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2021年2月22日 星期一

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在過去的四十年中,Internet 和網路已經出現,發展到雲端運,最近發展到邊緣運算,以滿足各種使用者和案例的需求。邊緣運正在形成由 5G 和物聯網(IoT)技術支援的數據中心基礎架構的下一波潮流,並具有從雲端運算中學到的經驗。在本文中,我們將對這種發展進行反思,並探索許多流行的主流開源項目,這些項目已經出現以支持邊緣運算。


雲端運算的歷史

在1980年代初期,Sun Microsystems 提出了一個名為「網路就是電腦」的概念,許多人認為這是雲端運算的原始原型。在隨後的幾年中,電腦技術的飛速發展和網路行業的興起,揭示了這一概念的真實性和可感知性。


近幾十年來,在創始人 Jeff Bezos 要求,將企業文化轉變為針對服務的架構之後,Amazon 對雲端運算行業產生了重大影響。 2006 年 3 月,亞馬遜推出了其彈性運算雲端服務(EC2),其中使用者僅根據使用的時間或資源,為所使用的服務付費,從而有效地將雲端運算商業化。


引入 Amazon Web Services (AWS )之後,幾家企業公司憑藉自己的雲端運算解決方案,進入了雲端運算領域。範例包括阿里雲,谷歌雲平台,IBM 雲和 Microsoft Azure 等。


除了這些商業產品之外,還出現了許多開源項目。 2010 年 7 月,NASA 和 Rackspace 聯合發起了一個開源雲端軟體計劃,稱為 OpenStack ,以及其他佔據相當市場比重的替代方案,包括 OpenNebula 、Eucalyptus 和 CloudStack。在這些項目中,OpenStack 已成為基於開源的基礎設施即服務(IaaS)解決方案的實際標準。


邊緣運算的誕生與發展

1995 年,麻省理工學院的教授,和網路的發明家蒂姆·伯納斯·李(Tim Berners-Lee),預見了我們今天遇到的網路塞車的問題。他挑戰同事們發明一種新的範例,來交付線上內容。作為回應,由湯姆·萊頓(Tom Leighton)領導的麻省理工學院研究人員聚在一起,創立了麻省理工學院內部的公司 Akamai ,並發明了內容交付網路(CDN)平台,即邊緣運算的原型。與現代邊緣運算不同,該原型僅負責儲存和數據邊緣化。


邊緣計算的發展,與雲端運算的發展緊密相關。不可避免地,雲端運算使用者將面臨諸如網路塞車、高延遲、即時有效性差和性能瓶頸等限制,這將阻止該技術滿足其業務需求。邊緣運算可以看作是雲端運算的擴展。


歐洲電信標準協會(ETSI)通過在 2014 年成立的行動行業工作組,來推進其標準化,提出了行動邊緣運算(MEC)概念,從而對其發展產生了重大影響。


在 2016 年,ETSI 改進了這一概念,將邊緣運算從蜂窩網路,擴展到其他類型的接入點,稱為多路訪問邊緣運算。最終,此概念已成為邊緣運算的標準和參考體系結構。下圖顯示了 ETSI 行動邊緣運算(MEC)框架和參考體系結構組,規範中的參考體系結構。 


圖片來源:  https://www.etsi.org/deliver/etsi_gs/mec/001_099/003/01.01.01_60/gs_mec0...


MEC的全文是「 multi-access」、「 edge」和「 computing」,它們的定義為:

.多路訪問:提供各種網路訪問模式,以適應不同的 IoT 場景,例如 LTE 、WiFi、有線網路、ZigBee、LoRa 、NB-IoT等。


.邊緣:網路功能和應用,佈署在靠近最終使用者的網路邊緣,以減少傳輸延遲。


.運算:透過將雲端運算和霧運算結合起來,充分利用運算,儲存和網路中有限的資源。


因此,基於此體系結構的邊緣運算系統,應該包括這些屬性。


在討論邊緣運算的過程中,我們還必須討論另一個稱為霧運算的概念。霧運算最初是由哥倫比亞大學 Stolfo 教授,於 2011 年提出的,它是一種系統級體系結構,可以幫助將運算、儲存、網絡,以及控制服務和資源從雲端分發到對象。


2012年,思科正式提出了該理論,並對其定義進行了詳細描述。根據霧運算概念、數據、數據處理和應用,都應集中在網路邊緣設備內部,而不是集中式數據中心。該處理模式稱為霧,因為霧比雲更靠近地面。


就方法論而言,霧運算比邊緣運算更具系統性,具有更高的層次結構和可擴展性,並且範圍更廣。它不僅支持網路邊緣,還提供了從對象到雲端的擴展的連續服務。在大多數情況下,霧運算還可以支持邊緣運算,因此出於我們的目的,我們建議霧運算包含邊緣運算。


2015 年 11 月,包括 ARM、Cisco、Dell 、Intel、Microsoft 和 Princeton University 在內的公司,成立了 OpenFog 聯盟,致力於為霧運算定義一個開放的、可互操作的參考體系結構,以促進運算、儲存和運算的分佈。網路資源,使其更接近最終使用者。該聯盟還目的在透過蓬勃發展的 OpenFog 生態系統,影響標準制訂,建構營運模式和測試平台,定義和推進技術,教育市場,推廣最佳實踐,以及促進行業興趣和發展。


隨著 MEC 概念的出現,邊緣運算和 MEC 進入了電信行業,並成為 5G 未來的關鍵技術之一:


第三代合作夥伴計劃(3GPP )的工作組,專注於 RAN3 和 SA2,發布了與 MEC 相關的技術報告,並確認 MEC 是 5G 架構中的關鍵點。


下一代行動網路(NGMN),同意將 MEC 添加到 5G 的要求和架構中,並指出需要將智慧節點,作為核心網路的一部分。


5G / IMT-2020 團隊斷言,MEC 將幫助將業務平台,移至網路邊緣,並透過本地服務,為使用者提供運算和暫存功能。


中國通信標準協會(CCSA)啟動了一項研究項目,即針對服務的 RAN(SoRAN)的 MEC 系統,目的在研究 SoRAN 的架構、應用和要求、API 標準,以及對現有無線設備和網路的影響。


憑藉其低延遲,高速和其他非常適合電信行業的功能,邊緣運算似乎完全是為電信應用建構的。但是,它的應用範圍遠遠超出了電信行業的範圍,並且已經形成了各種聯盟,來加速其發展,並形成其標準體系結構。


2016 年 9 月,全球跨行業聯盟 5G 汽車協會(5GAA)成立,目的在開發和推進智慧汽車和交通運輸的電信解決方案。該聯盟目的在改善標準的發展,探索商機,並擴大全球市場。


該聯盟最初由奧迪、寶馬、戴姆勒和五家電信公司(包括愛立信、華為、英特爾、諾基亞和高通)創立,自成立以來一直穩步發展。


2016 年 12 月,ARM、中國信息通信技術研究院(CAICT)、華為、英特爾、iSoftStone 和中國科學院沈陽自動化研究所等公司,成立了邊緣運算聯盟(ECC),以促進開放行業合作(尤其是在營運、資訊和通信技術領域),加速創新,培育最佳實踐,並促進邊緣運算的可持續發展。 


2017 年 8 月,愛立信、英特爾、日本 NTT 和豐田,成立了汽車邊緣運算聯盟(AECC),以透過邊緣運算和更高效的系統設計,滿足汽車行業大數據的網路和運算需求。該聯盟的前提是,聯網汽車在提供更安全的駕駛,優化的能源消耗,和更低的排放量的同時,將需要更大的數據傳輸能力,這需要網路架構和計算基礎架構的發展。該聯盟評估了這些需求,並定義了後續的案例和最佳實踐。根據 AECC,可以透過邊緣運算基礎設施來實現智慧、自動和無人駕駛的駕駛系統。


除了這些聯盟和聯盟之外,還形成了許多其他組織,來加速邊緣運算的發展,並定義其標準體系結構。


邊緣運算:案例

邊緣運算可應用於多種場景,包括智慧城市、智慧家庭、智慧醫院、線上直播,智慧停車、無人駕駛、無人駕駛飛機、智慧製造、虛擬現實和高級現實。此外,人們仍在發現邊緣運算的新應用和案例,其中包括人工智慧和 5G 技術。


一個簡單的例子,是使用監視攝影機,監視交通違規情況。攝影機捕獲到違規行為後,便可以將影像傳輸到邊緣場域,在本地處理和分析車牌數據,並最終在短時間內辨識出車牌。在不使用邊緣運算的情況下,必須將監視影像,發送到遠端數據中心,進行數據處理和最終的車牌辨識。


隨著時間的流逝,此數據的數量和大小都會增加,這對網路頻寬和即時性能造成了很大的壓力。透過本地處理此數據,我們可以節省大量時間和網路頻寬。


流量違規檢測只是一個例子。邊緣運算的優勢,可以在許多其他關鍵應用中實現,包括臉部辨識、安全系統(例如煙霧警報器),防止踩踏的人口密度監控系統、動態監控、森林防火和天氣監控。另外,邊緣運算還可以應用於更複雜的場景。例如,體育館中的線上即時廣播和影像點播,工廠內部的互連監視和自動化、冷鏈監視和管理,以及行動通信行業中的 vRAN 和 uCPE。


開源項目的出現

已經出現了一些,與邊緣運算技術有關的項目。在這些項目中,第一個項目(稱為 CORD 或重新設計成為,數據中心的中央辦公室)是 AT&T 提出的開放網路操作系統(ONOS)案例。眾所皆知,中央辦公室(CO)是網路服務(例如有線網路、光纖網路、DSL 和無線網路)的關鍵融合層,和訪問層的提供者。 


AT&T 於 2013 年 11 月,發布了 Domain 2.0 白皮書,目的在使其網路業務和基礎架構靈活,可擴展且經濟,就像以數據為中心的雲端服務一樣。它還可以幫助使用者方便地編排、安排、管理和使用其服務。CORD 之所以被稱為「將中央辦公室重新架構為數據中心」,是因為其目的是使電信中央辦公室具備雲功能。


2015 年 1 月,AT&T 和開放網路實驗室(ON.Lab)定義了 CORD 的概念,並在同年 6 月的 ONS 大會上進行了演示。 2016 年 7 月,CORD 被移至 Linux Foundation 下的一個單獨的開源項目。最初,CORD 並未針對邊緣運算;相反,它依靠 SDN、NFV 和雲端運算技術,它將逐漸融合為一個新的端到端解決方案。 CORD 基於 OpenStack 或 Docker 建構,使用 ONOS 作為 SDN 控制器,和 XOS 作為編排工具。透過分佈式系統,開源軟體和白盒交換機,我們可以進行創新;降低企業成本,使企業能夠加快創新步伐。 


自邊緣運算興起以來,CORD 自 2017 年以來逐漸涵蓋了 MEC 中邊緣運算的內容,並已成為邊緣運算的平台。它目的在透過開源技術,提供邊緣運算解決方案。 CORD 可以應用於電信中心辦公室,家庭甚至公司環境等場景。它也可以在不同的地方工作,例如塔樓,汽車和無人機。目前,CORD 的使用者包括 AT&T、NTT、SK Telecom、中國聯通。


2016 年 6 月,一個名為虛擬中央辦公室(vCO)的新項目出現在 OPNFV 北京峰會上。它是由 OPNFV 開源工作組基於開源 SDN 控制器  ODL 和 OpenStack 開發的。該工作組的成員包括 Cisco、Cumulus、愛立信、F5、Intel、Lenovo 、Mellanox、Netscout 、Nokia 和 Red Hat 。vCO 使用 ODL 和 OpenStack 實例化 VNF。


而且,CO 中出現了越來越多的新服務,這使 CO 成為包括 MEC 在內的電信商 NFV 策略內的關鍵部分。像 CORD 一樣,vCO 將 CO 作為託管邊緣運算的最佳場所。在 MEC 中,可以透過 vCO 協調和管理從使用者邊緣服務的網路功能。vCO 可以看作是另一個 CORD,但是它們之間的區別在於 vCO 可以同時支持 OpenFlow 白盒交換機和邊界 Gateway 協議(BGP)。


在物聯網行業,Linux 基金會於 2017 年 4 月啟動了一個名為 EdgeX Foundry 的開源物聯網邊緣運算項目。該項目基於 FUSE 物聯網中間件框架,該框架使用了 Dell的Apache 2.0 許可證。該項目包括十幾個微服務和超過 12.5 萬行代碼。 


FUSE 與名為 AllJoyn 相容的 IoTX 的類似項目合併後,Linux 基金會和 Dell 創建了 EdgeX Foundry。這些項目的最南端包括所有與感測器、執行器和其他組件直接通信的 IoT 實體設備和網路邊緣設備。北向項目致力於建立一個雲端平台,該雲端平台主要負責數據收集、儲存、數據收集、分析和決策,以及與該雲端平台的通信。該項目目的在創建一個可互操作的 IoT 邊緣運算生態系統,該生態系統允許即插即用設備,協調不同的感測器網路協議和雲端平台(甚至是分析平台),並使 EdgeX 成為 IoT 中常見的開源標準。


EdgeX Foundry 不是新標準,而是邊緣應用的統一標準和應用模式。它是一個簡單的,可互操作的框架,與操作系統分開,並支持任何實體設備和應用,以改善設備,應用和雲端平台之間的連接性。其任務是簡化和標準化工業物聯網邊緣運算,同時保持其開放性。


在 2018 年初,Linux Foundation 和 AT&T 啟動了一個名為 Akraino Edge Stack 的開源項目。它目的在透過混合代碼和整合來開發一套開源軟體藍圖,以支持以高可用性優化邊緣運算系統和應用的雲端服務。 Akraino 將幫助向電信商、供應商和物聯網提供具有高可用性,高可靠性和高性能的服務。包括中國電信、中國聯通、CMCC、華為、英特爾、騰訊、風河和中興在內的許多公司已加入社區、討論、討論和設計其未來架構。Akraino 包含多個組件,包括 Airship (用於自動配置雲的一組工具)和StarlingX (用於建構關鍵任務邊緣雲的虛擬化平台)。


最重要的是,Akraino 將是一個開源項目,將來會在社區,項目和公司中運作。我們已經為 Akraino 制訂了一個雄心勃勃的計劃,因為它具有成熟的代碼,並且得到了多家公司和供應商的支持。我們相信,在社區的努力下,該項目將變得更加成熟和實用,並最終成為邊緣運算的首選開源解決方案。


而且,在 OpenStack 中,儘管對邊緣運算的支援,尚處於初期階段,但由於雲端運算的發展,基金會已經成立了邊緣運算工作組。根據波士頓 OpenStack 峰會的建議,2017 年 9 月在舊金山舉行了為期兩天的 OpenDev 研討會,以討論與邊緣運算相關的主題。2018 年 2 月,OpenStack 基金會根據社區的回饋,和工作組的努力,發布了有關邊緣運算的白皮書。OpenStack 基金會於 2018 年 5 月將 Airship 和 StarlingX 加入其社區,以支持針對邊緣計算的整個堆棧解決方案的開發。 


展望

直到最近,邊緣運算的發展仍處於起步階段。 用於建構分佈式邊緣運算的儀器,和基礎設施尚未投入實踐,軟體和硬體解決方案也尚未投入實踐。依靠成熟的解決方案,和從雲端運算中學到的經驗,以及不斷發展的 5G 技術,邊緣運算的特定基礎架構將很快成型。


營運商和雲端服務供應商,將啟動邊緣運算平台,該平台將引入更複雜的場景,例如即時應用和邊緣運算的其他用例,從而引領我們進入運算的新時代。 



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