边缘计算的技术趋势与挑战
2020年11月7日，以“5G·边缘计算“为主题的全球边缘计算大会在北京成功召开，作为业内首个专门为边缘计算人打造的行业盛会，此次活动现场共有超过500+来自政、产、学、研、用各界的企业负责人、权威技术专家、通信科技从业者、边缘计算研究者、边缘计算投资机构等参会，共话5G·边缘计算议题及真知见解，反响十分热烈。
阿里云资深技术专家李克受邀参与大会，与现场嘉宾一起探讨边缘计算的技术趋势以及未来的挑战，并分享了阿里云在5G边缘云层面，是如何结合运营商的优势资源，为行业提供广覆盖、低成本、高可靠的边缘云计算基础设施。
dvdf
边缘计算的发展趋势
边缘计算在过去的二十年经历了一个轮回，最开始大家可能没有感知到，其实早在1999年互联网爆发的时候，我们就使用了边缘节点资源，因为当时大量租用各种IDC机房。应用部署在这种机房时，在覆盖全国访问上是存在问题的，所以在这个时代出现了最早的边缘计算的产品，就是CDN内容分发网络，CDN通过缓存的技术能够把内容快速推到距离客户最近的节点，这就是第一代的边缘计算形态。
后来随着云计算的兴起，2009年阿里云成立，自建超大规模的数据中心成为趋势，通过资源的池化提供标准的虚机、存储、网络、数据库等基础云计算的技术服务和中间件产品，通过集中式资源建设，能够实现复用和稳定性的提升。
最近两三年，边缘计算又一次兴起，阿里云在2018年就提出边缘云计算的白皮书，2019年针对边缘云计算做了技术标准行业制定，并对外提供了边缘云计算的产品，所以回过头来看整个发展是一个轮回的过程。
分析最近几年边缘计算的出现的原因，主要有两方面：一个是场景的需要，另一个是成本的需要。
在场景层面，5G商用在即，60多万基站已经建设好了，未来5G的接入和各种应用都会雨后春笋般地出现。而5G的特点就是大流量、低延迟、大连接，这些特征传统的数据中心是不能满足的。大流量方面，在数据爆炸的年代，所有数据都涌向数据中心的话，会把中心机房的入口打爆。因为数据中心和端之间物理距离的存在，很难做到10毫秒以内的低延时。大连接方面，随着IoT智能设备的普及，未来终端的规模量级暴增，需要分而治之，借助更多的边缘节点提供大连接的解决方案。5G和边缘云计算两个场景合在一起，需要在中心云和设备端之间打造边缘云的平台，能够起到承上启下的作用，实现上下传输和能力互通。
在成本方面，云计算客户看重的就是成本、效率和稳定性，成本是边缘计算一个非常大的优势，自建数据中心需要投入大量的硬件，后续的运维和升级都要较高的成本。而边缘节点就会比较灵活，节点可以是小规模的，机器或者网络的SLA可以降低，这个过程中边缘云计算在成本方面就存在优势。用某城市大脑项目举例，分析成本构成时，超过一半都是带宽成本，去数据中心机房的话成本是非常高的，另外计算也是可以进行下沉的，在边缘进行原始数据处理，处理以后再回到云中心，我们测算过，当数据量降低到百分之五，就可以节省一半的总体成本。
李克认为，中心计算和边缘云计算需要融合起来，面向5G时代，提供新应用场景和垂直化业务场景的解决方案。中心云计算依然会存在，也有非常超强的计算、存储以及弹性能力，但边缘云计算作为中心的延伸可以把计算和存储能力下沉，屏蔽掉资源的异构化和地理差异，提供透明化的、一致的服务体验。
dvdf
边缘云技术面临的核心挑战
因为边缘云计算的机房分布在距离用户近的省市级或者更下沉的MEC节点之中，这些资源本身SLA不如数据中心那么稳定，要在不稳定的资源上面构建稳定的服务，技术上就会有非常多的挑战。
首先是资源管理，一方面资源形态是不统一的，各个节点的网络环境、机型以及稳定性都是不一致的，需要针对不同的资源统一建模提供服务。比如要统一管理CPU、GPU资源，也需要有针对ARM的解决方案。另外一方面资源规模也会飞速增长，随着资源的进一步下沉，要在基站附近的MEC节点或者更多的合作节点运行边缘云的操作系统，这些资源都要纳入起来，预计会达到百万的量级，所以针对资源管理是一个非常大的挑战。
其次，资源的高效使用，这时候就需要统一的融合计算的平台，在这个平台上把资源进行池化，提供不同的服务形态，比如虚机、容器和Serverless，这些都是需要对外提供服务的。
第三是云边协同，单个节点能力是有限的，需要把节点能力和其它节点整合起来，和中心联动，形成统一的管控，所以云边协同是一个非常重要的技术点，边缘协同也包含边缘的自治能力，就是边缘出了问题之后怎样跨节点迁移，边缘上的伸缩应该怎样去做。
最后是，统一的底层网络，所有的边缘节点之间，以及边缘和中心之间需要一个统一的传输网络，能够提供稳定可靠、质量成本最优的的体验，这里会涉及到协议栈优化、私有协议以及动态选路和组网技术。
“在资源管理上，我们充分拥抱云原生，阿里云在边缘已经落地云原生的能力，就是利用云原生实现资源的抽象和纳管，以容器作为主要的服务载体，并在上面进行内外部业务的交付。”
容器可以很方便地实现多个用户之间的隔离，资源的弹性伸缩以及应用的注册、发现、编排、发布，节省了大量的开发、运维的成本。因为云原生也是一个比较标准的生态，所以客户的接受程度是非常高的。图中就是云原生大致的分层，底下是边缘云，包括节点的基础能力以及对资源的切片能力，上面是基于容器平台管理这些资源，容器平台本身也是分层的，单一的k8s是很难管理这么多节点的，多层体系需要把控制指令和调度指令非常好地进行统一调度和生产。
在云-边-端协同网络上，需要实现分层设计，如果不对流量做控制的话，整个流量在网络当中是非常复杂的，很容易出现雪球效应，所以需要依据节点的位置、端到节点的延迟分成不同的层次，不同的层次的节点需要承载的流量体量是不一样的，需要提供的能力和技术点也是不太一样的。
最靠近客户的就近的节点，需要解决的是终端准确找到接入点，确保安全和最佳质量。上层的ENS节点需要做好广覆盖，确保资源能够下沉到省市、地区粒度，再往上的核心节点需要能够做好全局的流量调控和网络加速。通过对于整个流量的分层切分，边缘云计算可以实现公共云、边缘云和终端之间类似于高速公路的效果。
有了云、边、端的网络，阿里云打造了一张基于分布式节点之间的统一网络。该网络在使用上是透明的，在传输上是安全的，在协议上是多样的，在质量上是加速的，在成本也是可控的。
dvdf
为什么是阿里云？
李克认为阿里云做边缘云计算具备一定的优势。首先，阿里云有比较好的资源覆盖，2800+边缘节点和130T带宽储备已经在那里，基于已有的资源再做边缘云计算不需要太大的成本投入。其次，可以将阿里云本身多年的云计算技术做下沉，继续拓展到边缘。第三，在业务驱动维度，阿里巴巴集团有丰富的生态体系以及海量外部客户，会产生大量的边缘诉求。以上三点结合起来，阿里云在边缘云计算方面是有比较好的先发优势。
“实际上边缘云计算要做的一方面是把中心云的计算资源下沉，另一方面是把边缘端上的计算需求上移。我们希望计算发生在应该去的那个地方，能够以最低的成本、最好的效能来提供。”
云端算力的下沉最典型的例子就是转码，可以利用边缘上的空闲时间和CPU来做大量的转码服务，数据分析也可以在边缘上做大量的数据卸载。终端算力上云前面也有嘉宾介绍过，类似于云游戏、云应用，这些场景都是实现终端算力的上移，端上的芯片可以不用那么强，只要有流化显示能力就可以了，应用的启动、运行、视频渲染这些事情都可以交给边缘云计算资源。
阿里云在2017年，就开始进行边缘云节点预研，2018年和2019年进行大规模部署，从覆盖省的维度慢慢下沉到覆盖市的维度，未来也会有大量的运营商MEC节点之上的合作。在2019年，阿里云边缘计算提出城市计算的概念，基于城市中的新零售、智能交通、新制造等各个场景来打造平台能力，包含：容器平台云原生的能力、偏视频计算的平台、GRTN全球实时通信的能力等等。
dvdf
边缘节点服务（ENS）产品
阿里云边缘节点产品能力从计算上来讲就是多阶计算服务，支持虚机、容器、Serverless三种计算形态；存储方面提供块存储、对象存储、文件存储等等形态，以及基于CDN抽象出来的KV存储的能力；在网络上支持节点之间的跨网组网以及数据交换的能力，包括节点之间不同的网络切分能力；安全上提供内容安全、主机安全等等能力；最终，整个自动化纳管程度也非常高，资源可以快速进入到库存当中，资源能够比较快地生产出来，基于应用管理系统来做全网的统一部署。
下图是阿里云边缘节点服务（ENS）整个平台化的结构，最下面的是设备的基础设施，上面的是对接基础设施做抽象，提供计算能力的IaaS的服务，再往上是基于PaaS平台基于客户提供复合场景的接口和能力。整个发展基调就是向下希望纳管更多的资源，向上更加贴近客户的场景，然后在整个体系当中做到统一的纳管、统一的调度、和统一的生产。
未来，随着场景和生态越来越丰富，大家对于云边端之间能力的要求是越来越高的。边缘云计算处在上下之间，是需要坚持标准、开放的原则，以此促进整个生态健康快速地发展。
在分享的最后，空见表示：阿里云底层的算力是希望能够开放合作，容纳更多的合作资源。中间通过边缘云操作系统，能够实现统一的分布式融合计算的平台。上层能够开放API，提供符合业务需要的通用能力。其实云计算也好、边缘云计算也好，永远都是为业务场景服务的。就像3G出现的时候移动互联网开始发展，4G出现的时候视频行业就开始爆炸式增长，5G出现在低延时、大连接、大流量的场景一定会有颠覆性的应用出现，现在还是在探索的阶段，到了那个时候，我们希望边缘云计算技术能够做好准备，迎接风口的到来。
边缘计算社区会陆续放出每位嘉宾演讲内容整理文稿，大家请耐心等候！感谢支持！
感谢阅读，欢迎扩散传播！感谢！
边缘计算社区：促进边缘计算领域知识传播，中立，客观，如果您对边缘计算、5G、物联网、云原生等领域感兴趣请关注我们。对边缘计算、5G感兴趣的同学可以加一下交流群，加微信byjssq，自我介绍一下公司名+职位，席位不多，最后几个空位。
边缘智能技术：这一技术变革被普遍接受的五个原因（边缘智能面对的挑战）
边缘智能技术：这一技术变革被普遍接受的五个原因（边缘智能面对的挑战）
COVID-19疫情加速了已经在使用的技术变革。人们发现自己在家里工作和学习，这通常处于雇主和学校运营的计算网络的"边缘"。这是边缘智能技术，这一转变被普遍接受有五个原因。
在家时，许多员工也在大幅增加对娱乐内容的消费。工作条件的变化和随之而来的变革将继续，并辅之以人工智能、处理和连通性方面的创新，赋予这些边缘地区新的能力和服务。
什么是边缘网络?
总而言之，网络的"边缘"将继续演变为设备集合，这些设备比依赖云连接的设备更快、更频繁地在本地工作。远离某些连接也会使设备更安全、更可靠、更节能。
这种转变对世界有着巨大的影响，其中一些我们已经目睹了。
这里有五个理由说明智能技术在边缘的存在。
首先，尖端技术让我们参与其中。
技术已经证明，它本身是一种不可或缺的工具，可以使人们在某些时候以一种可能曾经看起来不可能的方式聚集在一起。
工作团队和家庭不再需要在同一个房间里交流思想和感受。更深刻的是，那些曾经因为无法参加朝九晚五的工作而被排斥在就业市场之外的人，可以在最适合他们的时间和地点使用这项科技。
如那些花大量时间照顾儿童或老人，或那些需要通勤上班的人，也可以接触各种各样的人和他们的技能已经并将带来许多新的劳动力。
第二，它提高了生产力。
呆在家里的命令意味着人们已经发现他们平时在上下班路上花了多少时间，现在他们可以利用这段时间来提高工作效率。
得益于边缘技术，过去因"在途"而损失的时间可以用于生产性用途，它复制了许多曾经只在工作场所提供的功能(例如访问数据和彼此访问)。
它还可以在不增加有害排放的情况下提高生产率，更不用说坐在车流中带来的情感损耗。
第三，边缘计算更能保护我们的隐私。
隐私得到了更好的保护，因为在我们的设备上收集到的更多数据都是在本地处理和使用的，黑客访问个人数据的风险也降低了。
此外，如果数据以这种方式分布在家里和办公室，而不是在大型共享服务器或其他平台上收集数据，那么对于犯罪分子来说，这是一个不那么有吸引力的目标。
黑客入侵一个家庭所需的努力带来极大任何可能被发现的风险。此外，还有一些重要的安全协议(包括硬件和软件)，使得这些事件不太可能发生。
第四，它为我们提供了安全的个人空间。
令人惊讶的是，在疫情期间，有多少人在开车时找到了避难所(作为体验外部世界的"安全空间")。
从A点到B点的物理运动，作为有用的个人或专业时间，意味着对自动化和安全性的更大需求。
人们将这些空间和"时刻"视为个人安全的时间，同时有效地利用这些空间和时刻，也为将主动驾驶任务转移到ADAS等智能技术上创造了更大的紧迫性。
我们使用车辆的目的很可能正在改变，我们对它们的期望也会改变。我们应该能够期待我们在车上的时间是安全的，既不受病毒感染，也不受交通事故的影响，就像我们在家里的时间既私人又受保护一样。
最后，边缘创造了更多的可能性。
将计算智能和更快的处理放在感测和收集数据的点上提供了好处。这意味着有很多新的用途，比如更智能的安全和环境控制，或者在汽车上，使用更多的工具来提高驾驶的安全性。
这样做更安全，就可以考虑用户数据的新应用，特别是在机器学习和生活方式服务领域。
想象一下，数字家庭助理能够真正了解用户的需求和期望——可能性是无穷的。
结论
由于疫情已经把我们生活的方方面面都集中到了我们的家里，这种边缘已经打破了以前分割或限制我们在家中所能体验到的障碍。
现在我们可以更快、更方便、更安全地做事情，而且比以往任何时候都要频繁。在边缘体验智能技术才刚刚开始向我们展示一个能够预见并自动化我们需求的世界的可能性。
版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。如何解决5G网络时代边缘侧面对的五大挑战
5G已来，据GSMA数据显示，目前全球42个运营商在22个国家和地区商用5G网络。5G以其大带宽、低时延、广连接的特性，从设计之初就被赋予了万物互联的历史使命。与此同时，5G除了解决人与人之间的通信之外，更多的是关注人与物，物与物之间的通信，这也意味着整个通信网络中将会有数亿级的终端互联互通，并产生海量的数据。
海量的数据势必会产生巨量的存储和计算需求，与此同时为了满足部分敏感业务对高可靠、低时延的需求，据IDC预计未来将有40%以上数据需要在边缘进行分析、处理和存储，这也意味着现有传统的云基础设施已无法满足5G、物联网和MEC等应用带来的边缘计算需求。
5G是通信与计算的深度融合，基于上述需求，领先的智能边缘软件提供商风河公司®近日发布了WindRiverCloudPlatform，该平台针对网络边缘进行优化，旨在帮助服务提供商应对复杂挑战，部署和管理物理上分布于不同地点的云原生vRAN网络基础设施。
风河市场副总裁MychalMcCabe
正面应对边缘侧五大挑战
如前文所述，5G从设计之初在解决人与人通信需求同时，更多的是关注人与物、物与物之间的通信，以此构建万物智联的数字化世界。而5G的特性也激发了各行业的产业升级，从目前的情况来看，5G已经在诸如智慧工厂、自动驾驶、远程医疗、IoT等领域得到应用。
不过，这部分应用场景的高风险性对时延、可靠性提出全新的需求，边缘计算成为为数不多的可选解决方案。风河市场副总裁MychalMcCabe对C114表示，就目前来看，在技术推动过程中，边缘侧主要面临五大挑战。
其一，边缘节点众多，大小不一、位置分散，显然对管理提出严苛的要求；其二，面对海量的边缘节点，运营商更希望能够实现零接触配置和全生命周期的自动化管理；其三，边缘服务可能对性能有不同的需求，涉及生命安全，自动驾驶等方面将需要更加灵活的快速调取；其四，关键的边缘服务，需要在网络中断的情况下，能够快速恢复；其五，不同于传统数据中心节点，边缘站点环境复杂，可能会遇到访问受限，电源受限等等问题。
面对这些挑战，风河WindRiverCloudPlatform能够从容的解决吗？据MychalMcCabe介绍，风河的整套产品，既可以在网络边缘单个计算节点以超低成本进行部署，也可以扩展到多达数千个节点，以满足高价值应用的增长需求。
具体来看，该方案为地理上分散的网络管理解决方案提供基础，不论这些节点的物理分布状况如何，由于其具备单一虚拟化界面、可实现数千个节点的零接触自动化管理。与此同时，远程节点在与控制平台断开后能够继续运行，并在再次连接后重新同步。所有控制功能都可以在任一站点上运行，远程节点可以零接触注册并被复制到数千个站点，复制过程可以全自动进行。另外，该平台能为分布式云系统提供全自动软件更新和升级，并具有回滚功能。
拥抱开源，助力5G场景落地
众所周知，风河一直是开源社区的积极贡献者，而风河全新WindRiverCloudPlatform也正是基于OpenStack基金会的开源项目StarlingX。据了解，StarlingX作为基于容器技术的云基础设施软件栈，可用于需要超低时延的边缘网络建设，而WindRiverCloudPlatform正是StarlingX开源项目的商业化实现。
“与企业级的IT平台不同，WindRiverCloudPlatform是一种即插即用的开源解决方案，专为边缘计算打造，并具有高确定性的超低时延。这对于高可用性、性能敏感的5G虚拟化无线基础设施以及自动驾驶汽车等先进应用来说至关重要。”MychalMcCabe强调。
基于开源，不管边缘站点在规划的5G部署拓扑结构中是处于远端、近端、区域还是核心数据中心，WindRiverCloudPlatform的通用虚拟化架构能够让服务提供商按照单一的方法创建云基础设施，实现容器和虚拟机和谐共存。
MychalMcCabe表示，“凭借风河多年来在嵌入式操作系统的经验以及对垂直行业的深度理解，再加上与开源社区的广泛合作，形成的整套WindRiverCloudPlatform，能够直接为运营商提供云原生分布式基础设施解决方案，满足5G应用需求。”
“数十年来，风河一直是全球电信基础设施骨干供应商，5G时代边缘计算的紧迫性进一步提升，而风河的WindRiverCloudPlatform能够确保运营商在建设5GvRAN网络边缘基础设施、融入应用场景并推动5G应用的过程中拥有理想的合作伙伴。”MychalMcCabe说。 责任编辑；zl
边缘智能+Matter：应对AIoT智能家居挑战，这两个技术支点很重要！
边缘智能+Matter：应对AIoT智能家居挑战，这两个技术支点很重要！出处：NXP发布于：2022-07-1916:49:38
内容提要 智能家居行业发展方兴未艾，与此同时其面对的技术挑战也是前所未有。我们应该如何提升用户体验、如何为用户提供更智能的数据和控制服务，如何保护用户隐私……在一场题为《恩智浦如何应对AIoT智能家居挑战：边缘智能与Matter》的主题演讲中，恩智浦半导体边缘处理事业线产品和市场总监林明先生针对这些问题，给出了深入地分析和解答。未来一个家庭中可能有100多台智能家居设备，不同设备间会有各种类型的智能交互，在不同设备间运行的连接协议可能会超过10种……不仅设备之间的互操作会更加复杂，而且随着各种传感器、数据量的增加，智能家居用户对数据隐私、信息安全也会越来越重视，智能家居数据的本地计算也越来越重要。
针对物联网设备的碎片化问题，诞生了Matter联盟，恩智浦是Matter联盟中重要的发起者和。
为了加速Matter标准的应用落地，恩智浦不仅在年初推出了业界首颗同时集成了Wi-Fi6，蓝牙5.2和802.15.4的三频无线电SoC，用以支持单芯片Matter网关和边界路由，而且计划在今年下半年推出集成了更多存储和安全模块的超低功耗MatterMCUK32W1，支持蓝牙5.3和802.15.4，为Matter设备端产品提供合适的解决方案。
在今天的智能家居产品中，为了提升用户体验，AI和机器学习在其中扮演着越来越重要的角色。为此，恩智浦推出了eIQ机器学习开发套件，用户可以基于自己的数据集，利用工具内嵌的模型进行选择，并对模型进行训练、优化、裁剪，部署到边缘处理器上，这使得基于MCU和MPU的智能家居机器学习应用开发变得更加简单。
在语音这个AI典型应用上，恩智浦可以为用户提供完整的语音交互和语音识别解决方案，其中包含的本地语音识别方案（VIT），能够实现唤醒词和语音识别命令。同时，恩智浦还会提供语音前端处理套件，包含波束成形、回声噪声消除等功能。
在机器视觉方面，基于恩智浦丰富的产品组合，可以根据不同的应用场景，提供包括人脸识别、人体检测、手势识别以及更精细化的眼球追踪等完整的解决方案。今年下半年，恩智浦还将推出无接触式人机交互解决方案。总之，面对未来智能家居的技术挑战，恩智浦不仅能够提供广泛的边缘处理和无线连接芯片产品，还能够为用户提供包含SDK、软件、算法等在内的完整解决方案。在其中，边缘智能和Matter将作为两个重要的技术支点，持续为智能家居的创新应用赋能！
关键词：智能家居上一篇：TWS中的电流检测和霍尔效应开关应用
下一篇：如何加速USB快充电池充电器设计
版权与免责声明凡本网注明“出处：维库电子市场网”的所有作品，版权均属于维库电子市场网，转载请必须注明维库电子市场网，https://www.dzsc.com，违反者本网将追究相关法律责任。
本网转载并注明自其它出处的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点或证实其内容的真实性，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。其他媒体、网站或个人从本网转载时，必须保留本网注明的作品出处，并自负版权等法律责任。
如涉及作品内容、版权等问题，请在作品发表之日起一周内与本网联系，否则视为放弃相关权利。
相关技术资料Vicor-业界首创系留无人机高空应急通信方案为抢险救灾提供保障2023/7/517:43:53了解智能家居技术的几个标准2023/6/1418:54:02如何将现有的智能家居设备连接到Matter2023/5/1815:34:54你知道主动降噪耳机是如何来降噪的吗？2023/5/1117:05:29TI-降低运动控制应用中可闻噪声的三种出色方式2023/4/2816:37:33