5G边缘计算技术方案
5G技术的边缘计算与智能制造融合创新
5G技术的边缘计算与智能制造融合创新在当前数字化时代，边缘计算与智能制造的融合创新正成为5G技术发展的重要方向。
本文将对5G技术的边缘计算与智能制造融合创新进行探讨，并分析其在提升生产效率、优化物联网布局、增强数据安全等方面的应用前景。
一、边缘计算与智能制造的概念与特征边缘计算是一种将计算和存储功能通过部署在物联网终端设备、边缘节点等边缘位置的方式，使数据能够在离用户或物体更近的位置进行处理和分析的技术。
而智能制造则是利用先进的信息技术、自动化技术和机器人技术，实现生产全过程的智能化和自动化的制造方式。
边缘计算与智能制造的融合创新，即将边缘计算技术应用于智能制造领域，通过将边缘设备与生产设备、机器人等相连接，实现即时数据采集、分析和决策，以及实时控制和优化制造过程的能力。
二、5G技术在边缘计算与智能制造融合创新中的应用1. 提升生产效率由于边缘计算可以将计算和存储功能部署在靠近生产设备的位置，可以实现即时数据采集和实时决策，使得生产过程更加高效和灵活。
而5G技术的高速、低延迟和大带宽的特性，可以保障边缘设备与云端之间的数据传输速度，提供快速响应的能力。
因此，5G技术的边缘计算与智能制造融合创新可以帮助提高生产效率，减少生产成本，提升产品质量。
2. 优化物联网布局在传统的物联网架构中，终端设备将数据发送到云端进行处理和分析，再根据结果进行指令下发，这一过程往往会存在较大的延迟。
而边缘计算可以通过将计算功能部署在离终端设备更近的位置，使得数据能够在即时和本地进行处理，从而减少了数据传输的时间和网络开销。
借助5G技术的高速传输和低延迟的特性，边缘计算与智能制造的融合创新可以优化物联网布局，提升物联网的可靠性和响应速度。
3. 增强数据安全在传统的物联网架构中，终端设备将数据发送到云端进行处理和存储，这样存在着数据泄露和安全性风险。
而边缘计算将计算和存储功能部署在边缘设备上，可以在本地进行数据处理和加密，从而减少了数据在传输过程中的风险。
5G定制网MEC与UPF部署方案
2022年 5月 May 2022Digital Technology &Application 第40卷 第5期Vol.40 No.5数字技术与应用196中图分类号:TN929.5 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2022)05-0196-03DOI:10.19695/12-1369.2022.05.605G定制网MEC与UPF部署方案中国电信股份有限公司廊坊分公司 沈景悦3GPP中5G核心网控制面与用户面分离，用户面可按需灵活下沉。
随着物联网、大数据、大视频等业务的发展，现有的网络和云资源的集中式部署将难以完全满足新兴业务需求，需要通过边缘计算，使网络和云资源向边缘迁移。
多接入边缘计算（MEC）和UPF下沉是5G定制网的关键，可根据行业用户需求灵活部署。
1 基本概念5G核心网UPF网元是控制面和用户面分离（CUPS）架构的用户面部分，主要负责数据包（媒体流）的路由和转发、数据包的检测、用户面策略的实施、QoS的执行等。
针对增强移动宽带（eMBB）场景，UPF通常设置在省会城市或省内的大城市，此类UPF称之为核心UPF。
针对多接入边缘技术（MEC）场景，由于低时延大带宽需求，UPF需要就近接入MEC，一般UPF 与MEC紧密关联部署在一起，此类UPF称之为边缘UPF。
多接入边缘技术（MEC）在靠近用户的位置提供信息技术服务环境和云计算能力，并将内容转发推送到用户周围，使应用、服务、内容部署在高度分布的环境中，支持5G低时延高带宽要求。
UPF是MEC的入口和锚点，UPF与MEC平台松耦合相对独立部署，UPF 下沉是MEC业务分流的关键。
2 MEC系统框架和功能实体MEC系统划分为MEC系统级、MEC主机级和MEC 网络级3个层级。
MEC系统级管理单元对MEC系统资源进行全面管理并接收来自终端和第三方的业务请求。
MEC主机级由MEC主机和MEC主机级管理两个单元组成。
MEC主机级管理单元对MEC主机的资源以及MEC 平台、应用配置进行管理。
5G时代的边缘计算技术及其优势
5G时代的边缘计算技术及其优势随着信息技术的发展和5G通信技术的逐渐普及，边缘计算作为一种新兴的计算模式正逐渐受到人们的关注和重视。
本文将从5G时代的背景出发，介绍边缘计算技术的概念和特点，重点阐述其在5G时代中的优势。
一、5G时代的背景随着互联网的快速发展，人们对通信网络的需求越来越高。
而传统的中心化计算模式已经无法满足日益增长的数据传输和处理需求。
同时，物联网的兴起使得大量的智能设备连接到网络上，其中包括传感器、摄像头、无人机等。
这些智能设备产生的数据量庞大，中心化处理会导致数据传输的延迟增加，影响用户体验。
二、边缘计算技术的概念和特点边缘计算是指将计算和数据存储功能移到网络边缘，即近距离地与终端设备相连，以提供低延迟的计算服务。
边缘计算将原本集中在云端的计算和存储分布到网络边缘，使得数据可以更加快速地进行处理和响应。
边缘计算的主要特点包括低延迟、高可靠性和隐私保护。
三、边缘计算技术在5G时代的优势1. 低延迟：边缘计算将计算和存储资源调度到离用户最近的边缘节点，减少了数据传输的距离和路径，从而降低了数据传输的延迟。
在5G时代，边缘计算可以实现毫秒级的响应时间，使得实时应用如智能交通、智能工厂等能够得到更好的用户体验。
2. 高可靠性：边缘计算通过将计算和存储任务分布到多个边缘节点上，实现了任务的冗余备份和负载均衡，提高了系统的可靠性。
当某个边缘节点发生故障时，系统能够自动切换到其他边缘节点继续提供服务，保证了系统的连续性和稳定性。
3. 隐私保护：边缘计算将数据处理和存储移动到了用户设备附近，可以避免将敏感数据传输到云端，减少了数据被窃取和篡改的风险。
同时，边缘计算也可以在本地对数据进行加密和隐私保护，确保用户数据的安全性和隐私。
4. 灵活性和可扩展性：边缘计算可以根据实际需求进行动态资源调配，根据用户的位置、网络负载和计算任务的需求，从边缘节点、云端或终端设备中选择最合适的计算节点来进行计算和存储。
中国联通边缘计算技术演进规划与部署方案
关键词：
边缘计算；5G 网络；低时延 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2018.04.010 中图分类号：TN929.5 文献标识码：A 文章编号：1007-3043（2018）04-0042-06
Abstract：
As one of the key technologies in 5G network，multi-access edge computing（MEC）can provide the cloud computing capabilities and IT services at the edge of mobile network，which is close to the users. It has the characteristics of ultra-low latency， high bandwidth，localization，high real-time analysis and processing. Therefore，MEC reduces the occupation of core network and backbone transmission network，and the peer-to-peer latency as well. It mainly introduces the deployment plan and evolution plan of China Unicom’s edge computing technology. Also the details of core technology of MEC are included.
收稿日期：2018-03-08
保护等方面的关键需求［1］。在 3GPP R15 中，基于服务 化架构［2］，5G 协议模块可以根据业务需求灵活调用， 为构建边缘网络提供了技术标准，从而使得 MEC 可以 按需、分场景灵活部署在无线接入云、边缘云或者汇 聚云。MEC 可为移动运营商提供以下价值。
5G网络中的边缘计算技术
5G网络中的边缘计算技术随着人工智能、物联网等科技的快速发展，我们正处于数字化转型的浪潮之中。
其中，5G网络的出现无疑是推动数字化转型的重要因素之一。
而在5G网络建设过程中，边缘计算技术也逐渐成为了一个热门话题。
那么，什么是边缘计算技术呢？边缘计算技术是区别于传统云计算的一种新型计算模式。
在传统的云计算中，所有的计算资源都统一集中在云端。
而在边缘计算中，部分计算资源被分配到更接近用户的边缘设备上，使得计算和存储能够更加靠近用户和应用，减少了数据在云端传输的时间和成本，提高了计算性能和用户体验。
在5G网络中，边缘计算技术的应用十分广泛，极大地推动了物联网、车联网、智慧城市等领域的发展。
下面，我们分别从三个方面探讨5G网络中的边缘计算技术。
一、物联网领域随着物联网的快速发展，越来越多的传感器设备被部署在各个领域和场景中。
这些设备产生的数据量非常巨大，需要大量的计算和存储资源进行处理。
传统的云计算方式在处理这些设备产生的大数据方面存在一些缺陷，因为数据需要在传输到云端之后进行处理，这将消耗大量的带宽和时间，降低了处理效率。
而边缘计算技术则可以在设备端进行数据的处理和存储。
减少数据传输，提高响应时间，使得各类物联网设备能够更加高效的运转。
例如，智能家居中的各类传感器设备可以通过边缘设备进行数据的处理和决策，使得整个系统更加智能化和高效。
二、车联网领域在车联网应用中，边缘计算技术具备更好的处理能力和实时性。
通过将计算资源部署在车辆和道路设备周围，可以实现更快速和可靠的数据处理，提高驾驶安全性。
例如，车辆的高清摄像头可以通过部署在道路边缘的设备进行图像处理，同时在车辆和设备之间的互联架构中进行数据传输，同时大大减少了要传输给云端的数据量。
另外，车联网设备的处理和应用大多是基于实时性要求的，而边缘计算技术可以满足这种实时性要求。
通过快速响应和数据处理，可以实时获取车辆行驶信息、交通情况以及道路情况等数据，从而保证车辆安全和城市交通的高效运行。
5G技术的边缘计算与云计算协同
5G技术的边缘计算与云计算协同随着科技的飞速发展，5G技术的引入正在逐渐改变我们的生活方式和工作方式。
边缘计算和云计算作为5G技术的两个重要支柱，为我们提供了前所未有的机遇和挑战。
本文将重点探讨5G技术的边缘计算与云计算的协同作用，以及它们在各个领域中的应用。
一、边缘计算的概念与特点边缘计算是指将计算资源和数据存储功能尽可能地靠近终端设备，将计算和数据处理过程从中心化的云端转移到接近用户的边缘节点上进行。
它的主要特点包括低延迟、高带宽和面向物联网应用等。
在5G时代，边缘计算将发挥重要作用，通过将计算任务和数据处理推向网络边缘，可以降低网络传输的延迟和带宽需求，提高用户体验和服务质量。
二、云计算的概念与特点云计算是指通过互联网将计算资源和服务提供给用户，以实现按需求获取和使用资源的方式。
它具有灵活性、可扩展性和经济性等特点，可以提供各种基础设施、平台和软件服务。
在5G时代，云计算将和边缘计算相结合，形成一种协同的模式，以满足场景和应用需求的多样性。
三、边缘计算与云计算的协同作用1. 低延迟与大带宽要求：边缘计算可以通过在网络边缘部署的服务器和存储设备，快速响应终端设备发起的请求，减少传输延迟。
而云计算则提供了大规模的计算和存储资源，为边缘节点提供支撑和补充。
两者相互协同，可以更好地满足5G时代对低延迟和大带宽的需求。
2. 数据处理与存储能力：边缘计算通过将计算任务和数据处理推向网络边缘，可以减轻云端的负担并提高数据处理的效率。
同时，云计算提供的大规模存储资源可以保存从边缘节点汇集而来的海量数据，并进行综合分析和挖掘。
边缘计算和云计算的结合，可以实现数据的快速处理和有效存储，为各个领域的应用提供更好的支持。
3. 资源的弹性利用：边缘计算和云计算的结合，可以根据应用的需求，灵活地调度和分配计算、存储和网络资源。
边缘计算可以根据用户的位置和需求，选择最优的边缘节点进行任务处理；而云计算则可以提供弹性的计算和存储资源，以满足峰值需求和应用场景的变化。
5G边缘计算安全防护方案
5G边缘计算安全防护方案1、MEC在5G中的应用多接入边缘计算技术（MEC）是5G业务多元化的核心技术之一，采用分布式网络架构，把服务能力和应用推进到网络边缘，改变了当前网络与业务分离的状态，是5G的代表性能力。
在5G架构设计中，通过支持用户面功能（UPF）下沉部署、灵活分流等功能，实现对MEC的支持，同时MEC可将移动网络的位置服务、带宽管理等开放给上层应用，从而优化业务应用，启发新的商业模式，进一步提升网络价值。
MEC将数据缓存能力、流量转发能力与应用服务能力进行下沉，网络位置更接近用户，能够大幅降低业务时延，满足车联网、工业互联网等低时延业务需求，减少对传输网的带宽压力，降低传输成本，支持高清视频、AR/VR等高带宽业务的需求，并进一步提高内容分发效率，提升用户体验。
▲5G网络中的MEC随着5G网络即将步入商用，未来各种超高带宽类、低时延类的新兴业务将逐步涌现，因此，一方面，对5G网络中部署MEC面临的安全问题的研究需要加强；另一方面，还需要研究将MEC部署在企业园区或指定的安全区域所带来的新的安全挑战。
2、安全是MEC部署的关键要素典型的MEC承载了部分核心网功能、运营商增值业务以及垂直行业业务等，并与无线接入网络、核心网、企业网络、互联网等多个外部网络互联。
从总体上看，MEC是中心计算的延伸，既继承了中心计算的优势，也面临和中心计算相似的威胁；具体来看，由于在物理位置、网络边界、客户主体、业务类型等多方面发生了变化，导致MEC在组网架构与运营模式上与传统电信网存在较大差异，因此在安全性方面也面临新的挑战。
▲MEC架构（1）网络架构由于MEC节点靠近网络的边缘，外部环境可信度降低，管理控制能力减弱，使得MEC平台和MEC应用处于相对不安全的物理环境，更容易遭受非授权访问、敏感数据泄露、(D)DoS攻击、设备物理攻击等威胁。
另外，运营商网络功能与不可信任的第三方应用共平台部署，进一步导致网络边界模糊、虚拟机逃逸、镜像篡改、数据窃取与篡改等诸多安全问题，使得内部威胁滋生蔓延的风险加大，增大了运营商资产和行业资产的风险。
5G边缘云计算介绍及应用方案
5G边缘云计算介绍及应用方案
基于边缘计算的视频监控智能分析应用 5G边缘云计算介绍及应用方案
视频监控的回传流量较大，而且大部分画面是无价值或低价值的，将数据本地存储或 实时回传都不具有经济性。通过边缘计算平台，可以对视频内容进行预分析和处理，过滤 低价值内容，将高价值内容进行回传，在核心网数据中心进行运算处理和存储，从而大幅 节约传输资源，优化存储资源，提升信息分析效率。
目录
一
5G边缘计算的概念
二
我国5G边缘计算的发展
三
5G边缘计算的优势
四
5G边缘计算的应用
5G边缘云计算介绍及应用方案
三大运营商的行动
5G边缘云计算介绍及应用方案
从国内运营商进展看，三家运营商在边缘计算领域布局的思路有所差异，中国移动以能力开放 引入第三方垂直应用合作厂商为主，中国联通探索引入社会资本通过合资公司建设边缘计算平台， 中国电信的策略类似中国移动，打造开放平台拓展外部伙伴。
第三方专业厂商
5G边缘云计算介绍及应用方案
专业CDN厂商边缘计算可以看做CDN和云计算的结合，专业CDN厂商已经有大量分散的CDN 节点资源和技术储备，在边缘计算领域有一定优势，在边缘计算领域布局进度很快。具体来看：
1、Akamai：Akamai是CDN技术的创始人，是全球CDN行业龙头。Akamai在2003年就与 IBM合作边缘计算，2018年6月Akamai与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。
部署在5G网络不同层次
5G边缘云计算介绍及应用方案
5G业务场景众多，不同业务场景对信息处理和转发的需求差异较大，因此边缘计算也将部署在 不同的网络层次，实现对各种业务的针对性支持。5G网络中可以按需将边缘计算节点部署在接入云 、边缘云或汇聚云。
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3 赋能多样化合作伙伴(运营商, 云 商, ISV，企业) 应用开发要求
媒体视频传输
5G视频云解决方案
媒体内容分析
AR/VR
云图像处理
云端游戏
解码 推理
英特尔渲染框架
SVTAV1/HEVC
编码
开源, 灵活开发套件, 软件架构, 和参考设计
5G边缘计算技术方案
技术创新，变革未来
一切都是智能和连接的
AI
5G
IOT
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云游
智能工业
酒店娱乐
智能交通
车联网
新零售
智慧城市
基础建设
智能场馆
AR/VR
智能安防
英特尔端到端产品方案
Intel® Processors & SoCs
Intel® FPGA
Intel® QuickAssist Technology
从2016年到2021年，互联网现场直播视频流量将增长15X，年复合增长率 为72%，占2021年视频流量的13%。 Source: Cisco VNI report 2017
云 DVR & VoD
云DVR市场将在2017年至 2022年的预测期内以接近
27%的年复合增长率增长
Source: Technavio
赋能边缘计算合作伙伴快速搭建PaaS/IaaS平台
边缘计算应用软件参考设计
Edge Services (eg. CDN, Face Recog)
OpenVINO
MediaSDK
Cloud Connectors
Enterprise SDKs
Open Network Edge Services Software (OpenNESS)
UG现场直播
电子竞技
e.g., FB Live, YouTub e e.g., Twitch, Mixer Live, Kuaishou
媒体分析云渲染 e直.g播., H体oFt育uS到bt赛ao2r,T0事SV2li3/n活年g T动全V,球Di视ree.c频gt有.T,P分VS线SlNi析nV电oguw市eB视,l场Su增oen预,长y计率将为达25到.7%13eBS.Igno，.tu,eArrcuae从ct:otAidv2leelise0Rkda1RyMe7Tnar到drakecerint2ingR0ge,2se3ar年ch 复从量合2将0增16年在率到1S为0o2uXr50ce，27: C2%i年s年co。复，VNI合游rep增戏ort长2流017
八十亿
Source: Brand Watch
WFAATVCOHRIYTOEUR ATHLETE FROM EVERY ANGLE GET REALTIME STATS
预计到2025年的市场，沉浸式的
媒介将增长到950亿美金，这
是由于游戏，直播活动和视频娱 乐的强劲需求
Source: World Economic Forum, Data Courtesy Goldman Sachs
Network Functions
NETWORK PLATFORM FRAMEWORK
Application & Service Orchestration/virtualization
Industry Standard Interfaces for Efficient, Programmable, Scalable Data Plane (e.g. DPDK, vSwitch)
智能制造
Defect Type
Defect Type 1 Defect Type 2 Defect Type 3 Defect Type 4
% Detection Rate (goal >98.0%) 100%
99.6%
100%
100%
% False Fails (goal <5.0%)
0.0%
0.4%
谢谢聆听！
Intel® Ethernet Adapter
Intel® Silicon Photonics
Intel® 4G/5G Modem
Intel® AI Accelerators
*Other names, brands names and logo may be claimed as the property of others
0.0%
0.0%
% False Positives (goal <5.0%) 0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
# of Samples
>27,000 (147 controls) >93,000 (535 controls) >11,000 (63 controls) >4,000 (27 controls)
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新视频应 用
Hale Waihona Puke 逼真 沉浸式体验81%的企业使用视频作为 营销工具-
在2017年，从63%上升
互联网视频监控流量将 在2016年到2022年之间
增长7X
Source: Hubspot Survey
Source: Cisco VNI report 2017
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