邬贺铨的边缘计算十问

MEC(移动边缘计算or多样化边缘计算)

为何在2018年火得一塌糊涂？

因为，通过前期的技术研发和商业试点，

无论运营商还是产业链

都已经强烈意识到，

MEC是5G商业的冰山一角，

并且，5G尚未就绪时，

MEC已经呈现出盈利的态势。

通过将原属于核心网的计算能力下沉到网络边缘，它能给企业客户带来什么好处呢？显然，不仅仅限于更低延迟、更个性化的服务例如视频监控、赛事直播、关键业务通信等。

那么，MEC部署的时机是否已经成熟？技术条件是否已经具备？

就在全行业热烈探讨MEC商业化运作之际，在10月30日的“2018边缘计算技术峰会”上，ICT专家、中国工程院院士邬贺铨抛出了10大针对性问题，向业界求解。

话不多说，上图：

问题1：5G边缘计算下沉在什么位置？

与云计算和雾计算相比，移动边缘计算下沉位置越低越靠近信源，试验性能越好，但越低则设备数量越多成本不划算，所以，移动边缘计算下沉到什么位置才是合理的？

问题2：计算能力是一级还是多级设置？

在采用移动边缘计算的前提下，要不要同时设置云计算？在云计算和MEC之间是否需要雾计算？一个云计算节点联接的移动边缘计算（或雾计算）阶段的合理数量是多少？

问题3：计算能力如何在边缘计算和云计算之间优化配置？

计算能力的分割是固定的还是可动态调整的？MEC需要向云计算节点上报过滤后的数据，云计算节点需要向MEC下发指令，除此之外两者间的通信还应有什么任务？

问题4：MEC间通过云计算节点互通还是直接通信？

边缘计算节点之间要不要互通，或者说必须间接互通。例如，在无人驾驶场景下，马路的网络中，汽车可能不止一个边缘计算节点，有可能同时连到两个边缘计算节点。也许不同的车会连到不同的计算节点，但同时，它们之间可能是要交互的。要不要边缘计算直接交互，它们非要通过最上面一层云计算才能交互，这是值得研究的问题。

问题5：边缘计算需要有IaaS/PaaS/SaaS等服务能力吗？

云计算有PaaS层、Iaas层、SaaS层，但是边缘计算究竟需要具备哪些功能？以手机人脸识别场景为例，一般来讲边缘计算是在数据建模和根据大数据训练来调整模式，智能终端就是推算。假如通过边缘计算增强人脸识别能力，边缘计算至少具备PaaS功能，还需要可能具有一些视频转码的功能就是SaaS，有可能需要IaaS功能。

问题6：5G MEC需要同时具备接入、转发和控制云功能吗？

未来云化的5G网络在接入云需要实现资源协同管理；在控制云需要对无线资源管理，实现能力开放，网络资源编排等；在转发云上需要实现内容存储转发。而处于网络边缘的边缘计算究竟需要那些能力需要考虑。

问题7：MEC应该与网络切片结合吗？

网络切片是5G最基本的一个特征。不同的边缘计算对应不同的应用。目前，边缘计算是按业务来配置的，但将来边缘计算还会是这样吗？

问题8：位于C-RAN的MEC需要按业务来配置吗？

问题9：MEC是独立设置还是应与其他功能集成？

问题10：MEC的功能需要软件定义吗？MEC的功能会开放吗？

此外，邬贺铨院士还进一步提出了对MEC的一些思考：

• MEC的引入会减轻云计算对数据分析的压力，但数据过滤的准确性如何保证？
• MEC的引入将增加传输时延，且还可能包含缓存能力，uRLLC还能使用MEC吗？
• MEC的管理是由控制面还是管理面来实施？
• MEC的安全防护能力不会比集中的云计算强，分布的MEC可能成为DDoS攻击的对象，安全问题如何解决？

本次峰会对邬院士提出的一些问题进行了介绍和研讨，相信通过业界的共同努力，边缘计算技术和产业将进一步完善和成熟，实现蓬勃发展。