力，并促进网络与业务的融合。

同时围绕5G+边云协同，运营商开展了相应工作，在多个城市开展了相应试点和应用。我们看到，从4G到Pre5G再到5G时代，相应的部署是有差别的：

1、在4G环境下，一个MEC（Mobile Edge Computing，移动边缘计算）的部署主要是在BBU (Building Baseband Unite，室内基带处理单元)池机房和站点机房。

2、在Pre5G时代，vEPC（ Virtualized Evolved Packet Core，虚拟化演进分组核心网）架构U面会进一步下沉，部署在云化BBU机房。

3、到了5G时代，会引入5G NR（New Radio）和NGC(核心网)，MEC与UDF在无线接入云和边缘DC处可以按需调用。

实现云网融合的关键技术

在实现云网融合的过程中，离不开这四种关键技术：

1、接入网络切片技术是满足边云协同差异性需求的关键技术。

接入网络切片技术对网络进行定制化裁剪以及实现灵活的网元组网，为边云协同提供最优化的资源分配方案。它的优点是利用网络边缘的计算、存储和通信能力，构建业务所在无线接入网络内的接入网切片，实现业务的本地处理，使得核心网和传输网的开销得到最小，同时减少业务传输时延，改善业务性能。

2、SD-WAN是实现边云资源协同的重要保障。

SD-WAN（Software-Defined WAN）即软件定义的广域网，应用与WAN，用于连接企业网络、包括分支机构、数据中心和云，实现广域网的最大范围覆盖。

从SD-WAN专线技术的发展来看，从原来的MPLS技术，到SDN技术出现，SD-WAN技术的逐步成熟和开始进行商业方面的应用。目前VMWare和中国移动研究院已推出了SD-WAN边缘计算的环境，进行开放服务的集成，并进行相应的展示和试点工作。

3、动态迁移技术是解决边云协同性能指标平衡问题的重要探索。

随着边缘计算进一步发展，边云协同的模式里，存在一些应用技术如何选择执行，以达到性能最优平衡的问题。

（1）马尔科夫决策过程

马尔科夫决策过程是一个智能体采取行动从而改变自己的状态获得奖励与环境发生交互的循环过程。它解决的是垂直问题，在边和云之间把一些相应的决策模型在云端进行训练，再选择给它相应的任务在边缘不同部分开展具体工作，这样能够进一步提高效率。

（2）排队论

排队论是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法。它解决的是平面上的问题：例如任务如何执行，执行的顺序是怎样，通过这个算法技术能进一步的提高效率。针对业务不同时延以及不同场景需求，赋予不同优先级，可将待处理业务按照非强占优先权模型进行建模。

4、无服务器架构进一步可以降低成本，提高边缘协同相关的效率。无服务器架构在处理过程中，中间会少数据缓存、数据存储等处理，并且是通过事件进行驱动，能够按需运行，调动力度更加细，通过一些事件的直接驱动调动相应的实例来组织相关处理工作。

目前，亚马逊、腾讯等已推出了边云协同的无服务器架构解决方案。且三大运营商重视边云协同的基础设施的布局：中国移动和产业链的合作伙伴发布了基于英特尔CPU平台的OTII边缘定制服务器；中国联通在15个省市开展相关边缘云规模的试点，围绕相关的智能制造、智能监控等场景，开展相关的应用；中国电信推出自主研发、基于分布式开放平台的边缘计算的平台。

案例应用

基于以上技术，5G+边云协同有哪些落地应用呢？

（1）工业互联网

工业互联网将推送工业系统从封闭走向开放，本地设备和边缘云是主要形态，基于5G的边云协同是主要连接形式。

例如，在车间级和产线级都有一些边缘网关和边缘控制的设备，这些设备作为本地设备，和边缘云之间能够互相联动，在生产过程中起到控制协同的作用。

而5G提供一个非常重要的网络连接的方式。张海懿表示，从调研的行业中发现，生产环节过往的连接方式是没有办法满足整个网络生产和迁移的需求。所以通过5G连接来进行相应的边云协同，提供相应的能力。另外，结合现在工业互联网里面的TSN（Time Sensitive Network，时间敏感型网络）和AI应用的关键技术，使智能制造进一步升级。

（2）车联网

张海懿将车联网和工业互联网的场景做类比：车内的边缘计算类比产线级的相关设备，有道路的边缘计算类比车间级的边缘网关设备，通过自动驾驶的路侧设备和车内设备之间的协同来得以发展。

最后张海懿坦言，上述应用场景还在逐步摸索当中，没有大规模商用，但是她看好5G和边云进一步的协同，这将会为未来云网提供更好的协同和发展场景。

【END】

5G之后，中国的人工智能发展趋势如何？

https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=csdn_bw

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