云现场 | 为什么说边缘计算是5G时代的必备品?

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作者:孙浩峰


5G的出现把边缘计算推上了风口!


5G的到来意味着什么,仅仅是可以在几秒内就下载一部高清电影么?显然不是。5G的到来,意味着更多新的业务形态、新的商业模式将会出现,并将重新定义视频和游戏等业务。


实际上,对于5G标准有着决定作用的组织3GPP已经定义了5G的三大技术场景,即增强的移动宽带业务enhanced mobile broadband(eMBB),海量机器通信Massive Machine Type Communication(mMTC),高可靠低时延Ultra Reliable Low Latency Communications(URLLC)。每种技术场景都提炼于各行各业对未来通信的需求。三大场景中mMTC和URLLC都是主要针对垂直行业的业务需求。


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其中,eMBB主要应用包括3D/超高清视频,VR/AR(虚拟现实、增强现实)等业务需求。例如,VR/AR速率需求在900Mbit/s以上。


mMTC满足物联网海量连接需求。主要应用包括个人可穿戴、智能家居、智慧城市、车联网、行业物联网等物联网需求。


uRLLC主要满足人-物连接需求,对时延要求低至1ms,可靠性高至99.999%。主要应用包括车联网的自动驾驶、工业自动化、移动医疗等高可靠性应用。


考虑到业务需求及技术发展并不平衡,所以在实际应用时三大业务场景也是逐步推进的。5G 将会率先满足eMBB移动宽带增强场景。4G流量难以承载的高清视频、VR/AR等高流量业务。智能家居、物联网的部署节奏也将随后跟上。uRLLC超高可靠超低时延通信场景将稳步推进,uRLLC主要针对无人驾驶等低时延的业务需求,目前基于LTE-V2X的技术尚在研发当中,关于无人驾驶中涉及到的安全、法律许可等问题也在逐步解决。同时,工业机器人等实时性要求较高的应用也有需求,低时延的应用场景的标准化也在逐步实行。


然而,如果5G的三大技术应用场景离开边缘计算的话,将很可能会遭遇失败,可以说,边缘计算就是5G时代的必备品,这是因为:


延时问题:


未来新兴应用将十分依赖低延时,如5G uRLLC技术场景中的自动驾驶、工业自动化、移动医疗等应用场景,虽然5G可以提供更高的带宽,但5G毕竟是一种无线的技术,不太可能保证5个9的时延低至1ms的网络状况,而通过边缘计算,可以缩短感知终端与服务器之间通信距离,降低对5G网络的依赖,让终端与服务器交互高实时性成为现实。


带宽问题:


目前全球已有500亿终端设备,2120亿的传感器,产生数据44ZB。虽然5G可以提供很高的带宽,但相对于44ZB来说也是杯水车薪,而且,实际上并没有必要把这么多的数据都回传至云端,通过边缘计算就可以使海量数据无需回传云端,就近在边缘计算进行分析,这就可以节省大量的5G网络带宽资源,让网络边缘的海量数据分析成为现实。


安全与隐私保护问题:


终端数据通过5G网络上传云端,网络安全、云端泄密隐患等问题均威胁到了用户的隐私安全,边缘层可实现在终端敏感数据预处理,将非敏感的分析数据上传云端,可提升IT平台对隐私数据的保护性。


那么,如何构建5G时代的边缘计算能力?


在谈论这个问题之前,我们先来看看5G时代对于边缘计算的要求。


环境适应性:边缘计算因为部署环境有限,不同于标准的数据中心,配备了完善的空调致冷系统和专门的运维人员,边缘计算可能是部署在村镇、路边、电塔上等,温度、湿度都不受控制,且多数空间狭小,多粉尘,因此要求边缘计算服务器具备耐高温、耐腐蚀、机箱尺寸小巧,易维护易部署等。


计算能力:目前对于边缘计算服务器能力的要求越来越高,以前边缘计算需要处理的是相对简单的数据,如语音通话、传讯息,对计算能力要求低。现在网络视频,要求无延迟,分辨率清晰,视频通话还有实时生成鬼脸、美颜等功能,未来甚至未来可能有3D视频、自动驾驶,VR、AR等应用,都需要更高的计算能力,对CPU、GPU也提出了更高的要求。


AI计算能力:边缘计算的应用场景,大部分和AI有关,例如边缘计算视频监控、智能家居、自动驾驶、智慧城市等,都和AI密不可分,如果能在网络边缘就具备这种AI能力,将大大提升此类应用的效率。


稳定性和可靠性:5G时代要保持实时在线,比如智能工厂的机器,很多都是WIFI连接,要求机器人一直保持在线,如果掉线会影响生产进度,造成生产事故,边缘计算要求连接强度,可靠性高。


安全性:边缘服务器部署在边缘,需要考虑数据的安全性问题,目前行业还没有统一的标准,需要相应的软硬件安全解决方案来保障数据的安全。


显然,这些要求需要一台专用的边缘计算设备来解决


而基于边缘计算的上述要求,构建边缘计算能力所需要的设备模型就呼之欲出了:


首先,它需要具有很高的环境适应性,能够在各种恶劣的条件下正常、可靠工作。其次,它应该具有很强的计算能力,从而可以在网络边缘就能处理大量的数据和计算。第三,它应该具有一定的AI计算能力,以满足边缘对于AI能力的需求。最后,它还应该有强大的安全解决方案,能够在网络边缘保证安全。


而浪潮在刚刚结束的2019 GPU 技术大会上率先发布的边缘计算AI服务器NE5250M5,则足以满足5G时代对于边缘计算设备的要求:


首先,NE5250M5外形遵循了电信机架的标准,高度为2U,深度仅为430mm相当于通用服务器深度的1/2,采用壁挂设计(Wall Mount),可以直接与电信设备混合部署在通信中心机架上,也可以直接挂载在墙壁上,无需配备专门的服务器机架。它可以长时间耐受高温、高湿度,防尘抗震等,也可以实现远程在线维护及管理功能自我修复机制,且机器全部采用前维护设计,方便运维人员到场后快速维护。


其次,NE5250M5虽然产品尺寸缩小,但仍然具有强大的计算性能,并具有良好的扩展性,可以选择安装2块双宽度的英伟达TeslaV100 GPU或者6块单宽度的Tesla T4 GPU,从而为边缘提供强大的计算能力。


第三,NE5250M5可以通过不同的配置覆盖不同的边缘AI应用场景,既可满足高性能的AI训练应用,也可以支持高负载的AI推理应用,或者获得训练与推理混合的应用灵活性。


最后,NE5260M5专门加入了浪潮安全模块,可以在网络边缘就保障数据安全。


总之,要构建5G时代强大的能力,仅仅依靠云本身是不够的,还需要具有较强能力的边缘计算能力,边缘计算真的称得上是5G时代的必备品!


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