老猿学5G扫盲贴：移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）

版权声明：本文为CSDN博主「魏晓蕾」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/80804841

一、起源

移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）概念最初于2013年出现。IBM与Nokia Siemens网络当时共同推出了一款计算平台，可在无线基站内部运行应用程序，向移动用户提供业务。欧洲电信标准协会(European Telecommunications Standards Institute, ETSI)于2014年成立移动边缘计算规范工作组(Mobile Edge Computing Industry Specification Group)，正式宣布推动移动边缘计算标准化。其基本思想是把云计算平台从移动核心网络内部迁移到移动接入网边缘，实现计算及存储资源的弹性利用。这一概念将传统电信蜂窝网络与互联网业务进行了深度融合，旨在减少移动业务交付的端到端时延，发掘无线网络的内在能力，从而提升用户体验，给电信运营商的运作模式带来全新变革，并建立新型的产业链及网络生态圈。2016年，ETSI把MEC的概念扩展为多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing），将边缘计算从电信蜂窝网络进一步延伸至其他无线接入网络（如WiFi）。MEC可以看作是一个运行在移动网络边缘的、运行特定任务的云服务器。
据估计，将应用服务器部署于无线网络边缘，可在无线接入网络与现有应用服务器之间的回程线路（Backhaul）上节省高达35%的带宽使用。到2018年，来自游戏、视频和基于数据流的网页内容将占据84%的IP流量，这要求移动网络提供更好的体验质量。利用边缘云架构，可使用户体验到的网络延迟降低50%。据Gartner报告，全球联网的物联网设备至2020年将高达208亿台。在图像识别方面，服务器的处理时间增加50_{100ms，能提高10%}20%的识别准确率，这意味着在不对现有识别算法做改进的情况下，通过引入移动边缘计算技术，就可通过降低服务器同移动终端之间的传输时延改善识别效果。——《5G移动边缘计算》（俞一帆等）

二、MEC的业务应用场景

MEC的应用场景可以分为本地分流、数据服务、业务优化三大类。

• 本地分流：主要应用于传输受限场景和降低时延场景。包括企业园区、校园、本地视频监控、VR/AR场景、本地视频直播、边缘CDN等。
• 数据服务：包括室内定位、车联网等。
• 业务优化：包括视频QoS优化、视频直播和游戏加速等。
  ——《中国移动5G联合创新中心创新研究报告——移动边缘计算（2017年）》

三、MEC的关键技术

（1）网络开放：MEC可提供平台开放能力，在服务平台上集成第三方应用或在云端部署第三方应用。
（2）能力开放：通过公开API的方式为运行在MEC平台主机上的第三方MEC应用提供包括无线网络信息、位置信息等多种服务。能力开放子系统从功能角度可以分为能力开放信息、API和接口。API支持的网络能力开放主要包括网络及用户信息开放、业务及资源控制功能开放。
（3）资源开放：资源开放系统主要包括IT基础资源的管理（如CPU、GPU、计算能力、存储及网络等），能力开放控制以及路由策略控制。
（4）管理开放：平台管理系统通过对路由控制模块进行路由策略设置，可针对不同用户、设备或者第三方应用需求，实现对移动网络数据平面的控制。
（5）本地转发：MEC可以对需要本地处理的数据流进行本地转发和路由。
（6）计费和安全。
（7）移动性：终端在基站之间移动，在小区之间移动，跨MEC平台的移动。
——《中国移动5G联合创新中心创新研究报告——移动边缘计算（2017年）》

老猿Python，跟老猿学Python、学5G!

• 专栏：Python基础教程目录
• 专栏：使用PyQt开发图形界面Python应用
• 专栏：PyQt入门学习
• 老猿Python博文目录