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[導(dǎo)讀] (文章來源:邊緣計算之家) ? ? ?? 人工智能一直是移動網(wǎng)絡(luò)中的重要組成部分。隨著5G 以及邊緣計算技術(shù)的發(fā)展,對人工智能的需求將變得愈發(fā)強烈。 本文中,我們將闡述5G 網(wǎng)絡(luò)與前

(文章來源:邊緣計算之家)
? ? ?? 人工智能一直是移動網(wǎng)絡(luò)中的重要組成部分。隨著5G 以及邊緣計算技術(shù)的發(fā)展,對人工智能的需求將變得愈發(fā)強烈。

本文中,我們將闡述5G 網(wǎng)絡(luò)與前幾代移動通信網(wǎng)絡(luò)相比的一個本質(zhì)區(qū)別——網(wǎng)絡(luò)邊緣計算的比重會大增,同時我們會就邊緣計算在5G 網(wǎng)絡(luò)里的實現(xiàn)做一個探討。之后我們會列舉一些此新一代網(wǎng)絡(luò)下的典型應(yīng)用,它們都需要依賴邊緣計算和機器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)。最后,我們將介紹一個結(jié)合了邊緣計算和深度學(xué)習(xí)的參考應(yīng)用——“互聯(lián)之眼“。

隨著第五代移動通信(5G)的發(fā)展,疊加大數(shù)據(jù)及機器學(xué)習(xí)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,電信行業(yè)正在經(jīng)歷著一場新的變革。本文將以當(dāng)前電信領(lǐng)域里兩大熱門技術(shù):邊緣計算和人工智能相結(jié)合的場景作為切入點,為大家展現(xiàn)一下行業(yè)里的最新技術(shù)發(fā)展。 我們會先簡單回顧一下相關(guān)技術(shù)的發(fā)展歷史,接著列舉一些深度學(xué)習(xí)輔助邊緣計算的典型用例,最后詳細(xì)介紹我們在這一領(lǐng)域的一個參考實踐。

隨著第五代移動通信(5G)的發(fā)展,疊加大數(shù)據(jù)及機器學(xué)習(xí)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,電信行業(yè)正在經(jīng)歷著一場新的變革。本文將以當(dāng)前電信領(lǐng)域里兩大熱門技術(shù):邊緣計算和人工智能相結(jié)合的場景作為切入點,為大家展現(xiàn)一下行業(yè)里的最新技術(shù)發(fā)展。

基于自組織的分布式網(wǎng)絡(luò)管理模型的建立移動網(wǎng)絡(luò)中的人工智能演進(jìn)人工智能其實在早期移動網(wǎng)絡(luò)部署中就有應(yīng)用。起初,這些系統(tǒng)往往是基于規(guī)則(rule)來實現(xiàn)系統(tǒng)自動化,之后自適應(yīng)的邏輯也慢慢出現(xiàn)。這些主要都用來增進(jìn)系統(tǒng)的安全性,魯棒性及輔助服務(wù)的無縫遷移。 早期增強網(wǎng)絡(luò)的常見算法應(yīng)用包括故障檢測,或是基于故障及路由檢測實現(xiàn)自動切換以應(yīng)對系統(tǒng)過載等。之后更復(fù)雜的算法應(yīng)用也相繼出現(xiàn),比如用來為終端用戶提供智能服務(wù)等。

5G 網(wǎng)絡(luò)中的邊緣計算現(xiàn)代 4G 網(wǎng)絡(luò)的搭建還是以中心化的核心網(wǎng)為主,本地分流(Local-Breakout)往往很難設(shè)置并且功能局限性比較大。一般一個典型的歐洲中型運營商會有一到兩個中央數(shù)據(jù)中心可供第三方應(yīng)用部署。由于諸如亞馬遜及其它一些大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)只在全球范圍內(nèi)零星部署了一些大型數(shù)據(jù)中心,因此數(shù)據(jù)包可能需要經(jīng)過非常長的距離才能到達(dá)應(yīng)用側(cè)。那么,對于具有低時延要求的應(yīng)用來說,就必須考慮這種物理限制。

我們來做一些簡單的計算:波長為1310 納米的光在常用的Brand B (G.652)光纖里的傳播速度為489.34 微秒/百公里,那么即使不考慮誤碼,交換機或是路由器延時等,從斯洛文尼亞或者匈牙利到達(dá)西歐境內(nèi)最近的亞馬遜數(shù)據(jù)中心需要20 毫秒;普通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點里的典型延時大約為1 毫秒;在4G 網(wǎng)絡(luò)下,典型的國家境內(nèi)數(shù)據(jù)中心的通信時延大約為50 毫秒(當(dāng)然這是一個平均數(shù),實際情況會很大程度上受地理位置,網(wǎng)絡(luò)接入質(zhì)量及具體應(yīng)用等因素影響)。

這就意味著如果要滿足一個具有10 - 30 毫秒時延需求的典型增強現(xiàn)實(Augmented Reality, AR)應(yīng)用,網(wǎng)絡(luò)側(cè)的時延則需要更低,因此相關(guān)的應(yīng)用節(jié)點就必須部署在終端側(cè)附近。這一技術(shù)我們就稱之為邊緣計算,它需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署利用分布式云設(shè)施來提供高度自動化的虛擬環(huán)境來加以支撐。

根據(jù)開源項目如Linux 基金會邊緣項目Akraino,這些邊緣站點會提供和中心云(虛擬機和容器)一樣的基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(Infrastructure-as-a-Service,IaaS)環(huán)境,并結(jié)合部分平臺即服務(wù)(Platform-as-a-Service,PaaS)的元素。它需要為諸如用以支持本地導(dǎo)流的用戶面功能(User Plane Function, UPF)的5G 網(wǎng)絡(luò)虛擬化網(wǎng)絡(luò)功能(Virtual Network FuncTIon, VNF)和第三方應(yīng)用或應(yīng)用平臺提供運行環(huán)境。

3GPP 標(biāo)準(zhǔn)在5G 里增強了本地分流功能,確保合適的應(yīng)用數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣被連接到合適的應(yīng)用上。另外,標(biāo)準(zhǔn)也增加了數(shù)據(jù)流在邊緣和中心站點間切換的靈活度以及使添加額外邊緣服務(wù)更為靈活的特性– 這在標(biāo)準(zhǔn)里被定義為FMSS(FlexibleMobile ServiceSteering)。一個簡單的上行視頻可以略過深度包檢測(Deep Packet InspecTIon, DPI)。用戶面功能(UPF)服務(wù)可以分布在邊緣站點(取決于硬件的可用性)并且可以像3GPP FMSS 定義的一樣形成一條服務(wù)鏈。

5G 核心網(wǎng)負(fù)責(zé)大多數(shù)無線接入之上的服務(wù),如安全性,認(rèn)證,移動管理,位置服務(wù)及所有包處理能力。5G 的核心網(wǎng)架構(gòu)和4G 核心網(wǎng)有很大區(qū)別。5G 的所有網(wǎng)元都按照ETSI 網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(Network FuncTIon VirtualizaTIon, NFV)標(biāo)準(zhǔn)被定義成虛擬化網(wǎng)絡(luò)功能(VNF),同時3GPP 根據(jù)面向服務(wù)架構(gòu)的原理設(shè)計了整個系統(tǒng)架構(gòu)。

5G 核心網(wǎng)也因此被稱作是服務(wù)化架構(gòu)(Service Based Architecture,SBA),其目標(biāo)就是增加系統(tǒng)的靈活性和可編程性。這其中有一個值得一提的網(wǎng)元叫網(wǎng)絡(luò)開放功能(Network Exposure Function, NEF),它對內(nèi)部及外部可信賴的第三方應(yīng)用提供了服務(wù)接口。這種能力開放是邊緣計算的一個關(guān)鍵要素,它使第三方應(yīng)用能夠直接配置網(wǎng)絡(luò)從而達(dá)到更高度的自動化。一個例子是被稱為應(yīng)用導(dǎo)向數(shù)據(jù)路由(ApplicationInfluence on Traffic Routing)的功能,其能在網(wǎng)絡(luò)邊緣建立本地導(dǎo)流并且能夠允許設(shè)置FMSS 服務(wù)。它提供了基于HTTP 的REST 接口(Application Programming Interface,API)。邊緣計算應(yīng)用的核心問題之一是運行環(huán)境模塊部署位置的優(yōu)選。簡單的應(yīng)用可以使用靜態(tài)配置,但是將來的應(yīng)用可以使用智能優(yōu)化系統(tǒng)來確定模塊的分布,比如考慮降低成本同時保持高用戶體驗。

工業(yè)領(lǐng)域數(shù)字化面臨的挑戰(zhàn)之一就是如何選擇一套合適,統(tǒng)一并且完善的接入技術(shù)以建立一個易于管理的生產(chǎn)環(huán)境。根據(jù)我們的設(shè)想,未來工廠網(wǎng)絡(luò)將會由5G 移動寬帶(Broadband),基于5G NR(New Radio )的5G 關(guān)鍵通信和窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NB-IoT)組成,并且由一個通用的單一核心網(wǎng)接入來提供安全,認(rèn)證,服務(wù)質(zhì)量保證和必要的移動,通信及其他平臺功能等。

用于自動駕駛汽車的邊緣視頻分析根據(jù)市場預(yù)測,到2025年,全球的互聯(lián)網(wǎng)汽車數(shù)量將增長至大約7億輛,同時車輛與云端之間的數(shù)據(jù)傳輸將達(dá)到每月100 PB,而Gartner 在其2018年6月的報告里將這一數(shù)字進(jìn)一步擴(kuò)大至每月1TB。如此巨大的數(shù)據(jù)量(并且其主體部分是上行數(shù)據(jù))無疑將對網(wǎng)絡(luò)提出新的要求。
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