前两章讲了MEC的概念和计算能力重分配（offloading），第三章主要讲一下5G通信机制和MEC网络模型。

5G呼之欲出

第一章提到过现在的实时应用对通信的延迟要求很高，例如实时的网络游戏，虚拟现实（VR）和ultra-high-definition（UHD）视频流。因此对网络通信的速率提出了更高的要求，因此对5G的需求变得越来越大。Cisco做了预测，到了2020年会有50 Billion的设备需要连入网络。大部分的设备都是缺少计算能力、存储能力的设备，这些设备需要借助边缘云的能力满足应用的需求。

5G通信机制

MEC server可能部署在5G的网络中，而5G中的传输是Wireless的，与非边缘云的服务器之间直接用网线连接有如下几个区别：

1、无线传输会被物体所阻挡和反射（例如建筑物、墙、树木），这样会导致延迟的增加，密集的建筑和其他物体使得无线设备的发射机和接收机之间没有直射路径，而且使得无线信号被衰减、反射、折射、衍射；

2、而且无线传输会引起相邻波段的相互之间的干扰，因此在MEC server处于Wireless的情况下需要规划好不同波段；

3、由于无线波段的短缺是目前主要的问题，那么就需要提升无线通讯的效率，或者是波段的共享技术和聚合技术，进而提升无线资源的利用率；

在本系列第二节已经谈到了计算能力重定向（offloading）的问题，其实由于目前CPU的运算能力很强，而且一般的应用单次offloading不会有太大的计算量（终端也不能作为挖矿机）；相比较于计算的延迟，网络的延迟会大大超过计算的延迟，因此如何保障网络的传输能力是亟待解决的问题。

事实上，目前存在着很多商业的移动网络的解决方案，例如常见的Bluetooth、WiFi、蜂窝技术（如LTE），和不常见的near-filed communications（NFC），radio frequency identification（RFID）。5G技术是在LTE中将于2020年推广的技术，这个技术可以使终端到AP或者点对点通信更加迅速。

下图是5G理论上可以到达的速率，室内和户外约为10Gbps，城市中可以到数百Mbps。

边缘计算对5G的要求

5G网络需要支持以下基本功能：

- 5G网络需要提供路由，使得终端到MEC server可达；

- 5G网络可以标记终端的应用流量，根据终端的位置、应用的数据类型、和应用本身的种类；

- 在终端迁移的时候需要保障应用的持续性和不间断性；

- 需要提供终端和MEC server相关的认证信息；

- 5G网络需要提供QoS保障 ；

另外需要创新的内容如下：

- 需要能够判断该应用是否是latency-sensitive的，需要对延迟等级进行区分；

- 需要管理终端的流量，比如终端的移动、接入的网络的类型和当前网络策略；

- 终端本身的信息等，比如车联网，需要提供一个网络接口给MEC系统；

- 对网络切片的支持，这个是最重要的支持，这个是计算量offloading的基本保障，参考本系列第二章；

MEC新型网络

在边缘云中，ICN网络可以为MEC提供端到端的内容网络服务，比如用户的行为、位置和终端的环境信息等。那么什么是ICN网络是什么？跟传统网络有什么区别？

Information-Centric Network(ICN)内容中心网络是在颠覆传统网络的新型网络，完全舍弃传统的IP寻址思想，转而使用命名方式寻址。传统网络基于IP地址进行数据转发和节点通信，网络架构围绕基于主机的对话模式，也就是在进行数据传输之前先要由数据内容发送者建立数据传输通道，并保持连接，然后进行信息传输。

ICN网络则采用publisher/subscripter模式，由publisher发布内容，用户作为subscripter在进行内容检索的时候不需要知道主机是否可以提供检索的内容，由用户建立数据传输路径，找到检索内容后，根据名称路径回溯给用户，也就是subscripter，完全由用户主导数据请求的过程，也就是用户请求和内容存储位置（服务器）的解耦。这么一来，就真的像订阅报纸杂志一样，使用publisher/subscripter再合适不过了。

在业界的一些实验中，发现使用主流通信技术的MEC的延迟大概在30-100毫秒，这个延迟对于一些实时的网游来说，是不能接受的，比如“王者荣耀”延迟50毫秒，已经是很影响游戏体验了，甚至一些VR的动作游戏和汽车联网的应用对延迟的要求需要达到1毫秒。

瓶颈在哪里？

因此在今后应用推动的条件下，通信技术的发展也会不断发展，而CPU和内存等技术也会因为计算机摩尔定律不断发展。集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。这一定律揭示了信息技术进步的速度。而目前电池技术是成为制约终端设备增加计算能力的瓶颈，因此边缘计算应运而生，边缘计算通过计算量的offloading，可以大大减少终端的电池消耗，有报告表明，采用MEC可以在AR应用上为终端节省30-50%的能源损耗[1]

数据来源：

[1]B.Shi, J.Yang, Z. Huang , and P.Hui,

”Offloading guidelines for augmented reality application on wearable device,”

in Proc,ACM int.Symp.Multimedia,Brisbane,QLD,Australia,Oct.2015,pp.1271-1274

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