中国工程院院士邬贺铨10问边沿计算

随着5G、物联网等的发展，边沿计算已成为通讯技术的又一制高点。至今为止边沿计算技术的研究已获得了系列的成果，利用推行已逐渐展开，但在本日举行的2018边沿计算技术峰会上，中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨针对边沿计算提出10个问题。

　　

　　第一问，5G边沿计算下沉在甚么位置?

　　边沿计算可以在CU，可以在DU。与云计算和雾计算相比，移动边沿计算下沉，越低越靠近信源，时延性能越好，但越低则数量越多，本钱可能不合算，移动边沿计算要下沉到甚么位置才是公道的?

　　第2问，计算能力是一级设置还是多级设置?

　　在采取移动边沿计算的条件下，还要不要同时设置云计算?在云计算和MEC之间是不是需要雾计算?一个云计算节点联接的移动边沿计算(或雾计算)节点的公道数量?

　　第3问，计算能力如何在边沿计算和云计算之间优化配置?

　　5G网络里，后台有云计算，基站有边沿计算，这两类都是在计算，这两类能力怎样分配，是固定分配还是动态调剂?二者之间要相互交换甚么，甚么从基站边沿计算上报过滤以后的数据，上到数据中心，云计算节点需要向边沿计算下发一些决策指令。除此以外，二者之间通讯还应当有甚么任务呢?

　　第4问，边沿计算间经过云计算节点互通还是直接通讯?

　　举例来看，在无人驾驶场景下，马路的网络中，汽车可能不止一个边沿计算节点，有可能同时连到两个边沿计算节点，或许不同的车，连到不同的计算节点。但它们之间多是需要交互的，要不要边沿计算直接交互，还是经过最上面一层云计算才能交互?

　　第5问：边沿计算需要IaaS、PaaS、SaaS等服务能力吗?

　　云计算有PaaS层、Iaas层、SaaS层，手机的人脸辨认功能，但人脸有时候是遭到欺骗，遭到光照表情和化装的作用，还有预存的照片代替人脸，靠手机灵能还不能完成人脸辨认。必须靠云端，一般来说边沿计算是在数据建模和针对大数据训练来调剂模式，智能终端就是推算。假设经过边沿计算增能人脸辨认能力，边沿计算最少具有PaaS的功能，仍需要可能具有一些视频转码的功能就是SaaS，有可能需要IaaS的功能的。

　　第6问：5G边沿计算需要同时具有接入，转发和控制云功能吗?

　　那3种功能都要具有呢，接入云是要的，转发云要不要，由于有一些同享的内容存储分发，还有一些转码的能力，控制云要不要具有呢，如果说边沿计算是放在CU，它要集中管理好多DU，是不是也应当具有控制云的能力，我还没有想好是否是3种能力都有。

　　第7问：边沿计算要不要跟网络切片结合?

　　网络切片是5G最基本的一个特点。不同的边沿计算对应不同的利用。有对应移动大数据，有对应大连接的，还有对社会与互联网数据的。也就是说，在这类情况下，边沿计算是按业务来配置的，将来边沿计算是这样吗?

　　第8问：位于C-RAN的MEC需要按业务来分配吗?

　　第9问：边沿计算是独立设置还是跟其他功能集成?

　　比如，基站的边沿计算首先进行大数据的搜集收集，同时实现加密，首先要对搜集的大数据进行消化，消化完后，回送网络数据链应当是减少的，减轻缓存量的压力，也就意味着对数据过滤，为了过滤，为了处理，它可能需要缓存，所以在这个意义上，边沿计算会跟缓存数据收集，数据分析，过滤，计算能力集中在一起，边沿计算绝不是单一的计算能力。另外，在工业互联网利用边沿计算也不是单一的能力。但边沿计算有集成定位APP能力，那是不是边沿计算针对不同的利用需要集成不同的能力?

　　第10问：边沿计算需要软件定义内涵吗?

　　MEC可仿照NFV实现软件定义内涵，允许跨过量厂家的MEC平台行之有效的与无缝集成来自厂家、服务提供商和第3方的利用。MEC的功能可以经过APP方式生成。MEC的功能会开放吗?如果开放就要有接入权限管理。

　　另外，邬贺铨还表示，对MEC的思考还不止这些。比如，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需要保证。智能终真个多功能业务触发终端与回传网和关键网内数百个服务器、路由器、交换机和网关及回传链路的各种数据交互。例如一个用户的HTTP要求可能只有1KByte而内部数据流可能会增加930倍;MEC的引入将增加传输时延，且还可能包括缓存功能，URLLC还能使用MEC吗;MEC的管理是由控制而还是由管理面来实行?;MEC的安全防护能力不会比集中的云计算强，散布的MEC可能成为DDoS攻击的对象。

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