万物互联之边缘计算简述-应用场景

0 背景

        前面的几篇文章都是在讨论边缘计算的基本概念、发展史和实现的知识地图。本节将从应用的视角去阐述边缘计算的价值，使读者能够更加直观地领略边缘计算带来的新机会和新挑战。为此笔者选择了智能家居、智慧商场和智慧消防三个典型垂直行业应用场景，以边缘通信网关为切入点，针对空天地一体化的三张网（有线光纤、无线5G和卫星通信）分别引入边缘计算，解决智能家居场景下不同业务的网络资源需求、智慧商场场景下的室内导航和智慧消防场景下的现场实时指挥控制的问题。 因为边缘计算的加持，将对用户的体验、实时性等方面带来质的提升。

1 智能家居边云协同解决方案

        智能家居场景是当前比较火的一个行业，也是各种新形态的产品落地和转换相对较快的领域。在当前的家居设备中有丰富多彩的终端设备，如智能摄像头、智能门锁、智能灯光控制、手机、平板、以及未来将迎来爆发点的AR/VR（当前比较火的元宇宙）、8K视频和家庭机器人。这些不同的终端设备对于网络资源的诉求也是不同的，比如智能门锁、灯光控制等只是偶尔操作一次，对带宽的需求就比较少，智能摄像头、8K视频和AR/VR设备在清晰度上，相对来说对带宽的需求就比较大；网络游戏、刷短视频和AR/VR设备需要更加流畅的实时操作和响应，对实时性的要求比较高，而浏览网页、刷微博等就不需要。因此需要一种解决方案基于不同的业务场景，对网络资源进行合理地分配和优化，满足用户不同场景下的诉求。

        要解决上面的问题，可以基于云计算，将网络资源按照不同的业务需求，提供不同的专线或者qos，但是随着家庭接入的设备越来越多，整个的管道会变得越来越粗，成本也会变得更高，显然过去的解决方案已经不可行。引入边缘计算后，可以将基于不同业务需求划分网络资源的任务，分解到各个家庭或者最靠近家庭的边缘设备上这样对基础的网络管道的冲击很少，成本也更低。如下图所示就是有线光纤接入场景下基于边云协同的网络资源划分解决方案。

        从图中可以看出，对网络资源划分的具体执行个体被部署在边缘网关（如家庭使用的光猫，图中边缘计算节点1）上，该边缘网关基于业务对带宽进行切片，满足高带宽需求的业务场景，智能管理不同的带宽需求；基于业务提供不同的qos等级，对时延进行优化，满足高实时性业务的需求。这两种算法模型主要是在执行面上，对来自智能终端的数据就近处理和分析，决策需要的带宽资源。算法模型的训练被放到云端，云端会根据边缘网关上报的数据，进行大规模的数据分析，然后将训练好的模型卸载到边缘网关上，实时推送更新边缘网关上的算法模型，让边缘网络变得越来越智能化。从边缘计算的卸载方向视角上看，属于从云端往边缘端卸载的应用，目的是就近提供解决方案，缓解管道和云端的压力，提供更加实时、智能和灵活扩展的解决方案。

        上图中还有个边缘计算节点2，这个设备是对接入到用户家庭里的光猫进行管理和运维，为了更加智能地管理和维护这些光猫，在边缘计算节点2的地方就近提供了智能运维、智能分片和数据预处理的功能。智能运维主要是实时监控底下各个光猫的工作情况，就近诊断光猫的工作状态，当发现某个光猫掉线或者出现问题时能够及时响应，提供快速恢复的解决方案；智能分片，则会基于每个光猫的常用业务，建立光猫带宽资源需求的数字孪生模型，对光猫的网络资源进行精细化管理，合理分配不同的网络资源和qos给每个光猫；数据预处理则对来自光猫的数据进行就近处理，只将需要上报给云端的历史数据进行上报。云端负责全局的历史数据分析和运维，边缘侧负责局部的数据分析和运维，通过边云协同，就可以解决现在甚至未来在带宽上地资源诉求。

2 基于5G MEC的智慧商场

        在智慧商场这一块儿当前基于云计算已经提供了较为完备地解决方案，可以对商场的资源，商品，设备等信息进行统一的管理。但是在商场购物时，我们经常会遇到在室内由于GPS信号弱，手机无法提供定位信息，导航地图失灵，无法找到商家或者卫生间，仍需借助传统的指示牌；在地下停车厂要找上半天才能找到自己的停车位。这些都需要基于位置的服务，室内三维地图导航这一块儿，特别是基于位置的最后一米的服务，云计算是无法解决的。位置信息是实时变化的，因此需要一种基于位置的计算方式，室内边缘计算网关通过自组网的方式，可以基于接收的信号获得用户的位置信息，然后可以就近处理用户的需求，建立以用户需求为中心的虚拟室内三维地图，提供个性化的位置服务。

        如下图所示是基于5G MEC的智慧商场的应用场景，跟位置信息相关的信息，我们将其分为商品地图和基础设施地图。当用户置身于某一商家或者附近的时候，可以将商品信息如新品、评价、折扣、广告等推送到用户的终端设备上，如手机，AR眼镜，耳机等；当用户在某个商家消费的时候，可以将排队信息、现场商品的信息、自动结算等信息提供给用户。在基础设备地图方面，可以将商场内附近的摄像头、消防通道、服务机器人等智能设备提供给用户，方便用户实时掌握自己所处的位置；室内导航方面由于采用室内的5G MEC的边缘设备进行位置定位，不是借助于GPS，所以可以提供相对精确地位置信息，构建室内导航虚拟地图。室内边缘计算网关为上面地位置地图地构建提供了技术支持，可以帮助创建增强现实版的实时室内三维地图。

        基于5G MEC的边缘计算网关，上图中提供了一种O-RAN协议的mesh组网方式，该协议是室内5G小微型基站的标准协议，将5G强大的带宽接入、低时延、大量设备接入和边缘计算结合，加上mesh组网、slot定位技术，可以基于用户接入的站点信息和距离，实时计算出用户的位置信息，这些位置信息并不上传到云端，而是借助边缘计算服务器，就近进行分析，得到用户在整个商场中的位置信息，所处的商家信息，想要获得的商品的地图信息。数据在商场的MEC服务器上处理，涉及到的一些个人消费习惯、商场商品信息、商家、价格等敏感信息就近处理，缓存在本地，不上传到云端，可以极大地保障信息的安全性。另外用户位置信息的获得是基于5G信号的，不需要额外的应用下载，能耗方面也会得到很好地控制；在商场维护管理人员的应用上，可以帮助对商场的智能设备和基础设施进行智能地管理和维护，对不同的业务提供不同的网络资源等。上面的解决方案也涉及到边缘网关和边缘服务器两种设备，在某些应用上也和智能家居的边云协同解决方案类似，可以将在云端和边缘端分别部署不同业务。

3 基于卫星通信的SEC在消费场景的应用

        在智慧消防场景，已经有基于卫星通信装置，以消防车为中继节点，实时将现场视频信息回传到云控制中心，可以在指挥中心看到现场画面，帮助消防指战员指挥现场。但是从消防车再往外延伸到消防员的安全装备，智能救生装备和车辆设施等，跟实时性和位置强相关的信息却没有一套完整的解决方案。在室外空旷区域的消防救援，如森林火灾、交通事故、地震救援、厂区或者楼宇大火、应急救援等，地面的4G/5G或者光纤通信往往无法覆盖或者被破坏了，这时就需要借助卫星通信。除了通信的需求外，消防员的安全装备和位置信息，救生装备等信息也可以就近跟消防车之间通信连接，并且以消防车为一个边缘计算网关，提供就近地数据处理和分析，根据消防员地位置信息和现场火场信息，实时地在消防车上进行显示，这套解决方案，我们称之为SEC（卫通边缘计算，属于MEC的一种类型），而且是位置移动型的边缘计算网关，跟前面两种室内的固定边缘网关不同，可以更加灵活地部署，部署的设备也是以服务器为主。

        如下图所示是SEC解决方案的实现，首先是消防车作为边缘计算的网关，本身装备有可以跟云端通信的卫通设备，该卫通设备还提供了跟消防员的安全装备、智能救生装备和车辆基础设施的连接通信方式如wifi/lora等中长距离的无线通信技术。在能源提供上，装备有太阳能电池板，为设备提供备用能源装置。在就近数据处理上，会装备多台SEC的服务器，该服务器会搜集来自各个终端安全设备的数据，就行进行处理和分析，为现场救援提供更加实时和准确地保障，消除远端指挥系统的延迟性等问题。

         消防员的安全装备方面提供定位装置，摄像头，救生装备和消防员生命体征监测的装置，这些设备和传感器跟消防车连接。SEC边缘计算网关，根据现场环境，实时构建现场环境的模型，提供救援方案，对消防员地行进路径进行规划，综合分析现场数据，对可能出现的风险进行预警识别，对消防员的个人安全进行实时的监控分析，保障消防员的生命安全。在智能救生装备，如无人机，救援机器人和生命探测仪等，可以跟消防车连接，由消防车上的SEC系统进行实时的控制、现场建模、实时监控设备的运行情况，就近提供计算资源，协助智能管理和运维。车辆的设施如医疗、车载设备、水枪等也可以在本地建立数据孪生，无须将所有的信息都上传到云端，这样可以达到所见即所得，就近处理的效果。最后SEC还可以提供自身能耗的管理和组网管理，保证每一台消防车都可以是一个作战指挥现场。在火场的每一秒都是生命的情况下，这种就近处理和快速响应处理的解决方案是必要的。

4 小结

        至此边缘计算简述这个主题，笔者已经基本介绍完毕，边缘计算有着许多的应用场景需要大家一起去探索，后面笔者将会以这篇简述为蓝本，深入到每个主题下，从实践的角度去实现边缘计算，同时笔者也会从研究的视角去总结边缘计算相关的前沿技术。敬请期待......