邊緣計算與算力網絡 — 5G + AI 時代的新型算力平臺與網絡連接

雷波，高級工程師，現任中國電信股份有限公司研究院IP與未來網絡研究中心主任、中國通信標準化協會網絡5.0技術標準推進委員會管理與運營組組長、邊緣計算網絡基礎設施聯合工作組（ECNI）聯執主席等職務，目前聚焦在未來網絡技術、新型數據中心網絡、算力網絡等方面的研究工作。

陳運清，教授級高級工程師，現任中國電信股份有限公司研究院副院長、中國電信科技委數據專業組副組長、中國互聯網協會標準工作委員會副主任委員、中國通信標準化協會網絡5.0技術標準推進委員會副主席等職務。
他長期從事電信運營寬帶網絡領域的研究，曾獲2008年度政府特殊津貼，在未來網絡、下一代互聯網、IP網絡架構、高智能網絡等子領域均有較深厚的研究和積累。

王旭亮，畢業於日本奈良先端科學技術大學院大學並獲得軟件設計學碩士學位，現任中國電信股份有限公司研究院新興信息技術研究所未來網絡與融合創新部副主任，主要研究方向為雲計算、SDN/ NFV、邊緣計算和數據中心網絡等。

趙倩穎，畢業於比薩大學和聖安娜高等研究學院，獲信息和網絡專業碩士學位，現為中國電信股份有限公司研究院工程師，曾參與邊緣計算、5G+AI智能算力網絡研究，並參與ITU- T算力網絡標準化製定工作，主要研究方向未來網絡、算力網絡。

解雲鵬，畢業於北京郵電大學，獲計算機應用技術碩士學位，高級工程師，現任中國電信股份有限公司研究院實驗室運營中心技術總監、中國通信標準化協會網絡5.0技術標準推進委員會架構組副組長等職務。
他主要研究領域為未來網絡架構、IP城域網、數據中心網絡等，獲得省部級獎5項，發明專利10多項，合著專著3本。

王江龍，畢業於北京郵電大學，獲信息與通信工程碩士學位，現為中國電信股份有限公司研究院工程師，主要從事新型IP網絡技術、云網融合、未來網絡架構等創新領域的工作。

柏楠，畢業於北京郵電大學，現為中國電信股份有限公司研究院高級工程師，長期致力於網絡運營和IT技術的研究及開發工作，近年主要從事網絡雲化、NFV與邊緣計算的設計研發工作。

劉增義，畢業於北京郵電大學，獲通信工程碩士學位，現為中國電信股份有限公司研究院工程師，主要從事網絡功能虛擬化、算力網絡、容器網絡等創新領域的工作。

唐靜，畢業於北京科技大學，獲計算機技術碩士學位，現為中國電信股份有限公司研究院工程師，曾參與SDN/NFV測試平台、邊緣計算、5G+AI智能算力網絡研究，並參與ITU- T標準化製定工作。

第1章 5G+AI時代需要邊緣計算與算力網絡 1
1.1 算力時代 1
1.1.1 算力定義 1
1.1.2 算力推動各行各業的發展 2
1.2 5G+AI時代的算力平台 7
1.2.1 典型算力平台：雲計算 7
1.2.2 新型算力平台：邊緣計算 9
1.2.3 端計算 10
1.2.4 多樣化的算力提供方 11
1.3 算力平台與網絡連接 11
1.3.1 雲計算時代的網絡解決方案：云網一體 11
1.3.2 從邊緣計算視角看網絡：ECA/ECN/ECI 12
1.3.3 算網一體化佈局 16
1.3.4 邊緣計算時代的新型網絡連接：算力網絡 16
1.4 本章小結 17

第2章 邊緣計算與應用場景 19
2.1 邊緣計算演進與定義 19
2.2 邊緣計算的性能指標 24
2.3 邊緣計算場景與典型應用綜述 25
2.3.1 ICT服務商將雲計算能力逐步擴展到邊緣設備 25
2.3.2 工業企業依托豐富的工業場景發揮現場級應用能力 27
2.4 行業應用 28
2.4.1 平安城市 28
2.4.2 遠程醫療 30
2.4.3 智慧家庭 31
2.4.4 車聯網 33
2.4.5 工業智能製造 34
2.4.6 內容服務 36
2.5 本章小結 40

第3章 邊緣計算主要特徵與技術架構 41
3.1 邊緣計算平台行業特色能力 41
3.1.1 圖像識別能力 42
3.1.2 圖像渲染能力 43
3.1.3 實時編解碼能力 43
3.1.4 智能分析能力 44
3.2 邊緣計算平台網絡能力開放 45
3.2.1 位置服務能力 46
3.2.2 業務分流能力 46
3.2.3 無線網絡信息服務能力 47
3.2.4 用戶身份識別服務能力 48
3.2.5 寬帶管理服務能力 49
3.2.6 QoS服務能力 49
3.2.7 流程統計及計費服務能力 49
3.2.8 IoT服務能力 51
3.2.9 WLAN信息服務能力 52
3.2.10 固定接入信息服務能力 52
3.2.11 車聯網服務能力 52
3.3 邊緣計算平台管理能力 54
3.3.1 邊緣App管理能力 54
3.3.2 邊緣資源管理能力 57
3.4 本章小結 59

第4章 邊緣計算基礎設施層 61
4.1 服務器與網絡接入設備 61
4.1.1 邊緣服務器[42] 61
4.1.2 服務器虛擬化 66
4.1.3 定制化的邊緣接入設備 73
4.2 基於FPGA的網絡算力加速 83
4.2.1 算力的演進：從CPU到FPGA 83
4.2.2 FPGA助力網絡加速 84
4.2.3 FPGA助力邊緣計算 85
4.2.4 邊緣計算算力進入FPGA時代 88
4.3 數據中心網絡的演進 88
4.3.1 網絡架構的演進 88
4.3.2 網絡標準的演進 93
4.3.3 網絡設備的演進 98
4.4 構建無損的邊緣數據中心網絡 102
4.4.1 無損網絡的由來 102
4.4.2 無損網絡關鍵技術 108
4.4.3 無損網絡技術在邊緣數據中心的應用場景 113
4.5 本章小結 118

第5章 邊緣計算的管控體系 119
5.1 邊緣計算的管理架構 119
5.2 運營商視角的管控體系 123
5.2.1 運營商的選擇 123
5.2.2 變革中的網絡管理 124
5.2.3 運營商邊緣計算的管控 143
5.3 其他視角的管控體系 147
5.3.1 從雲服務出發構建MEC體系 147
5.3.2 從應用出發構建MEC-PaaS服務 149
5.4 本章小結 150

第6章 從云網一體到算網一體 153
6.1 從云網到邊端 153
6.1.1 云網邊端總體能力和內涵 153
6.1.2 邊緣計算與云網一體化 154
6.2 邊緣計算對網絡的新需求 155
6.2.1 典型業務承載需求 155
6.2.2 協同組網需求 157
6.2.3 智慧化管理需求 158
6.3 邊緣組網關鍵技術 158
6.3.1 泛在多樣連接 159
6.3.2 確定性無損轉發 159
6.3.3 算力按需分配 160
6.3.4 網絡切片 160
6.3.5 網絡智能化 161
6.4 雲邊協同、算網一體的融合架構 161
6.4.1 架構融合的基礎要素 161
6.4.2 算力網絡新架構 163
6.4.3 云網一體、邊網協同的新型城域網 165
6.5 本章小結 173

第7章 算力網絡 175
7.1 算力網絡的背景 175
7.1.1 分佈式算力成為業務發展新需求 176
7.1.2 邊緣計算驅動算力提供的多樣化 178
7.1.3 網絡發展為多方算力資源靈活提供奠定了基礎 179
7.1.4 算力網絡提供新的商業模式 180
7.2 算力網絡的定義 181
7.2.1 算力網絡與電力網絡的類比分析 181
7.2.2 算力網絡與云網協同 182
7.3 算力網絡中多資源聯合優化的數學分析 183
7.4 算力網絡應用案例 188
7.4.1 算力網絡在智能安防領域的應用案例 188
7.4.2 算力網絡在AR業務領域的應用案例 191
7.5 本章小結 194

第8章 算力網絡實施方案 195
8.1 算力網絡體系 195
8.1.1 算力網絡體系架構 195
8.1.2 算力網絡交易平台 197
8.1.3 集中式的算力網絡編排管理平台 198
8.1.4 分佈式的算力路由層 201
8.2 算力網絡運行示例 202
8.2.1 場景假設與角色描述 202
8.2.2 資源信息分發與收集 204
8.2.3 算力網絡交易詳解 209
8.2.4 算力網絡資源調度 212
8.2.5 集中式方案、分佈式方案、混合式方案對比 215
8.3 基於AI的擴展服務模式 216
8.4 本章小結 218

附錄A 邊緣計算開源系統介紹 219
A.1 StarlingX 219
A.2 KubeEdge 233

附錄B 邊緣計算自動化測試及實踐 251
B.1 雲化網絡自動化測試 251
B.2 雲化網元自動化測試 259
B.3 測試平台實踐 262

縮略語 269

參考文獻 277