5G時代，日益重要的邊緣計算，你真的了解嗎？

| 導語7月27日，雲 社區技術沙龍第24期「物聯網技術與應用」圓滿落幕。本期沙龍特邀請騰訊雲技術專家對騰訊雲全棧物聯網產品進行了深度揭秘，針對騰訊雲IoT全棧產品中的IoT平台、邊緣計算、物聯網安全、物聯網操作系統、AIoT這五個產品進行全面的技術剖析和滿滿乾貨分享。

邊緣計算到底是什麼？其源自何處，發展現狀如何？背後的架構設計是怎樣的，應該如何應用？騰訊雲物聯網邊緣計算產品負責人戴國超帶你全面掌握邊緣計算。

本次分享分為五個部分：邊緣計算的起源，讓大家知道邊緣計算為什麼會出現，尤其是在物聯網和5G的時代，還有邊緣計算現在整個的現狀，邊緣計算平台架構設計，邊緣計算應用發展，最後一個簡單的實戰讓大家感受一下邊緣計算。

邊緣計算的起源

邊緣計算的起源有很多的原因。為什麼會出現邊緣計算？其實IT架構的演變對邊緣計算的產生有著很大的影響。在最早的時代，我們所有的程序到一台伺服器裡面，比如說當年IBM的大型機，類似於這種CS的架構。再往後看我們整個的軟體架構其實又變了，變成了BS的MVC前後端做分離。我的軟體和整個控制程序他們其實是分到不同的機器上。再往下看一個2.0的時代，大家對這個可能比較熟悉，我們整個的這種SOA服務匯流排的模式，他更多的把我們整個的的計算服務更加聚焦於分散式的，他可能分在多台機器上面，每個機器都是為我們提供一個服務，最後通過一個服務匯流排讓我們使用所有的服務。這個時候其實證明了我們的計算服務越來越分散，能力越來越內聚，但這種分散和聚合依然很重、不夠靈活和彈性。因此後面出現的微服務架構很受歡迎，它的設計思想是讓大家把每個核心的能力設計的更加內聚力、更加獨立、可以很小的依賴系統環境，可以分散在各個機器上，現在主流的實現方式就是把服務放到容器里，用微服務框架去靈活的編排和管理。正因為這些IT技術的演進，才支撐了邊緣計算技術落地和應用的可能性，才會有現在邊緣計算的誕生。

還有一個邊緣計算的起因，物聯網和人工智慧的爆發，2017之前我們的物聯網也不能說不夠火，至少物聯網是比較初級的形態。現在隨著物聯網和人工智慧逐漸的發展，其實我們的物不單純是一個單純的物，他可以聯網，並且聯網之後，他的數據是可以流動的。我之前的數據其實都是固化都是靜態的，現在我的數據流動，流動到我的物、我的人包括我的數據分析，我會用我的數據分析的結果更好的服務反饋於物、服務於人、反饋於環境，也因此需要邊緣計算來提供低延時的智能分析服務。

還有一個最關鍵的原因是通信技術的發展。正因為近一年多5G迅速崛起才出現了邊緣計算，就好比浪潮之巔所說的一樣，其實每個時代都有每個時代的應用，每個時代的一個浪潮，每個時代很好的一個產品。我們在想5G時代是什麼樣的一個場景，大家可以看到5G時代是萬物互聯、人、環境虛擬和現實之間，大家可以想人就是一個在真實環境，在一個虛擬環境中其實有跟我們一模一樣的存在或者是一模一樣產品的應用。

講這麼多的起因，但是這些起因其實都會使用我們現在這種中心計算，都會遇到挑戰，這些挑戰大家可以簡單看一下這幾個數字。首先這個數字是500億，500億這個概念是什麼？2020年我們有500億個智能終端連到我們的物聯網。這個會產生什麼問題，其實會產生數據爆炸，所謂的數據爆炸是我們將來有大量的數據都會連接到我們的雲終端，這麼多的數據其實我在雲中心是沒有辦法存儲計算的。就算我在雲中心可以存儲計算，但是我這麼大的一個數據產生量，我是通過我們現在的技術網路架構，比如說我們通過這種核心網是沒有辦法承載這麼大的網路傳輸。

舉個簡單的例子，一台波音787每分鐘要產生5GB的數據，不是完全智能化，如果他足夠智能化的情況下，這個數據量還要更大，你是沒有辦法放到中心去做計算去做分析。包括我們的能耗問題，我們現在數據中心的能耗過大，其實也是有問題的。還有最核心的中心是我們的延時，因為我們要做邊緣計算，我們要讓物更好的為我們做服務，要低延時。這種低延時，需要通過什麼手段解。包括IoT設備的數據隱私安全、包括整體的IT成本，這些核心問題。

我們怎麼去解決這個問題？這個時候其實邊緣計算就誕生了，邊緣計算靠近物和數據的源頭，提供網路計算、存儲、應用分散式的平台和計算服務。這個大家可以看到邊緣計算其實是雲計算的一種變形，也可以說是下沉，計算的下沉。我把雲中心的計算快速的去交付到離用戶或者是離數據離物最近的源頭，讓我們的人、物、環境應用，可以快速方便使用邊緣計算的計算能力。讓IoT設備數據在邊緣進行處理分析，降低延時、減少公網帶寬消耗、分散能耗、降低整體的成本。

邊緣計算的現狀

關於邊緣計算的起源，給大家簡單說完了。我們其實可以再簡單說一下邊緣計算。講了這麼多邊緣計算到底現在是什麼樣的一個狀態。其實大家可以看到邊緣計算領域的各大玩家，其實為邊緣計算不是單純的AI硬體，它有很多的層次。比如說我們的硬體層、通信硬體、運營商、雲計算平台、服務商、組織聯盟，他們每個解決的一個問題，在我們的左側可以看到定製硬體、通信組網、5G網路、計算能力的延伸、專有的服務、行業的標準。因為一個新技術的興起沒有行業支持，沒有整個行業生態是沒有辦法推進下去的。

我們再往下看，其實整個邊緣計算在我們的應用領域的一個主要分布，大家可以看一下，現在智慧出行、安防、工業製造、視頻、遊戲娛樂、其他。整個方案大家可以看到硬體邊緣計算平台、邊緣計算的一些功能組件可以理解為PAAS的一些組建，包括行業的解決方案。這是我們現在邊緣計算主服務大概的現狀。

邊緣計算是雲計算能力的一種延伸。可以看到在硬體層我們提供的是物理機，硬體的網關包括剛才的AI盒子，他可能只是一個很小的部分，他需要組網也需要通信的模組，包括智能硬體。再往上層其實他是這種通用的計算、GPU，包括簡單的PAAS，上面其實有一些目前我們本地計算需要的，比如說我們的邊緣引擎、邊緣網關、調用中台，這個我們定位叫邊緣計算平台。這也是我後面要分享的邊緣計算平台的一個功能架構。

再往上在這個平台上要承載為我們整個邊緣計算提供的服務，這個服務有組建還有SAAS服務，再往上是整個智能運用的場景。

再說一下，剛才那個是通用架構，目前各大廠商包括雲廠商邊緣計算的一個整體的產品架構，產品架構大家可以看到在下層主要是我們的各種設備硬體，其實這個硬體通過之前說的組網包括這種快速的開發，可以連接到我們邊緣這個節點。這個節點其實就很簡單，比如說我的家裡是一個節點，可能我的學校、我的工廠或者說雲的某一個節點也是一個節點。往上提供這種簡單的，為什麼說邊緣計算他會提供一些快速分析的能力，比如說在我們家裡可以做一些（ML）計算、流失的分析、函數的計算等等。

為什麼說邊緣計算跟我們的傳統私有化不同，他並沒有跟雲計算、雲中心脫離，他其實還是跟我們的雲中心連接，包括我們的數據也可以。因為邊緣節點很不穩定的節點，我們的核心數據，我們核心的這種應用其實還要放到雲端，這樣才能保證我們應用的穩定性，包括數據的安全性。通過雲端可以管理我的整個邊緣節點，這個是非常分散式的架構。大家想一下我們每個家庭都是一個邊緣節點，這個節點都要連接我們的雲端，這個分散式架構比我們之前遇到所有的網布式都更加的分散更加的挑戰。後面是我們整個雲的一些服務，包括還可以通過我們的邊緣平台開放API，讓我們可以自己管理整個邊緣計算的節點。以上就是目前邊緣計算整個通用產品的大概架構情況。

講了這麼多，我們邊緣計算平台大概是什麼樣的。首先我們邊緣計算平台建設過程中遇到了什麼樣的問題。因為他是一個平台，他的設計和落地會遇到很多問題的挑戰，我們的IoT硬體種類非常多，而且不同領域的設備這種數據協議格式相差很大。比如說這種Modbus、OP CUA包括DL645，在邊端，我們剛才說的邊緣計算整個的邊端，邊緣計算我們說了硬體規格不同，我們有很多的硬體各種各樣的，ARM的、X86的包括各種各樣的AI盒子。他體系結構也不同，他整個的操作系統其實也不一樣，他的軟體基礎環境更不同。因為大家每個裝系統的時候軟體都不一樣，還有這種物理環境，有的可能在家，有的可能在工廠，有的可能隨隨便便在一個課堂上。網路環境也會有很大的不同，基本上我們邊緣計算現在運行的環境都是弱網環境，網路不穩定，會出現丟包，我們怎麼去兼容這個弱網的環境。然後公有雲的能力怎麼樣可以快速跟我們的邊端去打通，能保證我們邊端使用非常容易，可能說一鍵式的使用我公有雲的能力，這個對架構是一個很大的挑戰。還有是最關鍵的管，我們物聯網的通信協議非常多，我們怎麼適配這些協議。

邊緣計算的架構設計

說了這些問題之後，我們怎麼去設計呢？其實這是我們邊緣計算整體大概的架構。我們會分兩個大層面。一個是我們邊緣核心套件，也是我們邊緣引擎。第一層是叫物聯網通信協議插件，他其實是可以適配各種各樣的協議，中間層是我們的標準協議。標準協議大家可以理解MQTT、COAP包括通用的標準協議。再往上是我的路由，路由層上面其實有我的協議插件，這個協議插件其實就為了解析協議。再往上是我們的計算組建，計算組建可以是我們的消息函數、路由存儲等等的能力。

第二個是我們的雲平台。雲平台其實是我們的服務接入，還有我們的資源、編排、抽象，再往上是我們的服務資源和雲組建的資源。這只是我們整個的層次架構，我們怎麼去管理整個邊緣計算的分散式。我們其實也選用了目前微服務也是現在比較通用的，而且更彈性的靈活方式。我們用了docker容器化去安裝邊緣計算環境，用類似於K8S的框架去做邊緣微服務管理框架。

我們的邊緣計算容器管理框架主要為了兼容弱算力、網路不穩定和強算力、網路環境不穩定的管理需求，分為兩種形態：一個是雲端管控，一個是邊緣自治。雲端管控的架構其實是我的所有master徵信在雲端，我會把我各個任務分布到每個邊緣節點。這種情況其實我們做了一些弱網的兼容，但是他適用的場景，比如說我們叫智能零售的貨櫃，這種貨櫃可能是一個貨櫃是一個節點，計算能力有限，他會用我們雲端管控的模式。

另一種比如我們的工廠或者說我們的智慧園區他有一定的計算能力，我可以讓他在邊緣做自治，他是一個小型的計算集群，他可以保證我的邊緣一旦出了問題，他可以自動去恢復和管理。再往上我們有所謂的異構融合這麼一個平台，他可以把這兩種場景通過我們的異構融合的平台讓你去統一管理，你在一個控制台可以管理兩種模式。這邊有簡單的介紹，是我們大概的能力。包括我們的邊緣自治的環境是插件化的，你可以理解為你想要什麼能力你可以通過插件去擴展，非常輕鬆去使用。這個是我們整個的管理框架。

下邊是我們邊緣引擎的架構。其實大家也看到IOT設備連接協議MQTT、COAP，以及網路協議連接TCP、UDP、TLS等，還有跟我們內部整個安全的認證TID，接下來是我們整個的MQTT的交互部分，還有我們的SCF，我們的規則引擎、緩存隊列，還有我們上面的一些管理的程序。下面我們進行各種組件功能的演示，這套東西會運行到整個邊緣節點，大家也使用他可以快速的搭建自己的邊緣節點，至於有多快大家可以看到。

平台整體的架構。為什麼說邊緣計算他的一個整體的服務，大家可以看到邊緣計算有雲的邊緣節點，還有本地的邊緣節點。雲的邊緣節點大家可以怎麼理解，可能在我們濱海在我們在座的現場就有一個雲的邊緣節點，這個本地的邊緣節點可能在我們的家裡，這個雲的邊緣節點他是跟公有雲還是很好理解的。本地節點不一樣，本地可能你的網路時斷時續，也可能沒有網路。在這兩個邊緣節點上，其實我們整個有我們邊緣階段的管理中心，他其實有幾個核心層，接入、資源層、控制中心包括我們的平台。

整個的邊緣計算其實是跟騰訊物聯網產品是打通的，他們服務是可以聯動的，大家可以看到跟我們的物聯網通信，可以幫助我們做通信協議的接入、數據的路由、協議的解析。跟我們的開發者平台，可以通過開發平台快速的開發，開發整個物聯網的應用。這個應用開發完之後，你要怎麼辦，你肯定得有地方去運行，有地方去幫你執行，你可以通過邊緣計算的中心快速的放到邊緣節點，並且在這個邊緣節點提供服務。你可以使用我們的邊緣計算平台非常方便去創建、部署、管理。在最右側，這個會和我們的雲端產品打通，雲端的產品包括我們雲端的中間件、SCF、AI、數據分析等等還有我們雲端的服務，比如說在我們邊緣計算節點非常方便調雲端的視頻、圖片、語音還有一些行業垂直的能力和服務。

邊緣計算的應用和發展

邊緣計算與交通。我們的交通各個站點，比如說我的交通過道放行的收費站，我們的停車場、隧道，我們的信號燈包括我們的無人機。這些其實他本身如果連接我們的公網是非常麻煩的，而且你想做中心計算也非常麻煩的。但是有了我們的邊緣計算，這些地方都屬於我們的邊緣節點，你可以用這些的設備連接到我們的邊緣節點，它可以做什麼，可以做數據的清洗分發，包括數據建模、機器學習，在上面邊緣節點你就可以實現你的應用。這個過程是非常短，而且延時很低，直接是網路相連的。比如說收費、停車這種監控等等的情況。

再往上跟我們的物聯網、雲端跟我們的通信平台去相連，我們的開發者平台、我們的邊緣計算平台、我們的大數據，還有這種應用系統。舉一個簡單的例子，比如說我們現在可能需要一個人工智慧的一個最新的演算法，是一個可能車輛預測的。在我可能有1000個車輛預測的節點布了我們的邊緣節點，現在我只要在雲端把這個演算法訓練之後，我只要一鍵說你同步到所有的邊緣計算節點，你可以立馬更新你的演算法，可以在最近的邊緣節點為你做計算的更新，這種多數據源的融合、實時的分析、集中管理包括數據打通。這個是邊緣計算在交通的應用場景。

邊緣計算的泛娛樂，這個有點類似於現在的CDN，但他可能還不完全一樣，CDN可能只是存儲，這個是離我們最近的地方去做計算。比如說我們的VR/AR、雲遊戲、高清視頻這些應用，其實通過的管，包括5G等，來連接我們的濱海邊緣節點。比如說現在濱海的節點，南山的節點或者是深圳的節點。舉個簡單的例子，我開車一直在走，我連接邊緣計算的節點是不斷在變化。在哪個節點，我的遊戲這種高清的遊戲都是推到節點上，在這個節點上可以快速去體驗。最終通過我們的雲開放API包括我們的調用中心、資源中心，你可以很靈活的管理我這些節點的資源，這些邊緣計算節點的資源為哪些端的應用和業務做服務。

再說一個場景，智慧工廠，這個跟剛才很類似的。比如說我工廠的一些智能設備、錄像、更改、狀態通過邊緣的計算做一些實施分析建模。現在還有虛擬設備包括我的虛擬工廠，雲端這邊我就不多說了，其實都是很類似的。

再多說一點，影響邊緣計發展的關鍵技術。邊緣計算現在說了這麼多，算力其實還是有限的，如果將來有一天我們的量子計算和人工智慧都已經發展到一定的程度，比如說我們在濱海一個量子計算機可以為深圳為所有人大家去玩遊戲做計算，可能邊緣計算有一天或許真的可以代替雲的中心計算。沒有中心計算這個場景，因為你在邊緣就可以使用超強的計算，包括網路切片的技術，根據不同的應用我會給你提供更好的QoS。比如說你對網路要求不高的雲，那你的QoS服務質量就低，如果你對網路要求非常高，我通過網路切片為你提供非常高質量的網路服務。包括我們的SDN，還有我們現在比較火的MEC，就是這種邊緣的多變接入，這種移動端、IP網路端包括電視網路的端。還有現在5G通信技術。還有最核心的是智能晶元，為什麼做邊緣計算包括我們的物聯網，目前其實智能晶元還是不夠多。比如說我們現在在座的座位所有的都是智能晶元，那這個智能晶元其實和我們的神經元是一樣的，如果夠多我們可以構建一個虛擬的環境。

其實最後再說一點邊緣計算未來的形態，邊緣計算服務應用市場。我覺得可能像應用市場一樣去使用邊緣計算，比如說我們的視覺分析、語音識別、智能分析的演算法、遊戲、VR、視頻、直播、虛擬工廠、虛擬公路、虛擬城市，包括我們的存儲、數據中間件這些能力。通過我們的雲中心連接並且安裝到你的家、你行駛的路上，你的影院，你的工廠包括世界各地的邊緣節點，你只需要選擇你把能力放到哪裡，可能一鍵會放到那個地方，在那個地方為你提供計算的服務。你的loT設備就可以不需要連接雲中心，在邊緣節點就可以完成你所有後台，包括計算的能力。邊緣計算是把雲計算更靠近生活，服務生活，讓計算更有溫度。

邊緣計算的實戰演習

最後讓大家體驗一下我剛才說的你想搭建一個邊緣計算的節點，比如說在家裡的電腦上搭建一個邊緣計算節點有多快。主要是分6個部分。第一步是雲端控制台的創建邊緣節點，這塊我不多講，因為我們有控制台，到時候大家可以體驗。使用邊緣計算核心套件初始化的環境，這塊我會給大家演示一下，因為這個是我們邊緣節點搭建塊的核心，包括通過我們的創建設備，SDK的開發，這更不用說，因為剛才我們整個開發平台其實已經演示了，通過我們的開發平台可以快速的開發。通過我們的規則引擎，在我們邊緣計算節點完成一次計算的應用或者是數據分析小的Demo，大家可以看一下。

Q：老師好，假設我在我家的電腦上搭建了一個邊緣節點，因為是個人PC，所以他的存儲和算力都是有限的。如果說需要計算的數據和需要存儲的數據超過了邊緣節點的一個承受值的閥值，我們平台是不是有一個機制會去怎麼保存這些數據？還有一個問題作為用戶，我會擔心我的數據是不是在邊緣節點和在雲平台一樣得到安全的保證。

A：首先回答你第一個問題，在本地怎麼存儲數據。我也提到了雲邊協同，雖然你使用了邊緣計算，但是你要對自己的數據去做分類、負責。你實際的數據是不是高風險的或者是核心的數據，你自己要清楚。因為大部分現在邊緣計算應用場景對於小的算力的場景，其實都是做數據過濾、數據清洗。比如說我可能有每秒100M的數據，有80M的數據其實是沒有任何意義的。你在邊端用SCF自己寫一個很小的數據過濾系統放到這裡面，把核心的數據放到雲端。因為你的邊端你的其它有可能損壞，你的磁碟有可能損壞，這個是沒有辦法保障的。為什麼說要雲邊協同服務。

第二個安全的問題。我們的邊緣計算平台系統是有安全架構的，他會對在邊緣計算節點中處理的數據進行一定的保護。另外我們的數據是單向，所謂的單向是只有你可以選擇往雲去傳，如果你覺得不需要往雲去傳你就不用傳了。還有一些原因是沒有辦法的，如果在自己的本地電腦丟了，這個誰也保障不了你的數據安全。但是我們本身安全架構是有一些HIDS做一些檢測也會做一些告警，也會與雲端的威脅情報系統相結合，但是說這些告警只有連雲端的時候才可以顯示，在本地是不提供控制台幫你顯示。所以說如果你使用了邊緣計算並且連接了雲端，你的機器和數據反而更加安全了。大概就是這樣。

Q：您好，我想問一下作為一個開發者，我有自己原身的系統和軟體，我想接入這個邊緣計算的數據，除了雲平台給我們提供的這種展示以及統計的功能，我們自己的系統也想利用邊緣計算得到的數據，作為開發者用什麼方式可以接入？

A：我們馬上要推出一個功能是要讓用戶定義自己的邊緣組建，你的應用你可以去自己定義，定義之後通過容器的方式下發到邊緣計算的節點。其實你可以利用我們的邊緣計算平台更多是為你提供資源管理，跟你節點打通的調動能力，具體的應用資源也可以是你自己定義的也可以使用雲的，也可以使用第三方，幫你做很好的調配能力，就是這樣的一個場景。

騰訊雲物聯網邊緣計算產品負責人，負責騰訊雲邊緣計算平台的產品規劃、架構和產品落地。有超過6年的互聯網研發和架構經驗，以及超過2年的雲計算產品經驗，先後在sina、樂視雲、騰訊負責雲計算基礎架構、運維、安全等技術和產品的工作。

戴國超

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