边缘计算技术 1.1.需求与场景 边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和 IT 环境服务。相比于集中部署的云计算服务，边缘计算解决了时延过长、汇聚流量过大等问题，为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持。随着 5G 和工业互联网的快速发展，新兴业务对边缘计算的需求十分迫切。 在众多垂直行业新兴业务中，对边缘计算的需求主要体现在时延、带宽和安全三个方面。目前智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网4 个垂直领域对边缘计算的需求最为明确。 在智能制造领域，工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集，并进行数据过滤、清洗等实时处理。同时边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力，实现碎片化工业网络的统一接入。一些工厂还在尝试利用虚拟化技术软 件 实现工业控 制器 ，对产 线 机 械 臂 进行集中协同控制，这 是 一种 类 似 于通 信 领域软 件 定 义 网络中实现转控 分离 的机 制，通 过软 件 定 义 机 械 的方式 实现了机 控 分离 。 在智慧城市领域，应用主要集中在智慧楼 宇 、物 流和视 频 监 控 几个场景。边缘计算可以实现对楼 宇 各 项 运 行参 数的现场采集分析 ，并提供预 测 性维 护 的能力； 对冷 链 运 输 的车辆 和货 物 进行监 控 和预 警 ；利用本地部署的GPU 服务器 ，实现毫 秒 级 的人 脸 识 别 、物 体识 别 等智能图 像 分析 。 在直播游戏领域，边缘计算可以为 CDN 提供丰 富 的存储资 源，并在更加 靠近用户的位 置 提供音 视 频 的渲 染 能力，让 云桌 面，云游戏等新型业务模式成为可能。特别在AR/VR 场景中，边缘计算的引入可以大幅降低AR/VR 终端设备的复杂度，从而降低成本，促进整体产业的高速发展。 在车联网领域，业务对时延的需求非常苛刻，边缘计算可以为防碰撞、编队等自动/辅助驾驶业务提供毫秒级的时延保证，同时可以在基站本地提供算力，支撑高精度地图的相关数据处理和分析，更好地支持视线盲区的预警业务。 除了上述垂直行业的应用场景之外，边缘计算还存在一种较为特殊的需求-本地专网。很多企业用户都 希望运营商在园区本地可以提供分流能力，将企业自营业务的流量直接分流至企业本地的数据中心进行相应的业务处理。比如在校园实现内网本地通信和课件共享，在企业园区分流至私有云实现本地ERP 业务，在公 共服 务/政 务园区...
