为什么说边缘计算是5G时代的必备品？

5G的出现把边缘计算推上了风口！

5G的到来意味着什么，仅仅是可以在几秒内就下载一部高清电影么？显然不是。5G的到来，意味着更多新的业务形态、新的商业模式将会出现，并将重新定义视频和游戏等业务。

实际上，对于5G标准有着决定作用的组织3GPP已经定义了5G的三大技术场景，即增强的移动宽带业务enhanced mobile broadband（eMBB），海量机器通信Massive Machine Type Communication（mMTC），高可靠低时延Ultra Reliable Low Latency Communications（URLLC）。每种技术场景都提炼于各行各业对未来通信的需求。三大场景中mMTC和URLLC都是主要针对垂直行业的业务需求。

其中，eMBB主要应用包括3D/超高清视频，VR/AR（虚拟现实、增强现实）等业务需求。例如，VR/AR速率需求在900Mbit/s以上。

mMTC满足物联网海量连接需求。主要应用包括个人可穿戴、智能家居、智慧城市、车联网、行业物联网等物联网需求。

uRLLC主要满足人-物连接需求，对时延要求低至1ms，可靠性高至99.999%。主要应用包括车联网的自动驾驶、工业自动化、移动医疗等高可靠性应用。

考虑到业务需求及技术发展并不平衡，所以在实际应用时三大业务场景也是逐步推进的。5G 将会率先满足eMBB移动宽带增强场景。4G流量难以承载的高清视频、VR/AR等高流量业务。智能家居、物联网的部署节奏也将随后跟上。uRLLC超高可靠超低时延通信场景将稳步推进，uRLLC主要针对无人驾驶等低时延的业务需求，目前基于LTE-V2X的技术尚在研发当中，关于无人驾驶中涉及到的安全、法律许可等问题也在逐步解决。同时，工业机器人等实时性要求较高的应用也有需求，低时延的应用场景的标准化也在逐步实行。

然而，如果5G的三大技术应用场景离开边缘计算的话，将很可能会遭遇失败，可以说，边缘计算就是5G时代的必备品，这是因为：

延时问题：

未来新兴应用将十分依赖低延时，如5G uRLLC技术场景中的自动驾驶、工业自动化、移动医疗等应用场景，虽然5G可以提供更高的带宽，但5G毕竟是一种无线的技术，不太可能保证5个9的时延低至1ms的网络状况，而通过边缘计算，可以缩短感知终端与服务器之间通信距离，降低对5G网络的依赖，让终端与服务器交互高实时性成为现实。

带宽问题：

目前全球已有500亿终端设备，2120亿的传感器，产生数据44ZB。虽然5G可以提供很高的带宽，但相对于44ZB来说也是杯水车薪，而且，实际上并没有必要把这么多的数据都回传至云端，通过边缘计算就可以使海量数据无需回传云端，就近在边缘计算进行分析，这就可以节省大量的5G网络带宽资源，让网络边缘的海量数据分析成为现实。

安全与隐私保护问题：

终端数据通过5G网络上传云端，网络安全、云端泄密隐患等问题均威胁到了用户的隐私安全，边缘层可实现在终端敏感数据预处理，将非敏感的分析数据上传云端，可提升IT平台对隐私数据的保护性。

那么，如何构建5G时代的边缘计算能力？

在谈论这个问题之前，我们先来看看5G时代对于边缘计算的要求。

环境适应性：边缘计算因为部署环境有限，不同于标准的数据中心，配备了完善的空调致冷系统和专门的运维人员，边缘计算可能是部署在村镇、路边、电塔上等，温度、湿度都不受控制，且多数空间狭小，多粉尘，因此要求边缘计算服务器具备耐高温、耐腐蚀、机箱尺寸小巧，易维护易部署等。

计算能力：目前对于边缘计算服务器能力的要求越来越高，以前边缘计算需要处理的是相对简单的数据，如语音通话、传讯息，对计算能力要求低。现在网络视频，要求无延迟，分辨率清晰，视频通话还有实时生成鬼脸、美颜等功能，未来甚至未来可能有3D视频、自动驾驶，VR、AR等应用，都需要更高的计算能力，对CPU、GPU也提出了更高的要求。

AI计算能力：边缘计算的应用场景，大部分和AI有关，例如边缘计算视频监控、智能家居、自动驾驶、智慧城市等，都和AI密不可分，如果能在网络边缘就具备这种AI能力，将大大提升此类应用的效率。

稳定性和可靠性：5G时代要保持实时在线，比如智能工厂的机器，很多都是WIFI连接，要求机器人一直保持在线，如果掉线会影响生产进度，造成生产事故，边缘计算要求连接强度，可靠性高。

安全性：边缘服务器部署在边缘，需要考虑数据的安全性问题，目前行业还没有统一的标准，需要相应的软硬件安全解决方案来保障数据的安全。

显然，这些要求需要一台专用的边缘计算设备来解决

而基于边缘计算的上述要求，构建边缘计算能力所需要的设备模型就呼之欲出了：

首先，它需要具有很高的环境适应性，能够在各种恶劣的条件下正常、可靠工作。其次，它应该具有很强的计算能力，从而可以在网络边缘就能处理大量的数据和计算。第三，它应该具有一定的AI计算能力，以满足边缘对于AI能力的需求。最后，它还应该有强大的安全解决方案，能够在网络边缘保证安全。

而浪潮在刚刚结束的2019 GPU 技术大会上率先发布的边缘计算AI服务器NE5250M5，则足以满足5G时代对于边缘计算设备的要求：

首先，NE5250M5外形遵循了电信机架的标准，高度为2U，深度仅为430mm相当于通用服务器深度的1/2，采用壁挂设计(Wall Mount)，可以直接与电信设备混合部署在通信中心机架上，也可以直接挂载在墙壁上，无需配备专门的服务器机架。它可以长时间耐受高温、高湿度，防尘抗震等，也可以实现远程在线维护及管理功能自我修复机制，且机器全部采用前维护设计，方便运维人员到场后快速维护。

其次，NE5250M5虽然产品尺寸缩小，但仍然具有强大的计算性能，并具有良好的扩展性，可以选择安装2块双宽度的英伟达TeslaV100 GPU或者6块单宽度的Tesla T4 GPU，从而为边缘提供强大的计算能力。

第三，NE5250M5可以通过不同的配置覆盖不同的边缘AI应用场景，既可满足高性能的AI训练应用，也可以支持高负载的AI推理应用，或者获得训练与推理混合的应用灵活性。

最后，NE5260M5专门加入了浪潮安全模块，可以在网络边缘就保障数据安全。

总之，要构建5G时代强大的能力，仅仅依靠云本身是不够的，还需要具有较强能力的边缘计算能力，边缘计算真的称得上是5G时代的必备品！