周旭 ，王浩宇,2 ，覃毅芳* ，程耀東

1. 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心，北京100190

2. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049

3. 中國(guó)科學(xué)院高能物理研究所，北京100049

引 言

隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展和普及，人類社會(huì)進(jìn)入 “大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)成為全球共識(shí)。科學(xué)研究已進(jìn)入復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)研究的深水區(qū)，小至原子運(yùn)動(dòng)、分子結(jié)構(gòu)、粒子運(yùn)動(dòng)，大至氣候變化、人類生命健康、天文觀測(cè)等等，科學(xué)研究在微觀世界和宇觀世界兩個(gè)層面深入發(fā)展，許多待解決的科學(xué)問(wèn)題的規(guī)模和復(fù)雜性已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越一個(gè)學(xué)科、一個(gè)機(jī)構(gòu)甚至一個(gè)國(guó)家的能力，正逐步形成大科學(xué)研究格局并步入更深層次的復(fù)雜系統(tǒng)研究[1]。如平方公里陣射電望遠(yuǎn)鏡（Square Kilometre Array, SKA）項(xiàng)目等重大科學(xué)計(jì)劃將產(chǎn)生巨量的數(shù)據(jù)，SKA 建成后每年將產(chǎn)生300-500PB 數(shù)據(jù)[2]，按照現(xiàn)有的信息基礎(chǔ)設(shè)施能力，以100Gbps 的網(wǎng)絡(luò)為例，理論上一天只能傳輸1PB數(shù)據(jù)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸與存儲(chǔ)，更無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理。

2015年12月，習(xí)近平總書(shū)記在第二屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上指出“加快全球網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)互聯(lián)互通”。李克強(qiáng)總理在政府工作報(bào)告中要求落實(shí)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，啟動(dòng)實(shí)施《中國(guó)制造2025》[3]，促進(jìn)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)廣泛應(yīng)用。《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》[4]也明確提出實(shí)施網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、國(guó)家安全戰(zhàn)略等十四大戰(zhàn)略。2016年8月，中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《國(guó)家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，提出要“加快科研信息化”，要求“建設(shè)覆蓋全國(guó)、資源共享的科研信息化基礎(chǔ)設(shè)施，提升科研信息服務(wù)水平”。2016年12月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《“十三五”國(guó)家信息化規(guī)劃》中明確提出建設(shè)基于云計(jì)算的國(guó)家科研信息化基礎(chǔ)設(shè)施，打造“中國(guó)科技云”。在《國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》中具體明確了“超算中心和云計(jì)算平臺(tái)等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施”和“形成基于大數(shù)據(jù)的先進(jìn)信息網(wǎng)絡(luò)支撐體系”。這些重大科技布局迫切需要構(gòu)建國(guó)際一流的、面向科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施。

針對(duì)現(xiàn)有信息化基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境往往與實(shí)際科學(xué)應(yīng)用過(guò)程脫節(jié)，存儲(chǔ)與計(jì)算分離現(xiàn)象十分常見(jiàn)，且無(wú)法適應(yīng)大數(shù)據(jù)、人工智能[5]時(shí)代的應(yīng)用需求，無(wú)論從計(jì)算能力還是從軟件實(shí)現(xiàn)方面都無(wú)法適應(yīng)海量科研數(shù)據(jù)帶來(lái)的沖擊，沒(méi)能充分發(fā)揮信息技術(shù)對(duì)現(xiàn)代科學(xué)研究的支持與促進(jìn)作用。因此，面向大數(shù)據(jù)時(shí)代全球化的大科學(xué)研究，先進(jìn)的覆蓋科學(xué)研究全鏈條的海量數(shù)據(jù)傳輸、分析與處理服務(wù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將成為解決大數(shù)據(jù)時(shí)代全球化的大科學(xué)研究的必然選擇。

目前，各國(guó)都將信息化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)當(dāng)成通信領(lǐng)域最重要和最迫切的研究?jī)?nèi)容。但是，現(xiàn)有的工作多重在對(duì)于未來(lái)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)、概念、服務(wù)機(jī)制等全方面的研究，提出了諸多的設(shè)計(jì)思想，諸如不受兼容性限制的Clean-Slate 設(shè)計(jì)思想。但是，大部分研究成果尚不能直接應(yīng)用于現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)以支撐本文所提及的新型科研范式的需求。鑒于此，在針對(duì)如何設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)以滿足新型科研需求的研究工作中，作者及其團(tuán)隊(duì)深入研究了融合邊緣計(jì)算技術(shù)的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)技術(shù)。本文就融合邊緣計(jì)算的新型科研云服務(wù)架構(gòu)從背景、需求、方案設(shè)計(jì)等多個(gè)方面予以介紹，希望能夠?yàn)橥刑峁┮欢▍⒖肌?/p>

1 研究背景

1.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科研范式給網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)

當(dāng)前，科學(xué)研究的國(guó)際領(lǐng)先地位日漸倚重于所占有的數(shù)字化科學(xué)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。因此，“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”也正逐步成為科學(xué)研究新范式?！皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的科研范式，具體來(lái)說(shuō)，是指將大量科學(xué)活動(dòng)產(chǎn)出的分散和歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)一定的方式統(tǒng)一匯聚到數(shù)據(jù)集中平臺(tái)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、過(guò)濾、建模、分析、挖掘，以及最后的可視化等等步驟，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用知識(shí)，用以揭示數(shù)據(jù)背后的發(fā)展規(guī)律和趨勢(shì)，以所獲取的知識(shí)來(lái)引導(dǎo)科學(xué)研究的融合和創(chuàng)新?，F(xiàn)階段而言，科學(xué)研究都是面向全球的。因此，分散在全球的海量科研數(shù)據(jù)，只能通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的分發(fā)和流通。因此，全新的科研范式，對(duì)于現(xiàn)有的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心在存儲(chǔ)、計(jì)算等方面提出了更高的需求；而對(duì)于網(wǎng)絡(luò)而言，其數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量也有較高的要求，如傳輸帶寬、傳輸時(shí)延、傳輸抖動(dòng)等。而對(duì)于網(wǎng)絡(luò)邊緣而言，則依據(jù)數(shù)據(jù)處理需求，希望能夠在網(wǎng)絡(luò)邊緣對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的處理，從而縮短數(shù)據(jù)處理時(shí)間。

但是，海量的科研數(shù)據(jù)如何通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行端到端高速率傳輸是個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。這些數(shù)據(jù)傳輸既需要有基礎(chǔ)的物理高帶寬，也需要高性能的傳輸協(xié)議等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)端到端的高速率傳輸。傳統(tǒng)的TCP[6]傳輸協(xié)議對(duì)高帶寬廣域海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)男蚀嬖谇啡保y以適應(yīng)當(dāng)前高帶寬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?，比如?0Gbps 帶寬環(huán)境下?lián)砣翱诨謴?fù)時(shí)間長(zhǎng)達(dá)46 小時(shí)，其傳輸控制機(jī)制和算法需要重新設(shè)計(jì)。另一方面，由于信號(hào)傳輸?shù)墓馑俨豢赏黄疲瑐鞑パ舆t難以降低，如何實(shí)現(xiàn)端到端的低延遲傳輸也是個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

此外，隨著以5G[7]接入技術(shù)為代表的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)發(fā)展和智能終端設(shè)備的快速普及，用戶和終端設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)邊緣產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)達(dá)到了澤字節(jié)（ZB）級(jí)別；而各種方興未艾的新應(yīng)用，如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality，AR）、虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality，VR）、無(wú)人駕駛、超高清賽事視頻直播等等不斷涌現(xiàn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、丟包、抖動(dòng)和數(shù)據(jù)安全等也提出了更高的要求[8]。

針對(duì)這些問(wèn)題，傳統(tǒng)的云計(jì)算服務(wù)模型在解決問(wèn)題能力方面尚有很多缺陷，邊緣計(jì)算技術(shù)[9]應(yīng)運(yùn)而生。邊緣計(jì)算能夠在網(wǎng)絡(luò)的邊緣提供輕量級(jí)的云計(jì)算和存儲(chǔ)能力。例如，通過(guò)邊緣緩存實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和就近傳輸，可顯著減小端到端傳輸延遲。通過(guò)研究高性能科學(xué)大數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，結(jié)合邊緣計(jì)算技術(shù)，研發(fā)適合海量科學(xué)數(shù)據(jù)傳輸?shù)男滦驮品?wù)體系架構(gòu)，可從根本上解決科學(xué)大數(shù)據(jù)處理面臨的以上難題。

1.2 邊緣計(jì)算是信息技術(shù)發(fā)展的主流趨勢(shì)

在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中，邊緣（Edge）節(jié)點(diǎn)通常是指距離用戶最近的端點(diǎn)設(shè)備。邊緣計(jì)算（Edge Computing）是指在靠近人、物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用融合存儲(chǔ)、計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)接入、應(yīng)用核心能力為一體的開(kāi)放平臺(tái)（或通用平臺(tái)），就近為使用者提供服務(wù)。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)盡力分流所經(jīng)過(guò)的流量到本地平臺(tái)，并在本地平臺(tái)中進(jìn)行處理，以期減少網(wǎng)絡(luò)擁擠與延遲、縮短服務(wù)時(shí)間、提供大帶寬服務(wù)等[10-11]。在目前的研究中，虛擬化技術(shù)[12]、容器技術(shù)[13]、更強(qiáng)大的處理能力的人工智能芯片技術(shù)[14]、更快的存儲(chǔ)讀寫(xiě)技術(shù)[15]，以及其它高級(jí)功能也都將被添加至更多的邊緣設(shè)備中。

目前，5G日臻成熟，并在全世界范圍內(nèi)即將全面實(shí)現(xiàn)部署。5G 網(wǎng)絡(luò)具有低時(shí)延、高帶寬、高可靠的通信要求。因此，邊緣計(jì)算技術(shù)也將成為5G 網(wǎng)絡(luò)部署的重要選擇。在5G 網(wǎng)絡(luò)中，不斷部署和擴(kuò)展的邊緣計(jì)算環(huán)境，將為傳統(tǒng)集中式的云服務(wù)帶來(lái)更加穩(wěn)健的就近服務(wù)和通信技術(shù)支持。5G 不僅降低了端到端的延遲、增加了網(wǎng)絡(luò)接入帶寬，同時(shí)顯著增加了每平方公里內(nèi)的連網(wǎng)終端數(shù)量，為真正意義的“人與人”、“物與物”和“人與物”萬(wàn)物互聯(lián)提供了可能。

思科[16]及IDC[17]分別估計(jì)，未來(lái)將有超過(guò)70%-75%的數(shù)據(jù)在邊緣得到處理，不進(jìn)入云計(jì)算中心的數(shù)據(jù)。這將對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)處理范式、網(wǎng)絡(luò)流量模型帶來(lái)根本性的改變（圖1-2）。

麥肯錫[18]也預(yù)計(jì)，到2025年，邊緣計(jì)算的價(jià)值將會(huì)提升至1750-2150 億美元（圖3）。

在巨大的市場(chǎng)預(yù)期之下，邊緣計(jì)算得到了技術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界的高度重視，各大龍頭公司、開(kāi)源組織、標(biāo)準(zhǔn)化組織[19-20]都推出重量級(jí)的產(chǎn)品或計(jì)劃，造就了豐富的邊緣計(jì)算技術(shù)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境。

圖1 IEEE & Gartner 技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)Fig.1 IEEE & Gartner technical trend forecast

圖2 邊緣計(jì)算流量預(yù)測(cè)Fig.2 Edge Computing traffic forecast

（1）各大公司推出的邊緣計(jì)算軟硬件產(chǎn)品計(jì)劃：AWS IoT Greengrass（亞馬遜）、Azure IOT Edge（微軟）、Link to Edge（阿里）、OpenEdge（百度）、Tencent Smart Edge Connector（騰訊）、Apple Edge Cache（蘋(píng)果）、Edge TPU（Google）、EdgeScale（NXP）等。

（2）全球運(yùn)營(yíng)商推出的邊緣計(jì)算平臺(tái)計(jì)劃：在 GSMA 的支持下，中國(guó)聯(lián)通、德國(guó)電信、EE、KDDI、Orange、新加坡電信、SK 電訊、西班牙電信和意大利電信等領(lǐng)先的運(yùn)營(yíng)商已開(kāi)始聯(lián)合開(kāi)發(fā)可互操作的電信邊緣云 (Telco Edge Cloud)，以使邊緣計(jì)算功能在電信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中得到廣泛應(yīng)用且易于獲取。

（3）各大開(kāi)源組織推出的開(kāi)源項(xiàng)目：KubeEdge（CNCF 基金會(huì)）、EdgeXFoundry（Linux 基金會(huì)）、Akraino EdgeStack（Linux 基金會(huì)）、Apache Edgent（Apache 基金會(huì)）、StarlingX（OpenStack 基金會(huì)）、CORD（ONF 基金會(huì)）等。

（4）推出邊緣計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)化組織：ETSI、3GPP、ISO/IEC、IIC、AII、OpenFog、CCSA、EEC、OEC 等。

1.3 邊緣計(jì)算是信息技術(shù)發(fā)展的主流趨勢(shì)

邊緣計(jì)算與云計(jì)算的結(jié)合，是數(shù)據(jù)密集型的科學(xué)計(jì)算處理架構(gòu)的發(fā)展趨勢(shì)。

高能物理是典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用，一切活動(dòng)都圍繞獲取與分析數(shù)據(jù)。交高亮度大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)（High-Luminosity Large Hadron Collider，HL-LHC）等新型實(shí)驗(yàn)的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)目前能夠提供的資源，必須要采用更為精細(xì)的計(jì)算模式和簡(jiǎn)單的存儲(chǔ)模型。網(wǎng)格計(jì)算成功運(yùn)行了近20年，目前正處于即將改變的關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。

歐洲核子中心（European Organization for Nuclear Research，CERN）提出未來(lái)高能物理數(shù)據(jù)處理平臺(tái)架構(gòu)“HEP DATA LAKE”是其中一種比較可行的解決方案，類似于邊緣云計(jì)算，能夠有效降低分布式數(shù)據(jù)管理的成本[21-22]。數(shù)據(jù)湖有一個(gè)單一的邏輯存儲(chǔ)單元（Storage Element，SE），具有足夠大的存儲(chǔ)容量和訪問(wèn)性能。在數(shù)據(jù)湖之外的站點(diǎn)沒(méi)有持久的存儲(chǔ)，非實(shí)驗(yàn)的私有數(shù)據(jù)直接到用戶所在的邊緣站點(diǎn)。統(tǒng)一視圖以及高效的存儲(chǔ)和傳輸是其中要解決的一些關(guān)鍵問(wèn)題（圖4）。

圖3 邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)價(jià)值[18]Fig.3 Industry value of edge computing [18]

2 科學(xué)計(jì)算場(chǎng)景下對(duì)邊緣計(jì)算的需求

中國(guó)科技云目前是“集中式云+固網(wǎng)有線接入”模式，為科研用戶提供了強(qiáng)大的計(jì)算存儲(chǔ)能力和優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)接入條件，較好的滿足了目前階段的科研用戶需求。但是，隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科研范式的發(fā)展，未來(lái)需要處理的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大、效率要求越來(lái)越高，需要連接的科研設(shè)備類型與數(shù)量越來(lái)越多，而遠(yuǎn)程控制、無(wú)人科考、AR/VR 等新型科研手段也將不斷涌現(xiàn)。這些都對(duì)科技云的網(wǎng)絡(luò)接入、數(shù)據(jù)傳輸、計(jì)算存儲(chǔ)能力等提出了更高的要求?，F(xiàn)有云服務(wù)架構(gòu)面臨新的挑戰(zhàn)，需要與時(shí)俱進(jìn)演進(jìn)發(fā)展。

對(duì)中國(guó)科技云來(lái)說(shuō)，科研應(yīng)用從以下方面對(duì)邊緣計(jì)算提出了新的需求：

（1）數(shù)據(jù)高效處理的需求

圖4 高能物理數(shù)據(jù)湖Fig.4 HEP Data Lake

對(duì)于科研人員來(lái)說(shuō)，關(guān)注的是以最低成本、最高效率完成科研數(shù)據(jù)的處理，而并不關(guān)心數(shù)據(jù)處理的任務(wù)在哪里完成。集中云模式下，數(shù)據(jù)處理的效率受限于網(wǎng)絡(luò)帶寬及集中云的處理能力。如果采用云網(wǎng)邊協(xié)同的架構(gòu)，數(shù)據(jù)可以分布到集中云及多個(gè)資源空閑的邊緣云進(jìn)行處理，帶寬也不會(huì)受限于單一的傳輸鏈路，數(shù)據(jù)處理效率將大大提升。

（2）數(shù)據(jù)高效傳輸?shù)男枨?/p>

傳統(tǒng)云服務(wù)模式下，科研數(shù)據(jù)的傳輸多采用標(biāo)準(zhǔn)的傳輸協(xié)議，基于默認(rèn)路由進(jìn)行傳輸，無(wú)法按照科研數(shù)據(jù)的獨(dú)特需求進(jìn)行優(yōu)化。在邊緣云的模式下，可以采用NFV 的模式，在邊緣節(jié)點(diǎn)上增加傳輸優(yōu)化模塊，根據(jù)科研數(shù)據(jù)的特性和科研應(yīng)用需求，采用專有協(xié)議、優(yōu)化路由的方式進(jìn)行優(yōu)化傳輸，并可以適應(yīng)各類非開(kāi)放系統(tǒng)的特殊終端。

（3）網(wǎng)絡(luò)接入多樣化的需求

未來(lái)科研活動(dòng)隨時(shí)隨地進(jìn)行，對(duì)無(wú)線接入需求會(huì)越來(lái)越大。越來(lái)越多科學(xué)裝置和傳感設(shè)備，需要傳輸數(shù)據(jù)。5G 既有WiFi 無(wú)線接入的便利性，在穩(wěn)定性和時(shí)延方面又遠(yuǎn)勝WiFi 技術(shù)，接入速率上達(dá)到甚至超過(guò)普通光纖。利用邊緣計(jì)算技術(shù)，整合5G 接入作為科研網(wǎng)絡(luò)的有效補(bǔ)充，是未來(lái)科研活動(dòng)的必然需求。

（4）云服務(wù)體驗(yàn)提升的需求

在集中式的云服務(wù)架構(gòu)下，各種科研增值服務(wù)（云存儲(chǔ)、云辦公、云會(huì)議等）都部署在云端，距離用戶較遠(yuǎn)，受網(wǎng)絡(luò)帶寬、時(shí)延、抖動(dòng)等因素限制，應(yīng)用體驗(yàn)容易受到影響。在邊緣云環(huán)境下，可以按照用戶訪問(wèn)熱度，將部分熱點(diǎn)內(nèi)容、數(shù)據(jù)以及經(jīng)常訪問(wèn)的服務(wù)，下沉到用戶本地，可以大大提升用戶訪問(wèn)體驗(yàn)，并降低網(wǎng)絡(luò)帶寬需求。

3 融合邊緣計(jì)算的新型科技云服務(wù)架構(gòu)

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)

基于計(jì)算存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)融合路線，整合5G、邊緣計(jì)算、人工智能、網(wǎng)絡(luò)虛擬化等前沿技術(shù)，形成異構(gòu)融合、云邊協(xié)同的智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。根據(jù)研究院所、大科學(xué)裝置、野外臺(tái)站、大學(xué)園區(qū)等不同科研場(chǎng)景的應(yīng)用需求，將網(wǎng)絡(luò)能力與應(yīng)用服務(wù)能力下沉到科研現(xiàn)場(chǎng)，為科研用戶提供現(xiàn)場(chǎng)級(jí)、智能化的科研信息服務(wù)能力，提升數(shù)據(jù)傳輸處理效率，提升云服務(wù)應(yīng)用體驗(yàn)，支撐各類新型科研手段（圖5）。

圖5 云網(wǎng)邊協(xié)同的科技云系統(tǒng)架構(gòu)Fig.5 Cloud edge network collaboration scientific cloud system architecture

3.2 功能架構(gòu)

云網(wǎng)邊協(xié)同的科技云功能架構(gòu)如圖6 所示?；凇爸悄芙尤肱c邊緣計(jì)算”與“SDN 高速網(wǎng)絡(luò)”，實(shí)現(xiàn)多樣化接入資源與高速?gòu)V域傳輸資源的一體化管理，為科研用戶提供端到端的柔性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)；基于超融合計(jì)算及大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理技術(shù)，有效整合邊緣計(jì)算、云計(jì)算、超級(jí)計(jì)算、智能計(jì)算、分布式存儲(chǔ)等全局計(jì)算與存儲(chǔ)資源，為科研用戶提供高通量計(jì)算、可靠存儲(chǔ)與可視化交互服務(wù)；基于“智能管控與運(yùn)行服務(wù)”，實(shí)現(xiàn)全局計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)資源的智能調(diào)度管理，打通科學(xué)數(shù)據(jù)“采集、匯聚、傳輸、處理、交互”全流程，為重大科技創(chuàng)新活動(dòng)提供新型“云網(wǎng)一體”智能服務(wù)。

4 典型應(yīng)用場(chǎng)景與服務(wù)能力

4.1 傳輸優(yōu)化

利用邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化技術(shù)，針對(duì)不同類型的用戶及應(yīng)用場(chǎng)景，提供靈活的流量接入方式與精細(xì)化的流量管理能力。

在科技網(wǎng)及互聯(lián)網(wǎng)上部署云轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，通過(guò)節(jié)點(diǎn)間的虛擬組網(wǎng)，在物理網(wǎng)絡(luò)之上，構(gòu)建面向不同應(yīng)用的虛擬加速專網(wǎng)。

邊緣云與云端轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)之間形成虛擬加速網(wǎng)，采用動(dòng)態(tài)路由及優(yōu)化傳輸協(xié)議，對(duì)特定的科學(xué)數(shù)據(jù)流量進(jìn)行端到端傳輸優(yōu)化，建設(shè)覆蓋多場(chǎng)景、全終端的網(wǎng)絡(luò)加速服務(wù)能力，并支持通過(guò)云服務(wù)的形式將加速服務(wù)開(kāi)放給用戶實(shí)現(xiàn)自助管理。

（1）針對(duì)科學(xué)園區(qū)、大科學(xué)裝置，采用邊緣云的方式實(shí)現(xiàn)接入管理及傳輸加速

在園區(qū)網(wǎng)絡(luò)出口處，部署SDN 交換機(jī)及邊緣云節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能力下沉到邊緣。在邊緣云上，以虛擬化形式加載虛擬智能邊緣網(wǎng)關(guān)（vCPE）功能，對(duì)流量進(jìn)行統(tǒng)一管理，精確控制特定應(yīng)用流量引入加速虛擬專網(wǎng)，采用優(yōu)化傳輸協(xié)議及動(dòng)態(tài)優(yōu)化路由，提供端到端加速服務(wù)。

（2）針對(duì)小規(guī)?？蒲袌F(tuán)隊(duì)、野外臺(tái)站，采用邊緣智能網(wǎng)關(guān)的方式接入實(shí)現(xiàn)加速

邊緣智能網(wǎng)關(guān)支持WiFi、光纖、以太網(wǎng)等多種不同的接入方式，可擴(kuò)展支持5G、eMTC、NB-IoT及LoRa 等接入方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)各種物聯(lián)網(wǎng)傳感器的接入與傳輸優(yōu)化（圖7）。

4.2 虛擬組網(wǎng)

圖8 基于邊緣計(jì)算的虛擬組網(wǎng)Fig.8 Virtual networking based on edge computing

針對(duì)重大聯(lián)合項(xiàng)目組、大科學(xué)裝置等需要專有網(wǎng)絡(luò)保障的科研應(yīng)用，可在邊緣云上動(dòng)態(tài)部署虛擬接入網(wǎng)關(guān)，與科技網(wǎng)上的云轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)一起，組成虛擬網(wǎng)絡(luò)，在物理網(wǎng)絡(luò)之上，構(gòu)建面向不同科研應(yīng)用的虛擬專網(wǎng)（圖8）。

采用了邊緣云虛擬化技術(shù)，無(wú)需在用戶側(cè)部署設(shè)備，以及在骨干網(wǎng)上部署物理路由器，可實(shí)現(xiàn)零接觸式的虛擬網(wǎng)絡(luò)搭建，并可以按需動(dòng)態(tài)構(gòu)建及撤銷。

4.3 5G 融合接入

圖9 基于邊緣計(jì)算的5G 融合接入Fig.9 Converged Access Network based on edge computing

現(xiàn)有科研園區(qū)內(nèi)網(wǎng)與運(yùn)營(yíng)商移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)相互隔離，科研園區(qū)中用戶終端產(chǎn)生的4G 流量全部直接進(jìn)入運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)安全性、流量成本等方面均存在問(wèn)題，導(dǎo)致科研活動(dòng)無(wú)法直接使用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的接入能力。

在5G 規(guī)范中，移動(dòng)邊緣計(jì)算技術(shù)支持流量的本地分流。通過(guò)打通園區(qū)5G 基站與邊緣云之間的接口，可以將園區(qū)內(nèi)產(chǎn)生的特定5G 流量分流到本地的邊緣云，實(shí)現(xiàn)流量的內(nèi)網(wǎng)化（圖9）。

5G 網(wǎng)絡(luò)可支持10Gbps 的接入速率、每平方公里100 萬(wàn)的連接能力、1ms 的時(shí)延，在穩(wěn)定性和接入能力上相比WiFi 有很大優(yōu)勢(shì)，傳輸速度媲美光纖。通過(guò)邊緣計(jì)算本地分流的方式，可以將5G 能力很好的融入到未來(lái)的科研網(wǎng)絡(luò)中，解決現(xiàn)有園區(qū)網(wǎng)絡(luò)在部分應(yīng)用場(chǎng)景中的網(wǎng)絡(luò)能力不足問(wèn)題。

4.4 邊云協(xié)同算力網(wǎng)絡(luò)

通過(guò)虛擬組網(wǎng)技術(shù)，將分布在不同位置的邊緣云以及集中云連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一調(diào)配，形成算力網(wǎng)絡(luò)。

在邊網(wǎng)云協(xié)同模式下，根據(jù)不同的計(jì)算模型，數(shù)據(jù)處理程序可以進(jìn)行分布式拆分，使之支持并行化處理?？茖W(xué)裝置的數(shù)據(jù)產(chǎn)生后，在臨近邊緣云進(jìn)行數(shù)據(jù)的前置處理及任務(wù)分塊，在算力網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一調(diào)度下，將需要處理的數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的處理程序，分發(fā)到集中云及資源空閑的多個(gè)邊緣云上，進(jìn)行并行分布式計(jì)算。在此模式之下，數(shù)據(jù)分析的效率以及網(wǎng)絡(luò)帶寬的利用率都將大大提升（圖10）。

圖10 邊云協(xié)同算力網(wǎng)絡(luò)Fig.10 edge cloud collaborative computing first network

4.5 邊緣云科研應(yīng)用服務(wù)

現(xiàn)有科技云上有大量面向科研用戶的云服務(wù)，科技云用戶通過(guò)中國(guó)科技網(wǎng)進(jìn)行訪問(wèn)，在長(zhǎng)途鏈路環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)帶寬、時(shí)延、抖動(dòng)等因素有可能會(huì)導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量不穩(wěn)定。

邊緣云提供了一個(gè)更加靠近用戶的虛擬化的服務(wù)運(yùn)行環(huán)境，通過(guò)虛擬化方式（虛擬機(jī)或容器）將云端服務(wù)封裝后，可以根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景的需求，預(yù)先或動(dòng)態(tài)地將服務(wù)下沉到邊緣云上，靠近用戶提供更高質(zhì)量的服務(wù)。

同時(shí)，在邊緣側(cè)，整合5G 等豐富的接入手段，用戶可以方便地使用各種終端，隨時(shí)隨地高效訪問(wèn)科技云服務(wù)，開(kāi)展科研工作。

可以提供以下及其他更加豐富的邊緣云科研應(yīng)用服務(wù)，如圖11 所示：

（1）AR/VR：在后端超算平臺(tái)完成海量數(shù)據(jù)處理，在邊緣前端完成圖像渲染和交互，云邊協(xié)同實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的科研可視化交互。

（2）無(wú)線辦公：利用邊緣云實(shí)現(xiàn)智能設(shè)備管理（如云打印、云投影等），開(kāi)展無(wú)線辦公

（3）無(wú)人科考：利用5G 低時(shí)延特點(diǎn)，基于邊緣云實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)、機(jī)械臂等遠(yuǎn)程操控，開(kāi)展特殊環(huán)境下的無(wú)人科考。

（4）視頻會(huì)議：利用邊緣云實(shí)現(xiàn)虛擬化視頻會(huì)議MCU 功能，配合視頻傳輸優(yōu)化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、可動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的云化的視頻會(huì)議服務(wù)。

（5）存儲(chǔ)同步：根據(jù)用戶訪問(wèn)趨勢(shì)，集中云存儲(chǔ)中的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存在邊緣并自動(dòng)同步，提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度。

圖11 邊緣云科研應(yīng)用服務(wù)Fig.11 edge cloud scientific research application service

5 總結(jié)

“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的科研范式對(duì)現(xiàn)有的計(jì)算模型提出了更高的要求，而傳統(tǒng)的云服務(wù)無(wú)法滿足數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研范式的發(fā)展。邊緣計(jì)算與云計(jì)算的結(jié)合，是數(shù)據(jù)密集型科學(xué)計(jì)算處理架構(gòu)的發(fā)展趨勢(shì)。本文重點(diǎn)分析了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科研范式給網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算帶來(lái)的挑戰(zhàn)，以及科學(xué)計(jì)算場(chǎng)景下對(duì)邊緣計(jì)算的具體需求，并在此基礎(chǔ)上，給出一種融合邊緣計(jì)算的新型科研云服務(wù)架構(gòu)，同時(shí)闡述該架構(gòu)的基本功能，并給出其適用的相關(guān)典型應(yīng)用場(chǎng)景與服務(wù)能力。

下一步的研究重點(diǎn)工作包含以下幾個(gè)方面：（1）融合邊緣計(jì)算的云服務(wù)架構(gòu)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；（2）基于邊緣計(jì)算的傳輸優(yōu)化技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)；（3）基于邊緣計(jì)算的虛擬組網(wǎng)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)；（3）5G 融合的多網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)；（4）邊云協(xié)同的算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)；（5）融合邊緣計(jì)算的創(chuàng)新科研應(yīng)用和服務(wù)。

利益沖突聲明

所有作者聲明不存在利益沖突關(guān)系。