范天偉 胡 云 林 晨 范星宇

中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究院 北京 100044

引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展，催生出了各種不同的新型業(yè)務(wù)訴求，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)也在持續(xù)演進(jìn)以滿足業(yè)務(wù)需求。如在5G未來(lái)網(wǎng)絡(luò)中，定義了三大典型應(yīng)用場(chǎng)景，它們分別是eMBB增強(qiáng)移動(dòng)寬帶(包括在智能制造中AR/VR可視化輔助和視頻監(jiān)控等大帶寬業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景)，URLLC超可靠低時(shí)延通信(包括工業(yè)控制、工業(yè)自動(dòng)化等對(duì)時(shí)延要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景)，mMTC海量機(jī)器類通信(包括智慧工廠中對(duì)連接密度有較高要求的應(yīng)用場(chǎng)景)，可見(jiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在5G各類應(yīng)用場(chǎng)景中均有涉及。為了有效應(yīng)對(duì)5G新業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)高帶寬、低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)需求，歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)ETSI于2014年提出了MEC(Mobile Edge Computing，移動(dòng)邊緣計(jì)算)的概念[1]。MEC是指在靠近數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，就近提供數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及業(yè)務(wù)內(nèi)容分發(fā)的服務(wù)，一方面應(yīng)用、服務(wù)和內(nèi)容會(huì)部署在高度分布化的網(wǎng)絡(luò)邊緣環(huán)境中，可以更好地滿足業(yè)務(wù)對(duì)低時(shí)延和高帶寬的需求；另一方面數(shù)據(jù)無(wú)需繞經(jīng)核心網(wǎng)，減輕了網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷，避免網(wǎng)絡(luò)擁塞的出現(xiàn)。根據(jù)IDC發(fā)布的預(yù)測(cè)，未來(lái)將有500億終端連接入網(wǎng)，同時(shí)超過(guò)40%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行分析、存儲(chǔ)和處理，邊緣計(jì)算呈現(xiàn)巨大市場(chǎng)潛力和機(jī)會(huì)。

將MEC與制造業(yè)進(jìn)行有效融合，可以實(shí)現(xiàn)工廠的智能化轉(zhuǎn)型，使得工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)快速接入，工業(yè)數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)即可完成計(jì)算處理，大大減小了業(yè)務(wù)端到端時(shí)延，消除了工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)獨(dú)立的信息孤島模式。目前已有研究成果表明，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)引入分布式的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能網(wǎng)關(guān)[2]和面向服務(wù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)[3]，可以有效提升工業(yè)生產(chǎn)制造效率。我國(guó)的制造業(yè)也將由傳統(tǒng)的“制造到庫(kù)存”生產(chǎn)模式，向“按訂單生產(chǎn)”、“個(gè)性化定制”、“柔性化生產(chǎn)”等新興生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)型。

1 邊緣計(jì)算系統(tǒng)構(gòu)成

MEC系統(tǒng)包括了MEC云設(shè)施和MEC服務(wù)器兩部分，如圖1所示。MEC云設(shè)施(也稱為邊緣云)通常部署在工業(yè)車間本地的無(wú)線接入網(wǎng)關(guān)內(nèi)或運(yùn)營(yíng)商的無(wú)線基站內(nèi)，以提供本地化的云計(jì)算敏捷服務(wù)；此外MEC系統(tǒng)還包括基于IT通用硬件平臺(tái)搭建的MEC工業(yè)應(yīng)用云服務(wù)器[4]，其內(nèi)部又包括了業(yè)務(wù)調(diào)度子系統(tǒng)、內(nèi)容分發(fā)子系統(tǒng)、能力開(kāi)放子系統(tǒng)和平臺(tái)管理子系統(tǒng)四部分，MEC云服務(wù)器還可連接第三方私有云，從而實(shí)現(xiàn)邊緣混合云服務(wù)，通過(guò)封裝組件的方式，更好地為智能制造企業(yè)提供基于MEC技術(shù)的設(shè)備運(yùn)維管理、設(shè)備資產(chǎn)管理、產(chǎn)線良品率與產(chǎn)線故障監(jiān)測(cè)等應(yīng)用服務(wù)。

因此，MEC將原本孤立的、中心化部署的云計(jì)算服務(wù)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)有效融合在一起，在網(wǎng)絡(luò)側(cè)的邊緣增加了云計(jì)算、云存儲(chǔ)和云處理等功能，邊緣節(jié)點(diǎn)將提前過(guò)濾掉與工業(yè)制造無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)信息。與此同時(shí)構(gòu)建開(kāi)放式MEC云服務(wù)器，用以更進(jìn)一步處理復(fù)雜的工業(yè)數(shù)據(jù)，同時(shí)以開(kāi)放接口的方式供第三方調(diào)用數(shù)據(jù)或植入內(nèi)容。

MEC在制造業(yè)中的應(yīng)用具有5個(gè)基本特征，分別是鄰近性、低時(shí)延、高帶寬[5-6]、高拓展性和高安全性。

1)鄰近性：由于移動(dòng)邊緣計(jì)算將內(nèi)容服務(wù)和計(jì)算能力下沉至工業(yè)車間本地，因此邊緣計(jì)算特別適用于采集和分析信息源上傳的短周期數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，在進(jìn)行一遍數(shù)據(jù)處理后，再將復(fù)雜數(shù)據(jù)上傳至核心網(wǎng)后的云端MEC服務(wù)器或工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作進(jìn)一步處理，因此數(shù)據(jù)分析效率將大大提升。

2)低時(shí)延：在網(wǎng)絡(luò)的邊緣側(cè)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，可大大降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延，這使得部署在邊緣側(cè)的云計(jì)算設(shè)備可以更加迅速地進(jìn)行反饋，增強(qiáng)工業(yè)自動(dòng)化控制或?qū)崟r(shí)產(chǎn)線故障檢測(cè)等業(yè)務(wù)能力。

3)高帶寬：工業(yè)設(shè)備所產(chǎn)生的的數(shù)據(jù)可以先在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，再將需要復(fù)雜運(yùn)算的數(shù)據(jù)上傳至工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，而不必將所有數(shù)據(jù)上傳至云端，這將使網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力下降，速率會(huì)大大增加，同時(shí)也節(jié)約了網(wǎng)絡(luò)帶寬。

4)高拓展性：邊緣云計(jì)算節(jié)點(diǎn)采用高拓展性的分布式存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理方式，相較于傳統(tǒng)的云計(jì)算集中化部署方式有更好的拓展性。

圖1 MEC系統(tǒng)組成

5)高安全性：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署在生產(chǎn)場(chǎng)所本地，使得生產(chǎn)車間與邊緣網(wǎng)絡(luò)以外的其他部分相隔離，大大提高了生產(chǎn)車間的生產(chǎn)安全和數(shù)據(jù)安全。

2 邊緣計(jì)算參考系統(tǒng)架構(gòu)

MEC系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示，可分為四層，從下至上分別是設(shè)施層、調(diào)度層、使能層和應(yīng)用層。該框架具有較為清晰的邏輯層次，并且以模塊化、概念化的方式闡述了系統(tǒng)各層面的功能組成，使MEC部署分工更為明確，同時(shí)可以更好地幫助MEC產(chǎn)業(yè)玩家建立產(chǎn)業(yè)合作關(guān)系，共建MEC生態(tài)。

1)設(shè)施層：設(shè)施層是利用虛擬化技術(shù)所實(shí)現(xiàn)的虛擬化資源池，通常部署在基于OpenStack的虛擬化操作系統(tǒng)和通用NFV硬件資源之上，提供底層硬件的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)控制功能，并通過(guò)硬件虛擬化組件模塊，來(lái)完成硬件層面相應(yīng)的管理和分配功能。

2)調(diào)度層：調(diào)度層由NFV架構(gòu)中的調(diào)度功能模塊所組成，使其具備對(duì)整個(gè)虛擬化資源的調(diào)度和編排。通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)感知和協(xié)議轉(zhuǎn)換，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)的智能化感知，并根據(jù)不同業(yè)務(wù)屬性，對(duì)業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行有序的路由轉(zhuǎn)發(fā)，同時(shí)還將實(shí)現(xiàn)應(yīng)用注冊(cè)、資源調(diào)度、控制決策等基礎(chǔ)功能，可根據(jù)不同的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)智能化的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度。

圖2 MEC系統(tǒng)架構(gòu)

3)使能層：使能層將MEC開(kāi)放平臺(tái)的多種功能封裝成模塊化的應(yīng)用組件并提供API開(kāi)放接口，以PaaS(平臺(tái)即服務(wù))的服務(wù)模式供第三方應(yīng)用服務(wù)商或軟件開(kāi)發(fā)商調(diào)用。使能層可提供的能力包括：本地?cái)?shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)、位置服務(wù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)本地應(yīng)用、API能力開(kāi)放等。

4)應(yīng)用層：應(yīng)用層承載并運(yùn)行實(shí)際的本地化邊緣計(jì)算應(yīng)用，包括AR/VR工業(yè)可視化輔助、工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)視頻監(jiān)控、設(shè)備/配件智能化管理等邊緣計(jì)算應(yīng)用。

MEC架構(gòu)的縱向?qū)用?，涉及到全架?gòu)的共性層面問(wèn)題，將影響到幾個(gè)不同的功能域和層級(jí)。

1)管理模塊：管理模塊用于監(jiān)控和管理MEC云服務(wù)器中的各個(gè)系統(tǒng)模塊和功能模塊，包括對(duì)模塊的啟用和停用等。

2)安全模塊：安全模塊主要用于防患因用戶個(gè)人操作原因或與其他第三方平臺(tái)對(duì)接所造成的潛在安全隱患，使MEC系統(tǒng)能保持穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)。安全模塊包括數(shù)字身份管理和鑒權(quán)、訪問(wèn)控制策略管理和執(zhí)行、通訊和數(shù)據(jù)傳輸?shù)募用堋?/p>

3)數(shù)字模型：數(shù)字模型是對(duì)物理實(shí)體的抽象孿生，實(shí)時(shí)反映整體物理實(shí)體的變化，數(shù)字模型通常是開(kāi)放共享的。數(shù)字模型的建立是業(yè)務(wù)自動(dòng)化配置、現(xiàn)場(chǎng)抽象建模及模擬仿真的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。

4)業(yè)務(wù)邏輯：業(yè)務(wù)邏輯不涉及設(shè)備通訊協(xié)議等技術(shù)環(huán)節(jié)，而是重點(diǎn)確保MEC業(yè)務(wù)邏輯的連貫性，在工業(yè)生產(chǎn)者到消費(fèi)者之間直接建立業(yè)務(wù)通道，將制造業(yè)相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)現(xiàn)端到端傳送。

3 邊緣計(jì)算生態(tài)體系

MEC架構(gòu)已經(jīng)間接描繪出了一張MEC生態(tài)圖譜，是一個(gè)全新的生態(tài)。MEC邊緣云基礎(chǔ)設(shè)施(包括工業(yè)邊緣網(wǎng)關(guān))和MEC服務(wù)器(開(kāi)放平臺(tái))通常由工業(yè)企業(yè)和運(yùn)營(yíng)商向設(shè)備供應(yīng)商采購(gòu)，并主導(dǎo)建設(shè)過(guò)程。OTT廠商可以通過(guò)調(diào)用MEC開(kāi)放平臺(tái)的能力，獲取網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)狀態(tài)，同時(shí)可將MEC內(nèi)容數(shù)據(jù)緩存至邊緣側(cè)，為客戶提供內(nèi)容分發(fā)服務(wù)。內(nèi)容供應(yīng)商又會(huì)與OTT廠商建立良好的合作共贏關(guān)系，為其提供大量的業(yè)務(wù)內(nèi)容。對(duì)于一些細(xì)分場(chǎng)景的應(yīng)用(如AR/VR工業(yè)可視化輔助)，又會(huì)由應(yīng)用開(kāi)發(fā)商單獨(dú)負(fù)責(zé)MEC應(yīng)用的開(kāi)發(fā)，如圖3所示。

圖3 MEC生態(tài)體系

4 邊緣計(jì)算在制造業(yè)中的部署方案

未來(lái)的5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，各網(wǎng)元將搭建在數(shù)據(jù)中心的通用基礎(chǔ)硬件設(shè)施上，從接入層到核心層將形成4個(gè)云化中心，分別是接入云、邊緣云、匯聚云和核心云[7]，MEC系統(tǒng)可通過(guò)虛擬化的方式部署在各個(gè)不同的云化數(shù)據(jù)中心(DC)中，根據(jù)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提供差異化的邊緣計(jì)算服務(wù)，如圖4所示。例如對(duì)時(shí)延有非常高要求的如AR/VR工業(yè)可視化輔助和工業(yè)控制類業(yè)務(wù)，可通過(guò)接入云的MEC來(lái)提供服務(wù)；其次，對(duì)移動(dòng)性和時(shí)延有較高要求，同時(shí)對(duì)于業(yè)務(wù)內(nèi)容豐富度有較高訴求的業(yè)務(wù)場(chǎng)景如工業(yè)視頻業(yè)務(wù)，則可通過(guò)部署在邊緣DC的邊緣云為其提供服務(wù)(與UPF共同部署)；而對(duì)于海量低速率的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景如設(shè)備資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)，由于其接入設(shè)備繁多、覆蓋范圍大，通過(guò)調(diào)用匯聚DC側(cè)的MEC API接口，則能更好地滿足該應(yīng)用場(chǎng)景需求。

5 邊緣計(jì)算在制造業(yè)中的典型應(yīng)用模式

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域領(lǐng)，需要部署大量傳感節(jié)點(diǎn)與智能控制系統(tǒng)進(jìn)行工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和智能化控制，現(xiàn)階段的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域主要面臨4大難題，分別是低時(shí)延需求、精準(zhǔn)時(shí)間同步需求、海量連接需求和異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)需求[8]。

如圖5所示，可以通過(guò)在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)靠近多源數(shù)據(jù)所處的位置上部署工業(yè)邊緣網(wǎng)關(guān)和工業(yè)邊緣云，同時(shí)通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，快速打通工業(yè)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、建模分析、決策控制、決策執(zhí)行的工業(yè)全流程業(yè)務(wù)邏輯鏈條，為“按訂單生產(chǎn)”、“個(gè)性化定制”、“柔性化生產(chǎn)”和“服務(wù)化制造”等新興制造業(yè)生產(chǎn)模式創(chuàng)造必要條件。

1)場(chǎng)景一：工業(yè)自動(dòng)化控制。工業(yè)生產(chǎn)制造園區(qū)中，現(xiàn)階段多以短距通信、蜂窩通信、有線通信等多種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)混合組網(wǎng)的方式實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)接入，在安全、抗干擾、通信效率、業(yè)務(wù)連續(xù)性等方面難以保障，無(wú)法滿足工業(yè)控制的需求。

結(jié)合工業(yè)邊緣云網(wǎng)關(guān)和MEC云平臺(tái)，可將通過(guò)不同網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臋C(jī)器和設(shè)備的相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)在邊緣網(wǎng)關(guān)上進(jìn)行匯聚采集，并在網(wǎng)關(guān)上進(jìn)行工業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析、處理和本地回流，大大降低傳輸時(shí)延，以此提高機(jī)器設(shè)備協(xié)同能力，實(shí)現(xiàn)徹底的生產(chǎn)自動(dòng)化。同時(shí)，設(shè)備狀態(tài)將以更低的時(shí)延上報(bào)至邊緣云，經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單分析后可對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行有效預(yù)警，大大降低了生產(chǎn)安全隱患，如圖6所示。

2)場(chǎng)景二：工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)視頻監(jiān)控，如圖7所示。工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)視頻監(jiān)控往往需要將海量的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)回傳至視頻服務(wù)器，由視頻服務(wù)器負(fù)責(zé)視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析，視頻數(shù)據(jù)回傳需要耗費(fèi)大量的網(wǎng)絡(luò)資源和時(shí)間，也無(wú)法做到對(duì)視頻數(shù)據(jù)的即時(shí)處理[9-10]。

圖4 MEC部署方案

圖5 MEC在制造業(yè)中的應(yīng)用模式

圖6 MEC在工業(yè)自動(dòng)化控制中的應(yīng)用

因此可以使用部署本地化的MEC視頻服務(wù)器來(lái)處理海量的視頻數(shù)據(jù)，不僅可降低視頻數(shù)據(jù)回傳時(shí)間，而且也會(huì)大大提高視頻數(shù)據(jù)的處理效率。除此之外，通過(guò)人工智能技術(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，同時(shí)可將訓(xùn)練模型下發(fā)至邊緣側(cè)，在經(jīng)過(guò)大量訓(xùn)練之后，監(jiān)控?cái)z像頭獲取的視頻信息可以直接在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行分析，實(shí)時(shí)抓取車間本地的生產(chǎn)作業(yè)狀態(tài)并進(jìn)行生產(chǎn)的智能化決策，例如可以通過(guò)視頻分析實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)線設(shè)備工作狀態(tài)的判斷、產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量分析、工人/工廠狀態(tài)監(jiān)控等。

3)場(chǎng)景三：AR/VR工業(yè)可視化輔助，如圖8所示。AR/VR在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域也是極具潛力的，可應(yīng)用的場(chǎng)景包括工業(yè)設(shè)備維護(hù)、工業(yè)設(shè)備可視化管控、專家遠(yuǎn)程協(xié)助等等。傳統(tǒng)AR/VR解決方案中，用戶需要在終端上預(yù)先下載一個(gè)耗費(fèi)巨大容量的APP來(lái)體驗(yàn)業(yè)務(wù)，因此終端的內(nèi)存和系統(tǒng)容量會(huì)限制AR業(yè)務(wù)的發(fā)展。與此同時(shí)，很多工業(yè)場(chǎng)景下的AR業(yè)務(wù)對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高，一旦時(shí)延過(guò)高，微小的操作失誤都可能會(huì)造成巨大的安全隱患。未來(lái)，工業(yè)應(yīng)用可以利用本地的AR邊緣服務(wù)器提供實(shí)時(shí)的AR內(nèi)容匹配運(yùn)算和應(yīng)用推送，實(shí)現(xiàn)本地場(chǎng)景和AR內(nèi)容的實(shí)時(shí)融合，從而對(duì)工業(yè)領(lǐng)域的設(shè)備智能運(yùn)維等應(yīng)用場(chǎng)景帶來(lái)革命性的新體驗(yàn)。

6 結(jié)語(yǔ)

本文重點(diǎn)研究了邊緣計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，并給出了一種可應(yīng)用于制造業(yè)的邊緣計(jì)算參考系統(tǒng)架構(gòu)，基于該架構(gòu)的工業(yè)邊緣計(jì)算應(yīng)用范例可作用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中的多種場(chǎng)景，使工業(yè)數(shù)據(jù)可在生產(chǎn)車間本地實(shí)現(xiàn)即時(shí)處理，降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延，節(jié)約網(wǎng)絡(luò)帶寬，特別是在生產(chǎn)自動(dòng)化、工廠視頻監(jiān)控等領(lǐng)域有著極為重要的應(yīng)用價(jià)值。充分利用邊緣計(jì)算技術(shù)將對(duì)我國(guó)制造業(yè)的成功轉(zhuǎn)型起到積極的推進(jìn)作用。

圖7 MEC在工業(yè)視頻監(jiān)控中的應(yīng)用

圖8 MEC在AR/VR工業(yè)可視化輔助中的應(yīng)用