2018边缘云计算技术及标准化白皮书.pdf

边缘云计算技术及 标准化白皮书 （ 2018） 编写单位：阿里云计算有限公司 中国电子技术标准化研究院 等 2018年 12月 12日 联合 发布 内容摘要 随着 5G、物联网时代的到来以及云计算应用的逐渐增加，传统的云计算技术已经无法满足终端侧“大连接，低时延，大带宽”的需求。随着边缘计算技术的出现，云计算将必然发展到下一个技术阶段，将云计算的能力拓展至距离终端最近的边缘侧，并通过云边端的统一管控实现云计算服务的下沉，提供端到端的云服务，由此产生了边缘云计算的概念。为了积极引导边缘云计算 技术和应用发展，以及边缘 云计算相关标准的制定，我们编写本白皮书， 其主要内容包括： 一、 定义边缘云计算 的 概念 。 首先 梳理了 目前 边缘计算的概念； 其次 对 边缘 云计算 进行 了定义和 详细的描述； 然后阐述 了 对 边缘计算与 边缘 云计算 之间的关系 。 二、 边缘 云计算的典型应用场景 。通过列举 边缘云 计算 的 典型 应用场景 ，分析了 边缘云计算技术 在各个 应用场景中 关键成功因素。 三、 边缘云计算的技术 特点 。 边缘 云计算具备 6大 特点，包括低延时、自组织、可定义、 可 调度、高安全 和 标准开放。 四 、 边缘 云 计算 标准化需求 以及 标准化建议。 通过 对边缘云技术的分析，给出相应的标准 化 建议，包括 5大类 标准： 基础 标准、技术标准、管理标准、安全标准 和 行业及应用 标准 。 编写单位 （排名不分先后） 阿里云计算有限公司 中国电子技术标准化研究院 （工业和信息化部电子工业标准化研究院） 中国联合网络通信有限公司研究院 中 移（ 苏州 ） 软件 技术有限公司 广州虎牙信息科技有限公司 参编 人员 白常明 朱 松 张大江 陈志峰 杨丽蕴 王泽胜 陈 行 高 莹 姜 倩 刘 晨 杨 鹏 赵越鹏 赵娇娇 张瑞增 徐 雷 毋 涛 侯 乐 赵 怡 辛 盛 刘亚 丹 杨智林 于新林 周 升 曹维国 董陈强 李静远 王广芳 曾林青 张毅萍 熊 鹰 王文娟 高俊富 王 政惠 何云飞 朱照远 杨敬宇 版权声明 本白皮书版权属于中国电子技术标准化研究院和阿里云计算有限公司，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：边缘云计算技术及标准化白皮书（ 2018）”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 目 录 一、边缘云计算简介 . 11.1边缘计算概念 . 1 1.2边缘云计算概念 . 2 1.3边缘计算与 边缘云计算的关系 . 5 1.4 相关术语 . 7 1.5 缩略语 . 7 二、边缘云计算典型应用场景 . 82.1边缘云计算应用场景综述 . 8 2.2场景一：互动直播中的边缘云计算应用 . 9 2.3场景二：智慧城市中的边缘云计算应用 . 10 2.4场景三：新零售中的边缘云计算应用 . 12 三、边缘云计算技术特点 . 14 四、边缘云计算标准化需求 . 16 五、边缘云计算标准化建议 . 19 六、结束语 . 21 1 一 、 边缘 云计算简介 1.1边缘 计算概念 和云计算出现的时候一样，目前业界对边缘计算（ Edge Computing）的定义和说法有很多种。 ISO/IEC JTC1/SC38对边缘计算给出的定义： 边缘计算是一种将主要处理和数据存储放在网络的边缘节点的分布式计算形式。边缘计算产业联盟对边缘计算的定义是指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连接 、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。国际标准组织 ETSI的定义为在移动网络 边缘提供 IT服务环境和计算能力，强调靠近移动用户，以减少网络操作和服务交付的时延，提高用户体验。随着 5G技术的逐步成熟， MEC（ Multi-Access Edge Computing，也被称为 Mobile Edge Computing ）作为 5G的一项关键技术成为行业上下游生态合作伙伴们共同关注的热点。目前， ETSI对 MEC的定义是指在 网络 边缘为 应用开放 者 和内容 服务 商提供 所需 的 云端计算功能 和 IT服务 环境 。 上述边缘计算的各种定义虽然表述上各有差异，但基本都在表达一个共识：在更靠近终端的网络边缘上提供服务。 从技术的角度看，“人联网”时代“云端二体协同”是一种基本的技术组合形态。而在“物联网”时代，数以千亿计的各种设备将会联网，大量的“摄像头，传感器”将会成为物联网世界的眼睛，是“智 慧化”服务的基础。万物互联时代的基本需求是“低时延，大带宽，大连接，本地化”。 目前的“云端二体协同计算”已经无法满足“低时延，低成本”的需求。带宽成本和传输时延都是个大问题，需要引入边缘计算来解决这个问题。所以，“云边端三体协同”是物联网时2 代的计算组合形态，边缘计算是物联网时代不可或缺的基础设施之一。边缘计算逐步发展成为“全球覆盖，无处不在”的通用基础设施。 未来边缘计算和云计算是相辅相成，相互配合，边缘计算的定位是拓展云的边界，能够把计算力 拓展到离“万物”一公里以内的位置。将边缘计算和云计算相 结合 ，目前 业界有很多尝试，也是技术研究的一大热点。 1.2边缘 云计算概念 要定义 边缘云 计算 的概念，首 先 需要明确云计算的概念 。现阶段 广为接受的云计算 定义是 ISO/IEC 17788信息技术 云计算 概览与词汇 的 定义： 云计算是一种将可伸缩、弹性、共享的物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理，并提供网络访问的模式。云计算模式由关键特征、云计算角色和活动、云能力类型和云服务类别、云部署模型、云计算共同关注点组成。 。 但目前对 云计算的概念都 是 基于集中式的资源管控 来提出 的 ，即使 采用多个数据中心互联互通 形式， 依然将 所有 的软硬件资源 视为统一 的资源进行管理 ， 调度和售卖。随着 5G、 物联网时代的到来 以及 云计算 应用 的 逐渐 增加，集中式的云已经无法满足终端侧 “ 大连接 ，低时延，大带宽 ” 的 云资源需求。 结合 边缘计算的概念， 云计 算将必然发展到下一个技术阶段，就是将云计算的能力拓展至距离终端更 近的边缘侧，并通过云边端的统一管控实现云 计算服务的下沉，提供端到端的云服务，边缘云计算的概念也随之产生 。 本文给出 的 边缘云计算 定义 为 ： 边缘 云 计算 ， 简称 边缘云，是 基于 云计算技术的核心和 边缘 计算 的 能力，构筑在 边缘 基础设施 之上 的 云计算 平台 。形成边缘位置的计算、网 络、存储、安全等能力全面的弹性云平台，并与中心云和物联网终端形成“云边端三体协同” 的端到端的技术架构，通过将网络转发、存储、3 计算，智能化数据分析等工作 放 在边缘处理，降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本，并 提供 全网调度 、 算力分发等 云服务 。 边缘云计算的 基础 设施包括但 不限于： 分布式 IDC，运营商通信网络 边缘基础 设施 ， 边缘侧客户节点（ 如 边缘网关，家庭网关 等 ） 等 边缘设备 及其 对应的网络环境。 图 1表述 了 边缘云计算的 基本概念 。边缘云作为 中 心云的延伸 ，将 云 的 部分服务或者 能力 （包括 但不限于 存储 、计算、网络、 AI、大数 据、安全等 ）扩展 到边缘 基础 设施 之上 。中心云 和边缘云相互配合，实现 中心 -边缘 协同 、全网算力调度、全网统一管控 等 能力，真正 实现 “ 无处不在 ” 的 云。 图 1边缘云计算示意图 边缘云 计算 本质上 是 基于云计算 技术 ，为 “ 万物互联 ” 的 终端提供 低时延、自组织 、可定义、 可调度 、高安全、 标准 开放 的 分布式 云 服务。 边缘 云可以 最大 程度上与 中 心云 采用统一 架构、统一接口 、统一 管理 ，这样能够最大程度 地 降低用户开发 和 运维 成本 ，真正实现将云计算的范畴拓展至距离4 数据 源 产生更近的地方 ， 弥补传统架构的云计算 在某些应用场景中的不足之处 。 根据所选择 的边缘云 计算 基础设施的不同 以及 网络环境的 差异 ， 边缘云计算技术 适用于 以下一些场景： 1. 将 云的计算能力 延展 到离 “ 万物 ”10公里的位置， 例如 将服务 覆盖到“ 乡镇， 街道级 十公里 范围圈 ” 的 计算场景。 2. “ 物联网云 计算平台 ” 能够将云的 计算 能力延展到 “ 万物 ” 的 身边， 可称为 “ 一公里 范围圈 ” ，工厂、 楼宇 等 都是 这类 覆盖的计算场景。 3. 除了 网络 能够覆盖到的 “ 十公里 计算场景 ” 和 “ 一公里 计算场景 ” ，边缘云计算 还 可以 在网络无法覆盖的地域 ，通常 被 称之 为 “ 网络 黑洞 ” 的区域提供 “ 边缘云 计算 服务 ” ， 例如 “山海 洞 天 ”（ 深山 、 远海 航船、矿井 、飞机） 等 需要计算的 场景 ， 在需要的 时候 将 能够 处理的数据进行实时 处理 ，联网之后再与中心云协同处理 。 边缘 云 计算服务 应具备以下特点： 1. 全 覆盖： 提供各种覆盖 场景的一站式 边缘计算服务和敏捷交付 能力 。 2. 弹性 伸缩： 按需购买 ，按量付费， 实现 业务的弹性伸缩需求 ，节省 了 自建所需 的 供应链 管理 、 建设及资金投入成本。 3. 开放 灵活： 提供 “ 标准 开放 ” 的边缘云 计算平台，可方便与 中心云 系统对接， 按业务 需求灵活部署 各类 应用。 4. 安全 稳定 ：利用云计算 核心 技术积累构建安全稳定的边缘 云 计算核心系统。 在 使用 边缘云计算服务 之后 ， 用户可以 进一步扩展 自身 的应用，获得以下 收益 ： 5 1. 降低时延：边缘云 计算服务 可以 提供 5ms以下 的 终端 访问时延 。 2. 业务 本地化 ：采用 云边端 三体 协同架构后， 大量 的处理响应在本 地 发生 ，终端到 云的访问频次将减少 80%以上 。 3. 降低成本：引入 边缘 云计算 后，计算 、 存储 、 网络等成本 可以节省 30%以上。 4. 敏捷 交付： 采用边缘 云 计算服务 后，可以获得 “ 一分钟 敏捷交付 ” 的 能力 。 5. 高安全：具备 与 传统云服务 一体 化 的 高 安全能力，包括 DDoS清洗和黑洞防护能力 、 多租户隔离 、异常流量自动检测和清洗、中心 -边缘安全管控通道 等 。 6. 开放易用：包括 开放的运 行环境 、灵活 部署各类云服务和应用 、 在线 远程 管理 、 运行指标可视化监控等。 综上所述 ，边缘 云计算具备 网络低时延 、 支持海量数据访问 、 弹性 基础 设施等 特点 。 同时 ，空间距离的缩短带来的好处不只是 缩短 了传输时延，还减少了复杂网络中各种路由转发和网络设备处理的时延 。此外，由于 网络链路争抢的几率大大减小， 能够 明显降低整体时延。边缘 云计算 给 传统 云中心增加了分布式能力，在边缘侧部署部分业务逻辑并完成相关的数据处理， 可以 大大缓解 将数据 传回 中心 云的压力。边缘云 计算还能够提供基于边缘位置的计算、网络、存储等弹性虚拟化的能力，并能够 真正 实现 “ 云边 协同 ” 。 1.3边缘计算与边缘 云 计算的关系 传统观点认为，边缘计算和传统云计算是有一定的边界的，在 ISO/IEC JTC1/SC38中，明确确定了边缘层、本地层和云层的界限，其应对的计算场景不6 同，在应用场景开拓上针对各自优势体现出差异。 以“视频场景”为例，收集图像、视频、声音等数据的传感器是智慧城市的感知“器官”。例如，交通系统中数以十万、百万计的视频设备需要 TB级以上的带宽连续上传监控数据。目前的网络带宽无法承载这样的连续上传，造成云计算的应用受到限制。 当我们引入边缘计算技 术来处理上述问题 时，由于边缘基础设施的差异性大，种类繁多， 边缘应用开发、部署、运营、维护都会面临各种问题、困难和风险。 边缘云计算能够最大程度上与传统云计算在架构、接口、管理等关键能力上实现统一，最终将边缘设备与云进行整合，成为云的一部分。边缘云计算与传统云计算的关系，类似人类的“大脑”与遍布全身的“神经系统”的关系，相辅相成。为了让“物理世界”更加智能，边缘云计算将神经系统从“云”这个大脑开始，层层前移，一 触到底，直达“物理世界”的每一个角落。通过将云计算的能力进行拓展，边缘云计算能够深入到更多之前传统云计算无法覆盖的边 缘应用 场景。 边缘云计算还可以通过分布在距离终端最近的基础设施，为终端侧数据源提供具有针对性的算力。这些算力可以将部分数据处理终结在边缘侧，另外一部分则可以处理后再回传至中心云。这样，边缘云计算就提供了一种新的弹性算力资源，通过与中心云的协同和配合，为终端提供满足技术需求的云计算服务。 在上文提到的“视频场景”中使用边缘云计算不仅能够解决 TB级 甚至 更大的 视频流低成本接入的问题，还可以提供丰富的计算能力（如 CPU,GPU， FPGA等），在边缘完成视频的分析和识别工作后再将结构化的数据快速传递回中心云（大