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5G、云計算、物聯網與邊緣計算的相輔相承

2019-11-14 09:15 通信產業網

導讀:2019年10月31日,工信部與三大運營商正式宣布啟動5G業務,中國正式進入了5G商用時代。

2019年10月31日,工信部與三大運營商正式宣布啟動5G業務,中國正式進入了5G商用時代。5G跟云計算是什么關系?5G時代商業創新可能有哪些新的模式?物聯網和邊緣計算在5G和云計算時代處地什么位置?本文試圖對這些問題做一個梳理。

通過云計算實現5G核心網絡的創新

5G技術提高數據傳輸帶寬和速度,提高了設備接入的規模,這就意味著更大的系統容量,意味著數據流量的驚人增長,需要更大規模的核心網絡與之相適應。

在4G時代,核心網通常都使用專用硬件。進入5G時代,就像企業網經歷了從專用服務器向X86服務器虛擬化轉變、向云計算轉變一樣,數據通信的核心網也步入虛擬化時代,用X86服務器等通用設備替代專用的硬件。這種技術有一個專門的名稱叫vEPC(Virtualized Evolved Packet Core,虛擬演進的分組核)。

進一步,直接利用云計算來構建核心網,更加方便、快捷、低成本。因為世界上已經有相當規模的云基礎設施,可以按需使用,規模可伸可縮。

在美國有一家叫Afirmed Networks的公司,提供了在AWS上搭建核心網的解決方案,贏得了產品創新大獎。Transatel是一家法國的移動虛擬網絡提供商/集成商,在物聯網連接技術方面非常領先,已經在美國、西歐和日本提供商業化的物聯網連接技術,覆蓋消費電子物聯網、網聯汽車和工業物聯網多個領域。這家公司今年剛剛被NTT通信集團收購到旗下。Transatel公司首席執行副官(Deputy CEO)Bertrand Salomon對Afirmed Networks公司的vEPC方案評價說:“利用Affirmed Networks公司業界領先的、基于AWS的、互聯網規模的移動核心網解決方案,將改寫行業規則。”

之所以說改寫行業規則,是因為有了這樣的方案。不需要傳統運營商那樣大規模的基礎設施投入,就可以組織運營商級別的核心網,而且可以根據用戶規模按需縮放。

通過5G和云計算組建邊緣網絡

另一家叫Athonet的公司。它基于5G和云計算組建邊緣網絡,可以說是另一個顛覆性的創新。Athonet為用戶提供本地部署的Athonet邊緣節點。用戶可以利用Athonet邊緣結點,基于5G網絡組建自己的邊緣網絡。

Athonet邊緣節點是跟AWS云連接的,通過AWS云進行管理。Athonet邊緣節點為本地LTE基站群供電,并允許邊緣網絡內所有的流量在本地、在防火墻之內路由,這樣可以縮短延時,減少網絡抖動(網絡不會忽快忽慢),安全性增加,更經濟,支持苛刻的邊緣計算場景。邊緣網絡通過連接到AWS云,可以實現更復雜的功能,例如身份驗證、移動性和漫游等等。

以上兩種技術的顛覆性在于,如果不考慮準入問題,或者在運營商沒有覆蓋的地方,企業可以組織自己的網絡。如果有準入的問題,也可以由持牌的運營商為企業提供這樣的業務。

Athonet已經在AWS Marketplace推出了名為BubbleCloud(氣泡云)的SaaS服務,用戶可以按使用量付費。

通過5G和云服務實現物聯網業務

通過5G可以連接大量的設備,因此5G網絡成為物聯網的重要連接技術。而以AWS為代表的云服務商,推出了一系列適用于物聯網設備的云服務。舉例來說,像AWS IoT Core、AWS IoT Device Management、AWS IoT Events、AWS IoT Device Defender、AWS IoT Greengrass、AWS IoT Analytics、AWS IoT Greengrass ML Inference at Edge等等這些云服務,提供了物聯網設備組網、設備管理、設備控制、安全保護、數據采集、數據分析、機器學習推理等功能。將這些物聯網服務部署在設備端,既可以節省帶寬資源,改善用戶體驗,又可以將計算能力安排到網絡邊緣位置,為第三方應用集成創造了新的空間。

5G網絡之外云端和邊緣通過多種方式協同

任何一種網絡都不是萬能的,5G也不例外。在一些數據非常大、或者網絡覆蓋不到的場合,可能5G也無能為力,可能需要考慮專門的邊緣計算。邊緣計算跟物聯網的類似之處在于,在網絡連接方面都有可能不是實時的,需要先在端側進行一些計算處理,然后將處理的結果同步到云端。它們的不同在于,在談到邊緣計算的時候,其計算能力通常比物聯網設備更強大。但是廣義地說,物聯網設備所進行的計算處理,或許也可以稱作邊緣計算。

從AWS來看,目前主要有三種支撐邊緣計算的云服務。一是AWS的數據遷移設備Amazon Snowball Edge。它是一個便攜式的設備,配置數十TB的存儲能力和較強的計算能力,支持存儲和計算等方面的云服務。使用它可以將大量的數據高效地遷移到云上。例如針對船舶、風車和遠程工廠等沒有網絡連接的環境,可以將數十TB的數據高效地傳輸到Amazon Snowball Edge,再將Amazon Snowball Edge設備運輸到AWS云數據中心區域,向云端傳輸數據。二是AWS Outpost。它跟Amazon Snowball Edge類似,不同之處在于,AWS Outpost支持的云服務更多,它支持AWS絕大多數的云服務。AWS Outpost可以部署在企業自己的數據中心或托管機房,當然也可以部署在沒有網絡連接的地方,例如礦山、遠程工廠。在企業本地使用AWS Outpost,就像使用AWS云一樣,運行應用,處理數據,然后以適當的頻率將AWS Outpost的處理結果與云端同步。三是AWS獨特的衛星地面站服務Amazon Ground Station。它可以在AWS云數據中心的位置、也就是AWS全球骨干網的邊緣,通過衛星網絡接收特定客戶的數據,就近傳輸到AWS的云數據中心進行處理。

通過云計算分析5G時代的大量數據

5G時代會產生大量的數據。根據麥肯錫的報告,到2020年,通信服務提供商將為5G和物聯網的應用產生多達44ZB的數據。這些數據,只有通過基于云計算的大數據存儲和分析、使用人工智能深度學習的數據分析手段,才能夠得到及時有效的處理。

麥肯錫還指出,使用基于人工智能的電子客服,將為電信運營商節約30%的成本。人工智能、機器學習將幫助電信企業分析數據,確定更好的運營策略,優化和自動化業務流程,為產品和服務創建更好的客戶體驗。以AWS為代表的云服務,在大數據分析、機器學習方面開發了大量的云服務,極大地降低了大數據分析和機器學習的技術門檻,提高了工作效率。

以上分析了5G、云計算、物聯網與邊緣計算的關系,搞清楚這些關系,有利于我們進一步思索、探求5G時代的創新應用。總體來說,5G技術將基于云計算和邊緣計算,通過萬物互聯,把智能感應、數據分析和深度學習的能力整合在一起,全面實現云時代的移動智能物聯。通過將這些新技術應用到智能交通、智能家居、智能生產、工業管理物聯網、智慧農業、智慧醫療、智慧物流、智慧社會服務等多個領域,構建高效率的公共服務和社會運作體系,對人們生活的方方面面加以改善。


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