來源 | 邊緣計算社區
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邊緣計算（Edge Computing）是雲計算向邊緣的延伸，本文對邊緣計算、霧計算、MEC、Cloudlet、分布式雲等邊緣計算領域相關概念和技術的定義、架構、場景等進行了比較分析，並對該領域的技術發展趨勢給出了預測與展望。
在整個行業數位化轉型的大背景下，在 IoT、5G、 VR、AI 等業務雲化需求驅動和技術發展推動下，邊緣計算（Edge Computing）概念應運而生並迅速得到了行業的廣泛關注。
相對於經典雲計算帶來的「雲端」的海量計算能力，邊緣計算實現了資源和服務向邊緣位置的下沉， 從而能夠降低交互時延、減輕網絡負擔、豐富業務類型、優化服務處理，提升服務質量和用戶體驗。邊緣計算概念並無明確定義，霧計 算、MEC、Cloudlet、 邊 緣 計 算、 分 布 式 雲 等 概 念 迭 出，ETSI、ITU、OpenFog、ECC、OEC、3GPP、ISO、IEC、 IEEE、Linux 基金會、OpenStack 基金會等業界主流標準 化、開源和行業組織都在積極推進但都有所側重。本文針對邊緣計算、霧計算、MEC、Cloudlet、分布式雲等領域內核心技術的定義、架構、場景等進行簡介，並進行比較分析。霧計算（Fog Computing）是2011年 cisco 提出的概念，OpenFog 聯盟是霧計算的主要推動者，其霧計算定義為：
一種系統級的水平架構，將計算、存儲、網絡、 控制和決策等資源和服務分布到從雲到物的任何位置，旨在解決 IoT、AI、VR、5G 等業務場景需求。①水平架構：支持多個行業垂直應用領域，將智能和服務分發到用戶和業務；②雲到物的服務連續：使服務和應用分布在雲和物之間、更接近物的位置；③系統級：是物和雲之間的整個系統，從物到網絡邊緣再到雲，覆蓋多個協議層次，而非特定的協議或端到端系統的一部分。
霧計算和雲計算相互依賴，互為補充；部分功能適合於由霧計算節點執行， 部分功能則適合於在雲上運行；具體邊界依據具體的應用、場景和網絡環境等有所不同。FCN（Fog Computing Node，霧計算節點）是智能終端設備和雲之間的智能接入網絡的中介計算網元，可以是物理的也可以是虛擬的，與智能終端設備或接入網緊耦合，在終端設備和雲之間提 供數據管理和通信服務等功能。OpenFog 聯盟給出霧計算參考架構如圖 1 所示：其中，主要從霧計算節點、軟體、功能要求等角度進行了描述：
（1）霧計算節點：主要包括節點資源、節點管理、協議抽象層等組件。其中，節點資源包括計算、存儲、網絡、加速器等；節點管理包括硬體配置管理和安全保護；協議抽象層實現傳感器等終端設備的適配和對接，支持異構終端、霧節點之間的兼容互通。
（2）軟體：主要包括節點管理和軟體背板、應用支持、應用服務等 3 層。其中，節點管理負責霧節點或系統的軟硬體配置和狀態維護，並維護其可用性、可靠性和性能；軟體背板上運行節點各類軟體，並實現節點間通信；應用支持提供應用管理、運行時引擎、應用伺服器、消息和事件、安全服務、數據存儲和管理、分析工具和框架等軟體供多個應用（微服務）使用和共享；應用服務依據部署、場景、資源可用性等的不同而不同，主要包括連接服務、支持服務、分析服務、集成服務、UI 服務等。
（3）功能要求：主要包括性能和擴展性、安全、可管理性、數據分析和控制、IT 服務和跨節點應用等方面。包括：需根據場景需求匹配流量模型，保證節點間互相隔離互不幹擾；藉助虛擬化和容器等技術提升可擴展性；提供節點安全、數據安全、網絡安全、安全監控和管理等從雲到網絡邊緣再到物的整個系統安全；可管理性包括管理接口、霧節點生命周期管理、獨立的管理層等；將海量數據的收集、存儲、傳輸、分析等功能下沉到網絡邊緣，靠近數據源，按需實現特定的數據處理能力；實現應用和服務在霧計算體系層次中按需部署和互操作，支持節點間數據共享，支持跨節點應用等。霧計算可用於 IoT、5G、AI 等多種場景，解決對本地化安全、客戶位置感知、靈活部署和可擴展、低時延等的需求。其中，IoT 是 FC重點面向的場景，交通、智慧 城市、智慧樓宇、工業製造業、零售企業、健康醫療、農業、政府軍隊、智慧家庭、運營商等都有應用。其中的一些代表性場景如智能汽車和交通控制、可視化安全和監控、智慧城市等。MEC 是ETSI 提出並主推的概念，經歷了從移動邊緣計算（Mobile Edge Computing） 到多接入邊緣計算（Multi-access Edge Computing）的演變。其中，
移動邊緣計算是指在行動網路邊緣提供 IT 服務環境和雲計算 能力，將網絡業務下沉到更接近移動用戶的無線接入網側， 旨在降低延時，實現高效網絡管控和業務分發，改善用戶體驗；多接入邊緣計算是指在網絡邊緣為應用研發商和內容提供商提供 IT 服務環境和雲計算能力，該環境為應用提供超低延時、高帶寬、實時接入等特性能力。MEC 主要特性包括：就近接入、超低時延、位置可見、數據分析等。ETSI MEC 給出的系統參考架構如圖 2 所示。其中，主要包括如下組件：
（1）MEC主機：由虛擬化基礎設施和 MEP 構成，用以承載各類 MEC應用。其中，虛擬化基礎設施數據面負責執行移動邊緣平臺接收到的流量規則，並實現流量轉發。MEP（MEC Platform，MEC 平臺）提供一系列功能， 用以實現 MEC 應用在特定虛擬化基礎設施上運行並使提 供移動邊緣服務。
（2）MEC應用：是運行在 MEC 主機虛擬化基礎設施上的虛擬機，支持與 MEC平臺交互，以構建和提供MEC服務。MEC應用帶有一系列規則和需求，包括所需要的資源、最大時延、可用服務等。這些需求由MEC系統級管理進行確認。
（3）移動邊緣主機級管理：包括移動邊緣平臺管理器 MEPM、虛擬化基礎設施管理器 VIM，對移動邊緣主機和其上運行的應用進行管理。其中，VIM（Virtualisation infrastructure manager，虛擬化基礎設施管理器）的功能可參考 ETSI NFV VIM，主要提供虛擬化資源管理功能；MEPM（Mobile edge platform manager，移動邊緣平臺管理器）主要實現應用生命周期管理、MEP 網元管理、 應用規則和需求管理等。
（4）移動邊緣系統級管理：包括 MEO、OSS 等組件。MEO（Mobile edge orchestrator，移動邊緣編排器） 是核心組件，負責維護移動邊緣系統的整體視圖、激活應用包、基於約束條件選擇合適的移動邊緣主機以實現應用實例化、觸發應用實例化和終結、觸發應用重定位等。按照業務需求和方案架構，ETSI 將 MEC 場景分為三類，每一類的方案架構趨同，各類之間各有不同：①面向客戶的服務，包括遊戲、遠程桌面應用、增強和輔助現實、輔助認知等。②運營商和第三方服務，包括活動設備位置跟蹤、大數據、安全、企業服務等。③網絡性能和QoE 提升，包括內容和DNS緩存、性能優化、視頻優化等。其中，主要包括7大場景：智能移動視頻加速、監控視頻流分析、AR（增強現實）、密集計算輔助、企業專網、車聯網、IoT 網關。Cloudlet 是2009年 Carnegie Mellon University（卡內基梅隆大學）提出的概念，源於移動計算、IoT 與雲計算的融合，代表「行動裝置/IoT 設備—cloudlet—雲」三層體系架構的中間層，可看作是一個「data center in a box」，旨在使雲更接近用戶。
基於此，OEC 給出了對邊緣計算的定義：邊緣計算在接近用戶側提供小型數據中心（邊緣節點），提升用戶對計算和存儲資源的使用體驗。Cloudlet主要包括四大特性：僅以軟體形態部署、具備計算 / 連接 / 安全能力、就近部署、基於標準雲技術構建等。
OEC 給出的邊緣計算參考架構如圖3 所示，包括行動裝置、邊緣伺服器、後端系統等組件。其中：邊緣伺服器主要基於Cloudlet實現，包括3 層：（2）開放雲平臺：提供app運行支持環境和能力開放， 並實現統一管理；（3）應用：基於虛機實例承載行動裝置卸載的各類應用（如圖3 所示）。圖3—OEC基 Cloudlet 的邊緣計算系統參考架構Cloudlet 和OEC主要針對移動與雲計算的融合場景，適用於四大場景類型，包括高度響應的雲服務、擴展邊緣分析、隱私策略執行、屏蔽雲中斷。其中，典型場景包括：VR、vCPE、企業服務（如虛擬桌面）、公共安全、傳感器數據服務、汽車服務、移動app優化、工業 4.0、無人機支持服務、健康和體育服務、在線遊戲、通信服務優化等。ECC（EdgeComputing Consortium，邊緣計算產業聯盟）2016 年成立，是邊緣計算的積極推動者。
ECC的邊緣計算定義：是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺， 就近提供邊緣智能服務，滿足行業數位化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。它可以作為聯接物理和數字世界的橋梁，使能智能資產、智能網關、智能系統和智能服務。ECC認為，邊緣計算與雲計算是行業數位化轉型的兩大重要支撐，兩者在網絡、業務、應用、智能等方面的協同將有助於支撐行業數位化轉型更廣泛的場景與更大的價值創造。其中，雲計算適用於非實時、長周期數據、業務決策場景，而邊緣計算在實時性、短周期數據、本地決策等場景方面有不可替代的作用。ECC給出EC的主要特性包括聯接性、 數據第一入口、約束性、分布性、融合性等。ECC提出的邊緣計算參考架構如圖 4 所示。其中，主要包括如下層次化組件：
（1）ECN（Edge Computing Node，邊緣計算節點）：由基礎設施層、虛擬化層、邊緣虛擬服務構成，提供總線 協議適配、流式數據分析、時序資料庫、安全等通用服務，並按需集成特定的行業化應用服務。
（2）聯接計算 Fabric：一個虛擬化的聯接和計算服務層，屏蔽異構ECN 節點，提供資源發現和編排，支持ECN節點間數據和知識模型共享，支持業務負載動態調 度和優化，支持分布式的決策和策略執行。
（3）業務 Fabric：模型化的工作流，由多種類型的 功能服務按照一定邏輯關係組成和協作，支持定義工作流和工作負載、可視化呈現、語義檢查和策略衝突檢查、業務 Fabric、服務等模型的版本管理等。
（4）智能服務：開發服務框架通過集成開發平臺和工具鏈集成邊緣計算和垂直行業模型庫，提供模型與應用 的全生命周期服務；部署運營服務主要提供業務編排、應用部署和應用市場等三項核心服務。
（5）管理服務：支持面向終端、網絡、伺服器、存儲、數據、應用的隔離、安全、分布式架構的統一管理；支持面向工程、集成、部署、業務與數據遷移、集成測試、集成驗證與驗收等全生命周期管理。
（6）數據全生命周期服務：提供數據預處理、數據分析、數據分發和策略執行、數據可視化和存儲等服務。支持通過業務Fabric定義數據全生命周期的業務邏輯，滿足業務實時性等要求。
（7）安全服務：主要包括節點安全、網絡安全、數據安全、應用安全、安全態勢感知、身份和認證管理等服 務，覆蓋邊緣計算架構的各個層級，並為不同層級按需提供不同的安全特性。邊緣計算通過與行業使用場景和相關應用相結合，依據不同行業的特點和需求，完成了從水平解決方案平臺到垂直行業的落地，在不同行業構建了眾多創新的垂直行業解決方案。目前，ECC 給出的核心場景主要面向 IoT，範 例包括：梯聯網、智慧水務、智能樓宇、智慧照明等。分布式雲是 ITU-T 2016 年提出並主推的概念，是對雲計算模式的擴展，在兼具雲計算以網絡為中心、以服務 為提供方式、資源池化和透明化、高擴展高可靠性特徵的同時，基於業務 / 用戶需求，靈活、敏捷、按需、智能地提供分布式、低延遲、高性能、安全可靠、綠色節能、能力開放的信息化基礎設施，滿足全社會各行業數位化轉型 需要。
分布式雲主要具備如下能力特性：分布式、低延遲、高性能、安全可靠、綠色節能、能力開放等。分布式雲體系框架如圖 5 所示。分布式雲體系主要包括兩類組件：
（1）分布式雲節點：是具備自治管理能力的獨立的雲節點，提供雲基礎設施及服務，為各類業務和應用提供 運行環境；根據所處的位置、節點規模及在分布式雲系統中的作用，分為核心雲、區域雲、邊緣雲等不同的雲節點；根據不同的業務場景需求，靈活採取一種或多種節點組合，實現業務能力的按需部署。核心雲節點：基於大規模雲基礎設施，支持提供包括 IaaS、PaaS、SaaS 的完整的雲服務體系，為各類分布式雲業務和應用提供支撐和運營環境，具備海量數據分析和處理能力。區域雲節點：功能架構與核心雲類似，中到大規模雲基礎設施，側重於提供區域性雲基礎設施和服務，為區域性業務和應用提供支撐和運營環境，按需滿足區域性業務及安全、法規、治理需求。邊緣雲節點：在網絡邊緣、靠近用戶和數據源的位置， 提供本地化基礎設施資源、數據處理能力、邊緣應用和業務。面向不同業務場景、不同部署位置的邊緣雲節點，外形、能力、功能需求各異。
（2）分布式雲管理系統：實現對分布式雲節點的統一管理，包括統一的資源管理、網元和應用管理、業務編 排、運營管理、服務管理、安全管理、研發支持、系統集 成管理、數據管理等。分布式雲側重於雲節點之間、邊緣與核心之間的協 同，能夠提供比單一位置的計算更豐富的業務和應用能力，適用於多種業務場景，其中，既包括經典雲計算場景， 也包括邊緣計算場景，還包括邊緣、核心協同場景，涵蓋 5G、IoT、AI、 安全、CORD、CDN、 雲服務等各類業務 場景。霧計算、MEC、Cloudlet、邊緣計算、分布式雲等技 術都是在新的業務需求和技術發展驅動下，融合「邊緣」 理念與雲計算技術的一種具體實現，簡要辨析如表 1 所示， 其中主要不同在於：
（1）定位：霧計算旨在構建一個系統，實現雲到物的服務連接，與雲協同運作；MEC 則被視為 5G 核心關 鍵技術；Cloudlet 是就近部署的微型數據中心；邊緣計算 旨在構建邊緣的開放平臺；分布式雲則將經典核心雲、區域雲與邊緣雲統一為一個整體。
（2）場景：霧計算重點面向 IoT；MEC 主要 提供移動 RAN 應用方案；Cloudlet 在網絡邊緣實 現計算能力卸載；邊緣計算主要面向 IoT 智能服務；分布式雲則旨在涵蓋多種場景。
（3）應用和數據：霧計算、MEC、Cloudlet 側重於提供面向應用的使能與運營支撐環境，實現應用的自動化部署管理和業務提供；邊緣計算和分布式雲除了對應用的支持外，還提供對多樣化數據的收集、存儲、處理、分析、策略執行等能力，構建包括數據本地化處理和雲端大數據處理的層次化協同系統（如表 1 所示）。
整體而言，邊緣計算仍處於發展初期，在 Gartner 發展成熟度曲線上位於炒作巔峰，未來將迎來爆發式增長。邊緣計算的核心技術主要包括邊緣節點（如路由器、交換機、基站、vCPE、數據中心等）、邊緣網絡、邊緣管理系統、 邊緣應用和服務等。其中，所涉及的硬體基礎設施、軟體技術等大多已具備，但需根據邊緣計算需求進行適配或優化，如邊緣節點對計算能力的支持，邊緣節點的性能、可靠性和災備，邊緣計算任務的智能調度，異構邊緣節點的統一管理，數據分布機制和一致性，邊緣計算網絡架構和性能優化，大規模邊緣應用和服務，邊緣功能和技術（如 數據細化、視頻壓縮和分析等）等，這些都有待於進一步研究。
陳天，現就職於中國電信股份有限公司廣東研究院，主要研究方向為雲計算、SDN/NFV。
陳楠，博士，現就職於中國電信股份有限公司廣東研究院，主要研究方向為網際網路、雲計算、IDC。
李陽春，博士，現就職於中國電信股份有限公司廣東研究院，主要研究方向為數據網絡、 IPv6、SDN/NFV。
樊勇兵，博士，中國通信學會高級會員，高級工程師，中國電信 IP 人才，現任全球雲網OpenCirrus中國電信節點負責人，中國電信重點實驗室——數據多媒體實驗室負責人，中國電信數據網支撐中心主要成員，長期從事網際網路研究，目前負責中國電信雲計算、IDC 等方面的工作。1 OpenFog Consortium,OpenFog Reference Architecture for Fog Computing, February 20172 NIST SpecialPublication 800-191 (Draft), The NIST Definition of Fog Computing, August 20173 ETSIGS MEC 003 V1.1.1 (2016-03), Mobile Edge Computing (MEC); Framework andReference Architecture4 OpenEdge Computing, Open Edge Computing- From Vision to Reality, 21 June 20165 EdgeComputing Consortium, Edge Computing Reference Architecture 2.0, November 20176 ITU-T， Draft Recommendation ITU-T Y.ccdc-reqts:Distributed cloud overview and high-level requirements