2020年11月7日，以“5G·边缘计算“为主题的全球边缘计算大会在北京新世界大酒店成功召开，作为业内首个专门为边缘计算人打造的行业盛会，此次活动现场共有超过600+来自政、产、学、研、用各界的企业负责人、权威技术专家、通信科技从业者、边缘计算研究者、边缘计算投资机构等参会，共话5G·边缘计算议题及真知见解，反响十分热烈。

阿里云资深技术专家李克受邀参与大会，与现场嘉宾一起探讨边缘计算的技术趋势以及未来的挑战，并分享了阿里云在5G边缘云层面，是如何结合运营商的优势资源，为行业提供广覆盖、低成本、高可靠的边缘云计算基础设施。

边缘计算的发展趋势

边缘计算在过去的二十年经历了一个轮回，最开始大家可能没有感知到，其实早在1999年互联网爆发的时候，我们就使用了边缘节点资源，因为当时大量租用各种IDC机房。应用部署在这种机房时，在覆盖全国访问上是存在问题的，所以在这个时代出现了最早的边缘计算的产品，就是CDN内容分发网络，CDN通过缓存的技术能够把内容快速推到距离客户最近的节点，这就是第一代的边缘计算形态。

后来随着云计算的兴起，2009年阿里云成立，自建超大规模的数据中心成为趋势，通过资源的池化提供标准的虚机、存储、网络、数据库等基础云计算的技术服务和中间件产品，通过集中式资源建设，能够实现复用和稳定性的提升。

最近两三年，边缘计算又一次兴起，阿里云在2018年就提出边缘云计算的白皮书，2019年针对边缘云计算做了技术标准行业制定，并对外提供了边缘云计算的产品，所以回过头来看整个发展是一个轮回的过程。

分析最近几年边缘计算的出现的原因，主要有两方面：一个是场景的需要，另一个是成本的需要。

在场景层面，5G商用在即，60多万基站已经建设好了，未来5G的接入和各种应用都会雨后春笋般地出现。而5G的特点就是大流量、低延迟、大连接，这些特征传统的数据中心是不能满足的。大流量方面，在数据爆炸的年代，所有数据都涌向数据中心的话，会把中心机房的入口打爆。因为数据中心和端之间物理距离的存在，很难做到10毫秒以内的低延时。大连接方面，随着IoT智能设备的普及，未来终端的规模量级暴增，需要分而治之，借助更多的边缘节点提供大连接的解决方案。5G和边缘云计算两个场景合在一起，需要在中心云和设备端之间打造边缘云的平台，能够起到承上启下的作用，实现上下传输和能力互通。

在成本方面，云计算客户看重的就是成本、效率和稳定性，成本是边缘计算一个非常大的优势，自建数据中心需要投入大量的硬件，后续的运维和升级都要较高的成本。而边缘节点就会比较灵活，节点可以是小规模的，机器或者网络的SLA可以降低，这个过程中边缘云计算在成本方面就存在优势。用某城市大脑项目举例，分析成本构成时，超过一半都是带宽成本，去数据中心机房的话成本是非常高的，另外计算也是可以进行下沉的，在边缘进行原始数据处理，处理以后再回到云中心，我们测算过，当数据量降低到百分之五，就可以节省一半的总体成本。

李克认为，中心计算和边缘云计算需要融合起来，面向5G时代，提供新应用场景和垂直化业务场景的解决方案。中心云计算依然会存在，也有非常超强的计算、存储以及弹性能力，但边缘云计算作为中心的延伸可以把计算和存储能力下沉，屏蔽掉资源的异构化和地理差异，提供透明化的、一致的服务体验。

边缘云技术面临的核心挑战

因为边缘云计算的机房分布在距离用户近的省市级或者更下沉的MEC节点之中，这些资源本身SLA不如数据中心那么稳定，要在不稳定的资源上面构建稳定的服务，技术上就会有非常多的挑战。

首先是资源管理，一方面资源形态是不统一的，各个节点的网络环境、机型以及稳定性都是不一致的，需要针对不同的资源统一建模提供服务。比如要统一管理CPU、 GPU资源，也需要有针对ARM的解决方案。另外一方面资源规模也会飞速增长，随着资源的进一步下沉，要在基站附近的MEC节点或者更多的合作节点运行边缘云的操作系统，这些资源都要纳入起来，预计会达到百万的量级，所以针对资源管理是一个非常大的挑战。

其次，资源的高效使用，这时候就需要统一的融合计算的平台，在这个平台上把资源进行池化，提供不同的服务形态，比如虚机、容器和Serverless，这些都是需要对外提供服务的。

第三是云边协同，单个节点能力是有限的，需要把节点能力和其它节点整合起来，和中心联动，形成统一的管控，所以云边协同是一个非常重要的技术点，边缘协同也包含边缘的自治能力，就是边缘出了问题之后怎样跨节点迁移，边缘上的伸缩应该怎样去做。

最后是，统一的底层网络，所有的边缘节点之间，以及边缘和中心之间需要一个统一的传输网络，能够提供稳定可靠、质量成本最优的的体验，这里会涉及到协议栈优化、私有协议以及动态选路和组网技术。

“在资源管理上，我们充分拥抱云原生，阿里云在边缘已经落地云原生的能力，就是利用云原生实现资源的抽象和纳管，以容器作为主要的服务载体，并在上面进行内外部业务的交付。”

容器可以很方便地实现多个用户之间的隔离，资源的弹性伸缩以及应用的注册、发现、编排、发布，节省了大量的开发、运维的成本。因为云原生也是一个比较标准的生态，所以客户的接受程度是非常高的。图中就是云原生大致的分层，底下是边缘云，包括节点的基础能力以及对资源的切片能力，上面是基于容器平台管理这些资源，容器平台本身也是分层的，单一的k8s是很难管理这么多节点的，多层体系需要把控制指令和调度指令非常好地进行统一调度和生产。

在云-边-端协同网络上，需要实现分层设计，如果不对流量做控制的话，整个流量在网络当中是非常复杂的，很容易出现雪球效应，所以需要依据节点的位置、端到节点的延迟分成不同的层次，不同的层次的节点需要承载的流量体量是不一样的，需要提供的能力和技术点也是不太一样的。

最靠近客户的就近的节点，需要解决的是终端准确找到接入点，确保安全和最佳质量。上层的ENS节点需要做好广覆盖，确保资源能够下沉到省市、地区粒度，再往上的核心节点需要能够做好全局的流量调控和网络加速。通过对于整个流量的分层切分，边缘云计算可以实现公共云、边缘云和终端之间类似于高速公路的效果。

有了云、边、端的网络，阿里云打造了一张基于分布式节点之间的统一网络。该网络在使用上是透明的，在传输上是安全的，在协议上是多样的，在质量上是加速的，在成本也是可控的。

为什么阿里云做边缘云计算有一定的优势？

李克认为，首先，阿里云有比较好的资源覆盖，2800+边缘节点和130T带宽储备已经在那里，基于已有的资源再做边缘云计算不需要太大的成本投入。其次，可以将阿里云本身多年的云计算技术做下沉，继续拓展到边缘。第三，在业务驱动维度，阿里巴巴集团有丰富的生态体系以及海量外部客户，会产生大量的边缘诉求。以上三点结合起来，阿里云在边缘计算方面是有比较好的先发优势。

“实际上边缘云计算要做的一方面是把中心云的计算资源下沉，另一方面是把边缘端上的计算需求上移。我们希望计算发生在应该去的那个地方，能够以最低的成本、最好的效能来提供。"

云端算力的下沉最典型的例子就是转码，可以利用边缘上的空闲时间和CPU来做大量的转码服务，数据分析也可以在边缘上做大量的数据卸载。终端算力上云前面也有嘉宾介绍过，类似于云游戏、云应用，这些场景都是实现终端算力的上移，端上的芯片可以不用那么强，只要有流化显示能力就可以了，应用的启动、运行、视频渲染这些事情都可以交给边缘计算资源。

阿里云在2017年，就开始进行边缘云节点预研，2018年和2019年进行大规模部署，从覆盖省的维度慢慢下沉到覆盖市的维度，未来也会有大量的运营商MEC节点之上的合作。在2019年，阿里云边缘计算提出城市计算的概念，基于城市中的新零售、智能交通、新制造等各个场景来打造平台能力，包含：容器平台云原生的能力、偏视频计算的平台、GRTN全球实时通信的能力等等。

边缘节点服务（ENS）

边缘节点产品能力从计算上来讲就是多阶计算服务，支持虚机、容器、Serverless三种计算形态；存储方面提供块存储、对象存储、文件存储等等形态，以及基于CDN抽象出来的KV存储的能力；在网络上支持节点之间的跨网组网以及数据交换的能力，包括节点之间不同的网络切分能力；安全上提供内容安全、主机安全等等能力；最终，整个自动化纳管程度也非常高，资源可以快速进入到库存当中，资源能够比较快地生产出来，基于应用管理系统来做全网的统一部署。

下图是阿里云边缘节点服务（ENS）整个平台化的结构，最下面的是设备的基础设施，上面的是对接基础设施做抽象，提供计算能力的IaaS的服务，再往上是基于PaaS平台基于客户提供复合场景的接口和能力。整个发展基调就是向下希望纳管更多的资源，向上更加贴近客户的场景，然后在整个体系当中做到统一的纳管、统一的调度、和统一的生产。

未来，随着场景和生态越来越丰富，大家对于云边端之间能力的要求是越来越高的。边缘云计算处在上下之间，是需要坚持标准、开放的原则，以此促进整个生态健康快速地发展。

在分享的最后，空见表示：阿里云底层的算力是希望能够开放合作，容纳更多的合作资源。中间通过边缘云操作系统，能够实现统一的分布式融合计算的平台。上层能够开放API，提供符合业务需要的通用能力。其实云计算也好、边缘云计算也好，永远都是为业务场景服务的。就像3G出现的时候移动互联网开始发展，4G出现的时候视频行业就开始爆炸式增长，5G出现在低延时、大连接、大流量的场景一定会有颠覆性的应用出现，现在还是在探索的阶段，到了那个时候，我们希望边缘云计算技术能够做好准备，迎接风口的到来。

 

 

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