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运营 商边 缘 计算网络 技 术白皮书 边 缘 计算 产业 联 盟 （ECC ）与 网 络 5.0 产 业 和技术创 新联 盟 （N5A ）联 合 发 布 2019 年11 月随着 5G 时代的到来 ，边缘计算成为新的业务增长点 ，受到 了学术界、 产业界以及政府部门的极大关注， 在电力、 交通、 制造、 智慧城市等多个价值行业有了规模应用 。产业界在实践中逐步认 识到边缘计算的本质与核心能力。 伴随行业数字化进程的不断深入 ，持续涌现的新业务对边缘 计算提出了新需求 。而这些新的需求必然导致网络架构的变迁 。 边缘计算网络技术的研究已经成为边缘计算发展的重要前提。 为理清边缘计算与网络基础设施的关系 ，边缘计算产业联盟 （Edge Computing Consortium，缩写为 ECC ）与网络 5.0 产业与 技术创新联盟（Network 5.0 Industry and Technology Innovation Alliance，缩写为 N5A）共同研究编写 运营商边缘计算网络技术 白皮书。 本白皮书目的是识别 、解释和定位与边缘计算相关的网络技 术体系 。首先 ，从边缘计算对网络需求的三大典型场景出发 ，详 细分析了每个场景中边缘计算与网络基础设施之间的关系 ，得到 了七大关键需求 ；其次 ，从边缘计算的角度重新划分和定义了网 络基础设施 ，提出将边缘计算相关的网络基础设施分为边缘计算 接入网络（ECA ）、边缘计算内部网络（ECN ）、边缘计算互联网 络（ECI ）等三部分 ，并针对每一部分给出了相应的解决方案和关 键技术 ；最后 ，对边缘计算网络技术发展趋势和未来可能涉及的 技术进行了详尽的阐述。 本文档的目标读者包括但不限于边缘计算产业联盟的所有成 员 ，联盟成员的供应商 ，电信运营商 ，网络设备供应商 ，系统集 成商以及其他关心边缘计算网络基础设施相关的机构和个人。 PREFACE 前言 参与编写单位： 中国电信股份有限公司北京研究院 华为技术有限公司 中国移动研究院 中国联通网络技术研究院 中国联通研究院 中国信息通信研究院 重庆大学 北京邮电大学 和利时科技集团 思博伦通信科技有限公司 北京易华录信息技术股份有限公司 赛特斯科技股份有限公司 烽火通信科技股份有限公司 编写组成员： 雷 波 翁志强 黄还青 宋 军 赵倩颖 刘 鹏 李 勤 秦凤伟 曹 畅 何 涛 蔡岳平 徐 雷 于 城 张恒升 时晓光 朱毅明 李天辉 张少伟 张 兴 王 凌 祝 亮 兰光华前言 01. 引言 01 1.1 边缘计算 2.0 01 1.2 边缘计算网络 02 02. 边缘计算对网络的需求 03 2.1 固移融合场景 03 2.2 园区网与运营商网络融合场景 06 2.3 现场边缘计算场景 08 2.4 小结 11 03. 边缘计算网络基础设施 12 3.1 边缘计算接入网络 ECA 12 3.2 边缘计算内部网络 ECN 17 3.3 边缘计算互联网络 ECI 18 3.4 运营商 5G MEC 网络的架构模型和网建六大关键点 20 04. 边缘计算网络相关技术发展展望 24 4.1 边缘计算网络技术未来发展方向 24 4.2 无损网络 25 4.3 DetNet 26 4.4 算力网络 28 4.5 内容寻址网络 29 4.6 主动防御网络 31 4.7 B5G/6G 31 附录 1 ：术语表 34 附录 2 ：缩略语表 36 附录 3 ：参考文献 39 CONTENTS 目录01 运营商边缘计算网络技术白皮书 引言 01 引言 1.1 边缘计算 2.0 随着全球数字化浪潮的到来 ，5G、AI、大数据等新技术不 断涌现 。边缘计算正在兴起 ，成为新时代改变通信信息服 务模式的关键创新之一 。边缘计算被认为是 5G 与工业互 联网 、物联网等系统的重要结合点 ，有望带来更多的颠覆 性业务模式。 边缘计算产业联盟 （ECC ）2017 年发布的 边缘计算参考 架构 1.0中给出了边缘计算 1.0 的定义 。边缘计算是在靠 近物或数据源头的网络边缘侧 ，融合网络 、计算 、存储 、 应用核心能力的开放平台 ，就近提供边缘智能服务 ，满足 行业数字化在敏捷联接、 实时业务、 数据优化、 应用智能、 安全与隐私保护等方面的关键需求。 它从边缘计算的位置、 能力与价值等维度给出定义 ，在边缘计算产业发展的初期 有效牵引产业共识，推动边缘计算产业的发展。 随着边缘计算产业的发展逐步从产业共识走向落地实践 ， 边缘计算的主要落地形态 、技术能力发展方向 、软硬件平 台的关键能力等问题逐渐成为产业界的关注焦点 ，边缘计 算 2.0 应运而生。 边缘计算 2.0 ： 边缘计算的业务本质是云计算在数据中心 之外汇聚节点的延伸和演进 ，主要包括云边缘 、边缘云和 图 1 边缘计算 2.0 云计算 边缘计算 终端 交通 市政 制造 能源 视觉 手机 边云协同/ 边缘智能 边云协同/ 边缘智能 边缘云 边缘网关 云边缘 EC-SaaS EC-PaaS EC-IaaS EC-SaaS EC-PaaS EC-IaaS AI IaaS IaaS 行业 应用 网络 应用 IoT 应用 IoT 平台 行业 平台 网络 平台 AI EC-SaaS EC-PaaS EC-IaaS AI02 运营商边缘计算网络技术白皮书 引言 云化网关三类落地形态 ；以 “边云协同 ”和 “边缘智能 ” 为核心能力发展方向 ；软件平台需要考虑导入云理念 、云 架构、云技术，提供端到端实时、协同式智能、可信赖、可 动态重置等能力 ；硬件平台需要考虑异构计算能力 ，如鲲 鹏、ARM、X86 、GPU、NPU、FPGA 等。 云边缘 ：云边缘形态的边缘计算 ，是云服务在边缘侧的 延伸 ，逻辑上仍是云服务 ，主要的能力提供依赖于云服 务或需要与云服务紧密协同 。如华为云提供的 IEF 解决 方案 、阿里云提供的Link Edge 解决方案 、AWS 提供的 Greengrass 解决方案等均属于此类。 边缘云 ：边缘云形态的边缘计算 ，是在边缘侧构建中小规 模云服务能力 ，边缘服务能力主要由边缘云提供 ；集中式 DC 侧的云服务主要提供边缘云的管理调度能力 。如多接 入边缘计算 （MEC ）、CDN、华为云提供的 IEC 解决方案 等均属于此类。 云化网关 ：云化网关形态的边缘计算 ，以云化技术与能力 重构原有嵌入式网关系统 ，云化网关在边缘侧提供协议 / 接口转换 、边缘计算等能力 ，部署在云侧的控制器提供边 缘节点的资源调度、应用管理、业务编排等能力。 1.2 边缘计算网络 边缘计算在网络边缘融合网络、 计算、 存储、 应用等能力， 网络是边缘计算的核心能力之一 ，边缘计算系统的部署也 会对相关网络的能力与架构产生重要影响。 为了更好地描述边缘计算网络基础设施 ，本白皮书定义如 下三个名词 （ECA 、ECN 、ECI ） ，来分别描述边缘计算网 络的三个部分： ECA （Edge Computing Access， 边缘计算接入网络） ： 从用户系统到边缘计算系统所经过的网络基础设施； ECN （Edge Computing Network，边缘计算内部网 络）：边缘计算系统内部网络基础设施； ECI （Edge Computing Interconnect，边缘计算互联 网 络 ）： 从边缘计算系统到云计算系统 （如公有云 、 私有云、 通信云、 用户自建云等） 、 其它边缘计算系统、 各类数据中心所经过的网络基础设施； 边缘计算网络基础设施示意图如下所示： 图 2 边缘计算网络基础设施 数据中心 （含客户自建云） 云计算系统 其他边缘计算系统 边界网关 接入网 园区网 边缘计算系统 ECN ECA ECI 无线回传网/骨干网/城域网等运营商边缘计算网络技术白皮书 边缘计算对网络的需求 03 02 边缘计算对网络的需求 边缘计算的部署位置可以从地市延伸到客户现场 ，涉及了 运营商网络 、边缘数据中心网络以及客户现场网络等 ，会 对多域的网络提出新的需求和挑战 ，例如时延 、带宽 、高 并发等 。总体来讲 ，边缘计算的部署对网络的影响主要包 括三大场景 ：固移融合场景 、园区网与运营商网络融合场 景、现场边缘计算网络 OT 与 ICT 融合场景。 2.1 固移融合场景 2.1.1 范围 运营商边缘计算应支持移动网和固定网同时接入 ，多种接 入方式可以为垂直行业提供灵活的网络接入以及高带宽 、 低时延的无缝连接承载网络。 移动网接入的边缘计算在距离用户最近的位置提供了业务 本地化和边缘业务移动性能力 ，进一步减小业务时延 ，提 高网络运营效率、 提高业务分发以及改善终端用户体验等。 其采用灵活的分布式网络体系结构 ，把服务能力和应用推 进到网络边缘 ，极大地缩减了等待时间 。智慧城市 、远程 手术、自动驾驶等为其主要应用场景。 图 3 移动网接入 Metro AGG ACC 5GC-CP MEC EC 5GC服务 MEC EC 5GC服务 MEC EC 5GC运营商边缘计算网络技术白皮书 边缘计算对网络的需求 04 运营商通过边缘计算提供 FMC 服务 ，需要边缘计算同时 连接 MBB 和 FBB 网络 ，和两张网络上的云业务交互 ，其 中 5G 核心网实现用户面 UPF 下沉， 主要解决分流、 计费、 QoS、移动性管理等问题 ，5G 接入网实现控制面和数据 面分离 ，实现灵活的扩展能力 ，固网则通过宽带接入设备 BRAS/BRASUP 进行分流。 图 5 固移融合边缘计算 骨干网 骨干网 区域DC CR OLT CR BRAS/SR BRAS/SR 边缘计算 边缘计算 边缘计算 接入 汇聚 固网接入的边缘计算是将业务节点和固网专用设备部署在 一起 ，它帮助计算遍布在从端到边到云的各个环境 ，赋能 万千行业， 使业务在本地能进行闭环， 大幅降低响应时延， 缩减 IDC 带宽成本的消耗。 图 4 固网接入 SDN-IP Controller OLT ONT/CPE ETH/PLC/WIFI AP STB BNG CR 省干 CR 省干 省中心 地市 Analysis 服务器 CR 地市运营商边缘计算网络技术白皮书 边缘计算对网络的需求 05 2.1.3 对网络的需求 边缘计算固移融合对网络的诉求主要集中在移动网和固网 共 MEC 节点和平台 ，使得同一业务通过不同网络接入进 来的流量可以在同一节点处理 ，保障时延以及带宽要求 ， 增强互动性的体验 。具体包括业务接入 、分流 、调度 、异 常切换、网络能力开放以及协同等方面。 固网和移动网络访问边缘计算业务的需求 ：支持通过 不同网络接入的同一个业务 ，对多路网络的实时性 、 稳定性提出了新的需求，需要满足业务同步。 灵活的业务分流能力 ：网络需要能够灵活的基于用户 号码 、目的 IP、业务 URL 等方式配置分流规则 ，将目 标用户流量分流至边缘计算平台。 精准的业务调度 ：网络能够结合边缘计算分布 、网络 2.1.2 城市监控固移融合场景 城市监控是智慧城市的主要应用之一 。传统的监控绝大多 数是固定监控方式 。通过在交通指示灯 、路灯等设施安装 摄像头实现对固定目标或一个有限监控区域的视频监控 。 因其部署位置固定 ，目前多采用固网接入的方式 ，可以有 效保障其带宽以及视频流传输的稳定性 。不过固定点监控 不可避免地存在盲点 。这就需要配合执法人员进行动态的 全方位监控 。一般通过为执法人员配备便携式摄像头等方 式，实现执法的全过程监控以及追踪等功能。 虽然通过 4G 接入的监控解决方案具有双向通话 、轨迹记 录及回传 、认证核验 、视频实时回传等优点 ，但是它的视 角窄 、不能实时对比 ，虽然视频可以实时回传 ，但流量费 用高 ，一般只传轨迹 。依托 5G 网络的高带宽 、低时延和 多接入能力 ，摄像头可通过 5G 网络接入到边缘计算节点 中， 减少目标出现在摄像头到执法者终端收到信息的时延， 达到实时执法的目的。 通过固网和移动网的多接入承载，固定点监控和移动监控相 互配合，可以对采集到的人像信息进行实时的处理，有效提 高执法的时效性，降低大量视频数据对网络的冲击，降低上 行网络带宽占用率，解决目前事后处理和搜索的诸多缺陷。 由于执法设备的不断升级 ，可以将真实的三维全景实时呈 现 ，最大限度保留场景的真实性 ，对网络的带宽提出了更 高的要求 ；另外 ，由于固定点监控和移动监控需要相互同 步配合 ，对多种网络都提出了实时性的需求 ；最后 ，由于 移动监控设备的位置不断变化 ，如何保证灵活的业务分流 也是另一个需要研究的问题。 图 6 城市监控固移融合场景 国家骨干网 省网CR 城域CR OLT BRAS 固 网 移 动 网 抓拍 检索 布控 报警 轨迹 分析 挂图 作战 全景监控 记录仪 便携式监 控记录仪 城域 接入 城域 汇聚 城域 核心 省内 骨干 省际 骨干 边缘计算平台运营商边缘计算网络技术白皮书 边缘计算对网络的需求 06 带宽 、资源负荷和传输路径等因素选择最优路径 ，将 业务调度至最合适的边缘计算平台。 可靠性 ：网络能够在边缘计算节点业务发生故障时 ， 不再往异常边缘计算节点做业务分发 ，能够快速切换 至其他节点，降低故障影响面。 网络能力开放 ：网络能够提供统一的 API 接口将边缘 计算节点负荷 、链路拥塞 、用户位置等信息传递给业 务侧调用。 网络边云协同 ：网络能够提供中心云和边缘云之间的资 源、 安全、 应用、 业务以及不同地域之间等多方面的协同。 2.2 园区网与运营商网络融合场景 2.2.1 范围 园区网和运营商网络融合是边缘计算常见的网络融合场景之 一。 园区网为行业客户在园区范围内提供网络连接 ，运营 商网络为行业客户提供互联网接入和分流管道。同时，运营 商网络或园区网可部署边缘计算节点，为用户提供数据服务 等业务。 目前涉及园区网络和运营商网络的结构如上图所示 ，运营 商大网主要包括 4G/5G 无线网络 、城域承载网 、骨干承载 网以及核心网 。传统的云计算模式下 ，园区处理业务的能 力有限 ，运营商网络只作为数据传输的管道 ，存在着如下 问题： 业务时延较高：基于传统计算和网络模型下， 将数据发送 到云端 ，由云端的分析和处理系统对数据做处理 ，增加 了系统处理的时延， 无法满足一些园区业务的时延需求。 网络带宽占用大 ：传统的计算能力都放在云端 ，所有 数据需要实时上传到云端 ，会造成网络负载过大 ，增 加带宽压力。 数据安全隐私风险高 ：将数据上传到云端 ，网络线路 过长，增加数据泄露和代码被劫持的风险。 园区 WIFI 信号不稳定 ，难以承载关键业务 ： 园区网络 一般部署 WIFI 系统， 但 WIFI 无法满足实时控制的要求， 而且 WIFI 在热点切换的过程中会导致丢包 ，容易受到 建筑物墙体的阻碍 ，容易受到同频率电波的干扰和雷 电天气等的影响，成为园区业务安全隐患。 图 7 园区网与运营商网络融合 园区网与运营商网络融合 云数据中心 核心网 直播/安保 企业应用1 . . . 企业应用N 管理应用 骨干承载网 骨干承载网 园区网 运营商 城域承载网 专线或 外网 专线 L3 SW L3 SW 5GC EMS MANO 无线UME NEF UPF AMF NRF PCF SMF UDM 承载网 承载网 园区网运营商边缘计算网络技术白皮书 边缘计算对网络的需求 07 随着企业应用的飞速发展 ，特别是随着 5G 的部署 ，可以 支持更多的大带宽 、低时延 、大容量业务 ，越来越多的园 区需要部署运营商的 5G 网络来支撑办公 / 生产业务运行 ； 另外一方面 ，运营商网络可以延伸到园区 ，为园区边缘计 算业务提供优质的网络连接和最近的边缘节点服务 ，因此 边缘计算节点可以放置在运营商网络 ，省去用户边缘数据 中心的建设成本 。这种场景涉及了园区网与运营商网络融 合 ，适用于一些通用的办公 / 生产业务 ，如园区人脸识别 及智能门禁、视频监控、视频直播、数据采集分析等。 2.2.2 园区智能门禁场景 门禁是进入园区的第一道入口 。目前很多企业仍然使用传 统的人工登记的方式， 严重影响了园区通行的效率。 同时， 园区门禁 、大楼门禁 、会议室门禁等多道验证也影响了园 区内用户以及到访园区的访客体验。 为解决上述问题 ，可以在运营商接入机房部署边缘计算节 点以及相应的业务 ，通过园区网络与运营商网络的融合来 联动多道门禁 ，节省用户及访客到达某个具体会议室或办 公室的时间，提高用户体验。 该方案下边缘计算节点部署在运营商机房 ，通过 5G 定制 化的网络或者固网方式与园区连接 。运营商边缘计算节点 实现人脸识别及车牌识别 ，并且结果联动来匹配客户 ，自 动开关门以及接引至停车位 。园区内部多道门禁在园区通 过网络互联 ，并且可以互相通信 ，例如前台与电梯间同步 识别结果，为 VIP 客户自动安排电梯等待。 方案本身涉及多个网络领域的融合 ，如何保证业务准确的 分流 、保障网络的低时延和大带宽 ，如何满足不同网段的 安全互信需求 ，以及如何实现跨域的网络管理和编排 ，都 是需要考虑的关键问题。 2.2.3 对网络的需求 园区网和运营商大网融合为边缘计算请求者提供最近的边 缘节点服务， 涉及了多行业的网络能力融合，对网络的互 联、互通、互操作提出了需求。 互 联：运营商网络提供专线业务， 为园区网提供出口连接， 使能园区网接入互联网以及实现多园区连接 。运营商网络 主要提供管道能力，不涉及企业生产 / 办公业务。 互 通： 运营商网络和园区网络 ，能够根据园区用户的生产 / 办公业务的区别 ，为业务提供差分化网络承载服务 ，如 不同 QoS 等 。随着边缘计算下沉到企业园区网 ，促进加速 企业业务进一步上云 ，企业生产 / 办公业务需要园区网和 运营商网络结合为不同业务提供差分化服务。 互操作 ：园区和运营商网络可以进行更深层次的互动 ，例 如园区网络可以调用运营商网络开放的网络能力接口 ；运 营商可以动态得根据园区网络的实时需求调配接入的网络 参数 ，或者由园区客户根据自身需求自行配置所使用的园 图 8 园区智能门禁场景 安排电梯（可人工） 指引接待 结果同步 人脸信息 入口 车牌信息 人脸库 车牌库 车位库 停车区 定制化网络切片接入（时延、安全） 1楼大厅 EC机房 6 6 5 5 1 4 3 2运营商边缘计算网络技术白皮书 边缘计算对网络的需求 08 区及运营商网络。 为实现园区网和运营商大网融合的互联 、互通 、互操作 ， 需满足以下需求： 网络数据分流 ：研究边缘大网和园区数据网实现数据 对接 ，大网如何将数据卸载到园区网中 ，实现一部分 安全性要求高的业务不出园区。 实时连接性需求 ：避免路径绕转带来的额外时延 ，采 用最短业务处理路径。 可靠性需求 ：一方面需要建立网络的保护机制 ，提高 对网络故障的抵抗性 。另一方面需要避免不稳定无线 网络带来的风险。 增强网络 API ： 大网边缘计算平台需要承载大量行业用 户业务 ，针对行业用户的通用诉求来增强 API 是大网 能力的重要发展方向。 跨域管理 ：需要实现跨网络的协同管理 ，采用标准化 的管理接口 ，通过对网元的抽象 ，做到园区网和运营 商网络的资源统一调度， 业务统一配置， 故障统一定位。 安全：园区网和运营商大网需要通过防火墙做连接，以保 证两端网络之间安全融合；在数据层面，需要通过边缘计 算配置到园区网的路由， 确保 5G 数据面与园区网畅通。 2.3 现场边缘计算场景 2.3.1 范围 现场边缘计算是在生产现场部署的边缘计算技术体系 ，可 以为生产现场提供智能化的网络接入以及高带宽 、低时延 的网络承载 ，并依靠开放可靠的连接 、计算与存储资源 ， 支持多生态业务在生产现场侧的灵活承载。 生产现场边缘计算的特点是将时延敏感的数据采集和控制 功能 、高带宽内容的存储以及应用程序放在更接近现场的 位置 ，作为分布式云计算架构的有机组成部分 。业务 、数 据等都在车间 、工厂或园区内部运行处理 ，传统上较少涉 及外网 ，主要集中在工厂内网的建设 。尽管当前制造企业 的网络部署方式多种多样 ，但传统上遵循了多层级方式建 图 9 现场边缘计算网络层级 第0层：生产过程 第1层：传感/执行 第2层：控制 第3层 第4层 以太网 工业以太网/现场总线 企业资源 计划ERP 制造执行MES 批控制 BATCH 连续控制 DCS 离散控制 PLC运营商边缘计算网络技术白皮书 边缘计算对网络的需求 09 设 ，一般从上到下划分为企业办公网络 、生产管理网络 、 过程控制网络以及现场 I/O 网络 ，如下图所示 。各层级根 据不用的业务需求分别采用不同的网络协议进行构建 ，层 次之间使用网关等设备进行互联。 企业办公网络用于企业各业务系统之间交换业务过程信息， 是企业的骨干网络 ，承载 ERP、以及网页 、邮件 、文件传 输等 IT 业务 。企业办公网通常使用商用的交换机和路由器 构建，采用标准以太网协议，并根据需要与互联网相连。 生产管理网络用于交换生产调度和执行信息 ，一般由 MES、WMS 等系统组成 ，通常通过单向网闸或防火墙与 过程控制网络相连 ，采集各种生产现场数据信息和状态信 息 ，实现对生产过程的管理和优化 ；同时通过防火墙与企 业办公网络相连， 与上层业务系统 （如 ERP 、PLM 等系统） 交换产品信息 、工艺信息 、订单信息等 。生产管理网络一 般使用标准以太网协议构建。 过程控制网络为生产控制系统提供基础的网络设施 ，根据 生产工艺的不同通常选用的控制系统包括 DCS（分布式控 制系统 ） 、PLC （可编程逻辑控制器 ） 、DNC（分布式数 控系统 ）等 。过程控制网络一般使用工业以太网或者各种 现场总线协议进行构建 ，对网络的确定性 、可靠性和实时 性都有较高要求 ，最快可提供毫秒级的传输周期 。主流的 工业以太网协议提供实时与非实时两种业务通道 ，对于设 备之间具有实时性要求的传输业务 ，如控制指令等 ，通过 实时通道进行 ；对于无实时性要求的业务 ，比如配置和管 理指令等，则通过非实时通道进行。 现场 I/O 网络主要实现对生产现场的信息采集 ，一般使用 现场总线协议构建网络 ，有部分自动化水平比较高的企业 正逐步使用工业无线和工业以太网在一定程度上代替现场 总线。 2.3.2 设备实时智能检测场景 工业检测涉及了工业的生产 、制造 、维护等多个环节 ，是 现场边缘计算的重要应用之一 ，边缘计算平台通过对现场 设备的数据进行采集 ，实时反馈分析处理结果 ，一方面可 以实现产品质量的视觉实时高精度高效率检测与持续优 化 ，提高检测的准确率和实时性 ，进而促进生产效率的提 升 ；另一方面可以在现场设备在运转状态下进行异常检测 及损伤评估，从而确保生产过程的安全性和稳定性。 工业现场的高清相机 、线阵相机实现产品的质量图像实时 检测 ，并通过现场级网络将实时图像数据传输至边缘层进 行智能检测分析，同时根据反馈结果实时操作。 边缘计算层接收来现场级网络的产品图像数据 ，基于人工 智能算法模型进行实时分析决策 。边缘计算层将数据经过 聚合后通过管理 / 企业级网络上传到云平台 ，同时接收经 过训练的数据处理模型进行更新 ，以优化检测精度并满足 多样性产品的检测。 云平台接收来自边缘云聚合的数据信息 ，训练模型 ，将更 新模型推送到边缘端，完成数据的分析和处理。 在智能检测场景中 ，检测的对象通常是现场作业的设备 ， 会通过多种多样的现场协议接入 ，一方面 ，为了保障机器 及人员安全 ，需要系统能够及时有效得反馈处理结果 ；另 图 10 设备实时智能检测架构 实时 工业响应10ms 智能 应用本地部署 数据聚合 信息本地过滤 管理 本地管理 云平台 边缘计算 现场 数据存储 数据预处理与上传 任务编排 任务调度 智能分析 智能决策 数据挖掘 模型训练 数据共享 大数据分析运营商边缘计算网络技术白皮书 边缘计算对网络的需求 10 一方面 ，采集的数据已经由传统的结构化数据慢慢转变为 非结构化数据 ，数据量增大 ，对网络的带宽也提出了更高 的要求 。另外 ，应用涉及了现场设备 、边缘计算节点以及 边缘云之间的多段网络 ，对跨域的网络管理以及自动化部 署也提出了新的需求。 2.3.3 对网络的需求 现场网络的总体发展趋势是 OT 网络与 IT 网络的融合 ，支 撑新一代的网络技术融入到生产控制及管理的过程中 。同 时，不同的网络层级对指标及性能的需求有所不同。 企业级网络通信主要使用 TCP/UDP 和 IP 协议进行 ，主要 关注的内容是网络的带宽 ，对实时性和可靠性的要求并不 严格。 控制网和制造执行系统 ，是运行边缘计算业务的主要执行 层 。控制层为了提高实时性 ，实时通道将应用层数据直接 加载到修改过的二层工业以太网帧中进行传输 ，而非实时 通道为了提高兼容性 ，支持标准的 TCP/UDP 和 IP 协 议， 能够与普通以太网设备兼容 ；制造执行层通常用以太网构 建 ，与控制网之间需满足安全隔离等需求 。这几层网络主 要关注确定性、实时性和可靠性。 传感 / 执行层包括总线 、工业无线或使用私有网络协议的 设备网 （OT 网络 ） ，无法与标准以太网直接互联 ，必须 通过网关或 PLC 等设备进行转换 。这部分网络对实时性和 可靠性有非常高的要求 ，随着现场设备的升级 ，对带宽的 要求也在逐步增高。 总的来讲，现场边缘计算网络需要满足以下几点需求： 异构终端接入需求 ：现场网络需要面对多种多样的设 备，支持多种类的设备接口。 确定性时延及带宽需求 ：在时延方面 ，工业自动化控 制通常分为运动控制和过程控制 ，运动控制通常要求 时延在 1ms 级别 ，过程控制要求时延在 10ms100ms 级别 ；同时 ，确定性时延不仅要求低时延 ，还要求时 延的抖动控制在一定范围内， 通常为纳秒级 ； 带宽方面， 对于传统结构化数据的采集， 要求在 100kbps， 对于非 结构化数据的采集， 例如视频等， 要求在100mpbs 以上。 可靠连接性需求 ：现场业务的丢包率根据不同的业务 要求在 10 -6 10 -9 范围内。 跨域协同和管理 ：需支持现场网络到企业网络各层级 的协同和自动安装管理。 安 全： 工业界最关注的问题 ，在未来工业网络扁平化 的趋势下 ，如何保障现场网络和企业网络的不同安全 登记和需求 ，保障工业网络不受入侵 、工业数据不被 窃取是工业网络构建的基本要素。 另外 ，随着工业互联网的发展 ，现场边缘计算网络呈现出 了 “IP 化、扁平化、无线化 + 灵活组网”的发展趋势。 IP 化： 主要是指 ECA ，以实现从机器设备到 IT 系统的 端到端互联 ，进而实现整个制造系统更大范围 、深层 次的数据交互与协同。 扁平化 ：包括两个方面 ，一是工厂 OT 系统将逐渐打破 车间级、 现场级分层次组网模式， 智能机器之间将逐渐 实现直接的横向互联 ； 二是整个工厂管理控制系统扁平 化， 包 括 IT 系统和 OT 系统部分功能融合 ，或通过工 业云平台方式实现，实时控制功能下沉到智能机器。 无线化 ：利用各种无线技术支持企业内更加广泛的信 息采集与传送 ，消除 “信息死角 ” 。随着产业互联网 的发展， 无线技术将逐步成为有线网络的重要补充， 但 还需要解决电磁信道干扰、 低功耗、 可靠性等关键问题。 灵活组网 ：面向柔性生产的需要 ，通过网络资源的动 态调整 ，实现生产过程的灵活组织及生产设备的 “即 插即用”。运营商边缘计算网络技术白皮书 边缘计算对网络的需求 11 2.4 小结 边缘计算网络涉及现场网络 、园区网络以及运营商接入 / 汇聚网络等多域边缘计算网络 ，从网络的架构 、性能等多 方面提出了更高的需求。 不同的边缘计算业务对网络的范围 、性能等需求各异 ，对 于固移融合业务场景 ，需满足移动网络和固网同时访问边 缘计算业务的需求 ，以及低时延 、高可靠性连接需求 ，实 现无缝业务体验 。对于运营商网络和园区网络融合场景 ， 需求主要集中在新型移动网络技术如 5G 的接入以及网络 的互联 、互通 、互操作 ；对于现场边缘计算网络 ，需求主 要是 OT 网络与 IT 网络的融合以及现场业务的确定、 实时、 可靠和安全需求； 总体来讲 ，边缘计算对网络的需求可以总结为以下几个方 面： 1) 支持业务通过固网或移动网的多接入需求。 2) 满足边缘计算的可靠连接性需求，无绕行网络。 3) 支持网络边云协同 / 跨域边云协同。 4) 支持算力按需调度，选取最优节点处理业务的需求。 5) 运营商网络和园区网融合的互联互通互操作 、以及安全 互信需求。 6) 满足边缘计算的确定性时延 / 低时延 、高带宽 、高并发 网络需求。 7) 支持现场异构接入网络。运营商边缘计算网络技术白皮书 边缘计算网络基础设施 12 03 边缘计算网络基础设施 经过这几年的边缘计算实践 ，业界已经逐步认