中国电信北研院雷波解读：5G时代，边缘计算中的网络建设需求分析
【慧聪通信网】随着5G的到来，边缘计算将成为新时代改变通信信息服务模式的关键创新技术之一。有机构预测，到2025年50%的数据将在网络边缘侧被分析、处理与存储，同时边缘计算也被认为是5G与工业互联网、物联网等的重要结合点，能够带来更多颠覆式的业务模式。
但随着研究与实践的深入，我们发现边缘计算并不是将计算节点（如服务器、存储设备等）搬放到网络边缘机房就可以高枕无忧了，事实上能真正达到预期的边缘计算需要整个信息基础设施的升级与演进，换句话说，边缘计算需要5G+网络重构+云计算+机房改造+……本文将从边缘计算的特征开始，重点分析边缘计算与网络重构之间的重要关系，边缘计算对网络的需求以及边缘计算可能对网络带来的冲击，以及目前的一些研究方向。
边缘计算对网络的需求
首先，低时延特性是边缘计算重要的特性之一，也是区别于传统云计算的关键要素，换句话说，达不到稳定的低时延指标的方案是不能被称为边缘计算的。但要实现低时延，并不是简单的将计算节点下移就能解决的，需要综合考虑承载网层面、光传输层面甚至是光缆网层面的布局，图1是一个在实践中观察到的案例，某工业网园区计划部署边缘计算，但此地位于两个行政区域的交界位置上，虽然客户接入的基站与试验部署的边缘计算节点直线距离很近，但两者上联的A设备却在不同的接入环中，客户流量到边缘计算节点的实际流量则需要经过绕行部署再另外一地的汇聚层甚至是核心层设备，导致实际测量到的时延远高于预期。
而另外一个典型场景是被广泛关注和寄予厚望的车联网场景，车联网需要极低的时延，但网络并非沿着道路组网，届时极易出现位置距离与实际网络距离相差甚远的情况，因此在部署边缘计算的同时，需要根据业务特征来重新规划设计网络架构。
图1未经优化的承载网会影响边缘计算实施效果
其次，在边缘计算节点内部方案也会影响边缘计算的低时延指标。例如在AI应用中（如图2所示），AI推理部分需要低时延的高性能计算，考虑部署在边缘计算节点，而AI模型训练部分则是大数量的非实时计算，考虑部署在成本相对较低的集中化的大型云计算平台上。但现有边缘计算方案一般就按传统数据中心或者云计算平台的网络建设方案，常见方案多为两层交换机（汇聚+接入架构或者Spine-Leaf架构）+一层出口路由器的组网模式。
但在相关的测试验证中，发现了新的问题：一是这样的组网架构无形中在边缘计算节点内部增加了路由条数与设备节点，增加了时延，并且时延不可控，与预期指标差异较大；二是这样的传统数据中心组网方案是有损网络，在多打一的极端情况下，即在整体网络负荷不高的时候，也会出现拥塞与丢包，会导致AI计算性能大幅度下降，三是对于已经下沉到基站或者接入机房的边缘计算而言，可能就一个机柜能够安放服务器，服务器数量也就在10~20台之间，这种情况下，仍采用传统数据中心模式的组网架构，显然导致投资与收益比相对较差，也不便于运营维护。
图2AI应用边缘计算节点网络示意图
边缘计算对网络的影响
另一方面，边缘计算也会对承载网络带来大量的新增流量，但这些流量在特征上与传统流量差异较大。以上述AI案例为例，大量数据需要送到部署在网络另一端的云计算节点上，但这个过程对传送质量没有要求，属于非实时类的业务，同时还希望成本可能降低。
显然在边缘计算节点与云计算节点之间去采用专线承载是一个极其不划算的方案，因此更多的是倾向于通过普通的互联网来疏导这部分流量。但这样的流量事实上是数据中心之间的东西流量，与传统的互联网流量（南北向流量）在流量模型上存在较大差异。如果坚持传统网络架构不变，易导致大量的流量迂回，影响其他业务的正常传送。因此需要承载网重新构建一个灵活的架构，既能满足传统的南北向流量，又能适应新型的相对灵活的东西流量。
引入新技术是未来研究方向
因此随着边缘计算的出现与部署，承载网层面需要应对新出现的业务需求与流量特征，对网络架构进行重构，将传统以承载南北向流量为主的基础网络架构，向能够灵活调度、兼顾时延指标、利于东西向流量的新型融合网络架构的方向发展。
目前业界已经注意到这些问题，多种新的思路或方案已经被提出，并在不同层面进行验证。典型方案可以分为有两个层面：一是网络架构层面，采用新型的网络架构来替代传统的承载网络，比如新型城域网架构等；二是采用新的技术体系来解决传统IP体系无法解决的问题，比如无损网络技术等。
在网络架构层面，要满足边缘计算带来的新需求，即满足边缘计算对低时延特性的需求，也要能够应对边缘计算带来的新特征的流量。因此构建新型城域网架构成为新的方向，新型城域网架构以采用通用设备组网为主，将传统的树形网络架构演进到基于Spine-Leaf架构，实现固定和移动网络的融合统一承载，同时引入FlexE、SR、EVPN等技术，提供差异化服务能力，为不同客户群提供不同等级的切片网络。
在网络技术层面，针对边缘计算节点内部网络技术，需要分为高性能计算需求场景和小规模计算节点场景两个不同类型的场景分别进行讨论。针对高性能计算需求场景，虽然传统的InfiniBand技术能够解决问题，但它与其他网络技术兼容较小，需要专门设备，如果全网性的规模部署会对运营维护造成较大压力。因此一种可行的解决方案是采用兼容主流IP与以太网协议体系的无损网络体系，如以RoCEv2为主等RDMA方案等。目前已经有主流设备厂家提供数据中心交换机的升级版本来支持RoCEv2等协议族，IETF等主流标准组织也开展了相应的标准化进程。
而针对小规模计算节点场景，比如在对接入机房进行改造后，其物理空间有限，电源和空调能力也有限的情况下，能够放入的服务器和存储设备较少，可能少到一个机框的大小，而且还不能是传统的1100mm~1200mm深的服务器机柜，只能是600mm深，甚至是300mm的通信机框，为此无论是在服务器层面，还是在网络设备层面都需要定制新的设备形态。如开放数据中心委员会（ODCC）发起的OTII（OpenTelecomITInfrastructure）项目中就推出了采用了电信设备标准，深度在600mm以内，可以与电信设备混合部署的OTII服务器来满足边缘计算节点的特殊要求。目前三大运营商也在组织研究开放网络融合设备，通过模块化的方式，按需配置网络、计算和存储能力，避免设备能力与机房空间的浪费。
综上所述，边缘计算将成为5G时代一种重要的新型业务模式，将对网络带来新的机遇与挑战，因此业界需要在下一步的网络演进过程中，针对边缘计算对网络的需求以及边缘计算对网络带来的影响两个角度，重新审视网络发展思路，引入新的技术与设备形态，来构建新一代的信息基础设施。
