齊彥麗 周一青 劉 玲 田 霖 石晶林
1(中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100049) 2(中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)研究中心 北京 100190) 3 (北京市移動(dòng)計(jì)算與新型終端重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所) 北京 100080) (qiyanli@ict.ac.cn)
Fig. 1 Architecture of mobile edge computing systems圖1 MEC網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
近年來(lái),全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量爆炸式增長(zhǎng),預(yù)計(jì)到2021年移動(dòng)數(shù)據(jù)流量將達(dá)到49 EB,相比2016年增長(zhǎng)7倍,其中視頻流量占比78%.同時(shí),新型業(yè)務(wù)層出不窮,例如增強(qiáng)/虛擬現(xiàn)實(shí)(augmented reality/virtual reality, AR/VR)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等低時(shí)延業(yè)務(wù)的涌現(xiàn),給現(xiàn)有移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn).在現(xiàn)有架構(gòu)下,業(yè)務(wù)流量需要流經(jīng)整個(gè)接入網(wǎng)和核心網(wǎng),通過(guò)基站、轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備等多重關(guān)鍵設(shè)備,即使無(wú)線(xiàn)側(cè)的傳輸帶寬得到提升,端到端業(yè)務(wù)仍然存在不可預(yù)知的擁塞,時(shí)延難以保證,嚴(yán)重影響業(yè)務(wù)體驗(yàn).為了有效滿(mǎn)足移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展所需的高回傳帶寬、低時(shí)延的要求,歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)(European Telecommunication Standard Institute, ETSI)于2014年提出了移動(dòng)邊緣計(jì)算(mobile edge computing, MEC).
MEC通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)側(cè)功能和應(yīng)用部署能力下沉至距離用戶(hù)設(shè)備(user equipment, UE)最近的無(wú)線(xiàn)接入網(wǎng)(radio access network, RAN)邊緣,為應(yīng)用開(kāi)發(fā)商和內(nèi)容供應(yīng)商提供云計(jì)算能力和IT服務(wù)環(huán)境,使得應(yīng)用部署更加靈活、網(wǎng)絡(luò)能力按需編排、業(yè)務(wù)處理更靠近用戶(hù),更好地滿(mǎn)足高回傳帶寬、低時(shí)延等應(yīng)用需求.其中,對(duì)于高清、超清視頻等高帶寬業(yè)務(wù),通過(guò)將熱點(diǎn)內(nèi)容緩存在網(wǎng)絡(luò)邊緣,可有效節(jié)約回傳帶寬資源,同時(shí)降低用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)延,有效提升業(yè)務(wù)體驗(yàn);對(duì)于低時(shí)延業(yè)務(wù),運(yùn)營(yíng)商通過(guò)開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)邊緣使得已授權(quán)的第三方能夠?yàn)橐苿?dòng)用戶(hù)、企業(yè)及垂直行業(yè)靈活、快速地部署應(yīng)用及服務(wù),有效降低端到端時(shí)延.目前工業(yè)界和學(xué)術(shù)界對(duì)MEC展開(kāi)了深入廣泛的研究.2015年ETSI在全球首先發(fā)起了MEC標(biāo)準(zhǔn)化工作[1],隨后移動(dòng)通信國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織3GPP也將MEC接收為5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù).5G與邊緣計(jì)算的協(xié)同發(fā)展已經(jīng)成為業(yè)界共識(shí).
MEC網(wǎng)絡(luò)框架結(jié)構(gòu)如圖1所示[2],主要可分為2層:系統(tǒng)級(jí)和主機(jī)級(jí).其中系統(tǒng)級(jí)結(jié)構(gòu)由MEC系統(tǒng)級(jí)管理和用戶(hù)及第三方實(shí)體組成.MEC系統(tǒng)級(jí)管理用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)中已部署的MEC主機(jī)、可利用的資源、可利用的MEC服務(wù)以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥M(jìn)行整體把握;載入用戶(hù)或第三方應(yīng)用程序包,包括檢查包的完整性和真實(shí)性、驗(yàn)證應(yīng)用程序的規(guī)則和需求,必要時(shí)對(duì)其進(jìn)行調(diào)整以滿(mǎn)足運(yùn)營(yíng)商策略;記錄載入的數(shù)據(jù)包并為應(yīng)用程序的進(jìn)一步處理準(zhǔn)備好虛擬基礎(chǔ)設(shè)施管理器,以便其根據(jù)應(yīng)用程序處理的需求對(duì)虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行管理,如分配、管理、釋放虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施的虛擬化資源;基于時(shí)延、可用資源等為應(yīng)用程序選擇或重選合適的MEC主機(jī).
主機(jī)級(jí)結(jié)構(gòu)主要包括MEC主機(jī)級(jí)管理和MEC主機(jī),MEC主機(jī)級(jí)管理包括移動(dòng)邊緣平臺(tái)管理器和虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施管理器,而MEC主機(jī)由移動(dòng)邊緣平臺(tái)(mobile edge platform)、移動(dòng)邊緣應(yīng)用(mobile edge application, ME app)及虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施(virtualization infrastructure)三部分組成.MEC主機(jī)級(jí)管理主要進(jìn)行移動(dòng)邊緣平臺(tái)管理及虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施管理;移動(dòng)邊緣平臺(tái)和移動(dòng)邊緣應(yīng)用可以提供或使用彼此的服務(wù),如移動(dòng)邊緣應(yīng)用發(fā)現(xiàn)并使用移動(dòng)邊緣平臺(tái)所提供的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信息、UE等相關(guān)的位置信息、帶寬管理等服務(wù),同時(shí)通知平臺(tái)自身能夠提供的服務(wù)并為UE提供服務(wù);移動(dòng)邊緣平臺(tái)則為移動(dòng)邊緣應(yīng)用提供運(yùn)行環(huán)境,同時(shí)接收來(lái)自其管理器、應(yīng)用程序或服務(wù)的業(yè)務(wù)規(guī)則并對(duì)數(shù)據(jù)平面進(jìn)行相應(yīng)指示,以便進(jìn)行業(yè)務(wù)路由;此外還接收來(lái)自其管理器的域名解析系統(tǒng)(domain name system, DNS)的記錄并配置一個(gè)DNS代理/服務(wù)器,管理移動(dòng)邊緣服務(wù),例如應(yīng)用程序可在移動(dòng)邊緣平臺(tái)的服務(wù)列表中進(jìn)行登記,成為平臺(tái)提供的移動(dòng)邊緣服務(wù)之一.另外通過(guò)移動(dòng)邊緣平臺(tái)還可以訪(fǎng)問(wèn)永久存儲(chǔ)及時(shí)間信息.虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施是采用通用硬件,為運(yùn)行多個(gè)移動(dòng)邊緣應(yīng)用提供底層硬件的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)資源和硬件虛擬化組件,使得有限處理資源能夠靈活、有效地復(fù)用共享;移動(dòng)邊緣應(yīng)用則是基于虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施形成的虛擬應(yīng)用,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用程序接口(application program interface, API)與第三方應(yīng)用實(shí)現(xiàn)對(duì)接,為用戶(hù)提供服務(wù).
目前,MEC在3GPP 5G的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)展如圖2所示,標(biāo)志性的工作是3GPP SA2工作組(SA方向負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)與系統(tǒng)方面的工作)R15(3GPP移動(dòng)通信系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)版本號(hào))于2016年4月份正式接受MEC成為5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的關(guān)鍵議題.
Fig. 2 Standardization of MEC in 3GPP圖2 3GPP中MEC標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)展
此外SA2工作組在R14方向主要進(jìn)行控制平面(control plane, CP)與用戶(hù)平面(user plane, UP)分離(user and control plane separation, CUPS)的5G核心網(wǎng)架構(gòu)演進(jìn)[3]工作,目前第3階段已凍結(jié).其中5G核心網(wǎng)會(huì)將4G核心網(wǎng)中固化的同一網(wǎng)元內(nèi)的不同功能剝離,重組成不同的模塊,不同模塊專(zhuān)注于特定功能.如圖3所示,4G核心網(wǎng)主要由移動(dòng)管理實(shí)體(mobility management entity, MME)、服務(wù)網(wǎng)關(guān)(serving gateway, S-GW)及分組數(shù)據(jù)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)(packet data network gateway, P-GW)等固化的網(wǎng)元及網(wǎng)關(guān)組成.5G核心網(wǎng)會(huì)將4G核心網(wǎng)中MME的功能分解到會(huì)話(huà)管理功能(session management function, SMF)、接入和移動(dòng)性管理功能(access and mobility management function, AMF)等;4G核心網(wǎng)S-GW及P-GW的路由功能則經(jīng)過(guò)重組,由5G核心網(wǎng)中的用戶(hù)平面功能(user plane function, UPF)執(zhí)行.同時(shí)5G核心網(wǎng)將增加網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放功能(network exposure function, NEF),用于將監(jiān)控、配置、策略及收費(fèi)等網(wǎng)絡(luò)能力開(kāi)放給第三方,以支持MEC在5G網(wǎng)絡(luò)中的部署.C/U分離的架構(gòu)支持用戶(hù)平面功能UPF及部分控制平面功能模塊,如會(huì)話(huà)管理功能SMF、策略控制功能(policy control function, PCF)、網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放功能NEF等,隨MEC服務(wù)器進(jìn)行按需靈活部署.此外,通過(guò)增加本地?cái)?shù)據(jù)網(wǎng)(local data network, L-DN),在MEC實(shí)現(xiàn)內(nèi)容訪(fǎng)問(wèn).綜上所述,5G的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖3所示,其中應(yīng)用程序功能(application function, AF)用于提供應(yīng)用程序,可以由運(yùn)營(yíng)商或第三方管理.
Fig. 3 Evolution of mobile communication core network from 4G to 5G圖3 移動(dòng)通信核心網(wǎng)從4G到5G的演進(jìn)
與此同時(shí),SA1工作組在AR等Smarter服務(wù)實(shí)例中研究了MEC開(kāi)發(fā)平臺(tái)需求[4].SA5工作組主要開(kāi)展了業(yè)務(wù)平臺(tái)/API架構(gòu)、MEC管理、MEC相關(guān)特性網(wǎng)絡(luò)功能管理、平臺(tái)和第三方應(yīng)用管理等研究[5].SA6工作組則研究了統(tǒng)一業(yè)務(wù)平臺(tái)及北向API架構(gòu)[6].
其他工作組也對(duì)MEC展開(kāi)了相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化工作.3GPP RAN3工作組負(fù)責(zé)移動(dòng)通信系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)及S1(基站與移動(dòng)性管理實(shí)體之間的接口)、X2(基站之間的接口)等接口技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化,2016年開(kāi)始無(wú)線(xiàn)感知與智能分發(fā)(context aware service delivery,CASD)即MEC應(yīng)用方面的研究[7],目前處于技術(shù)可行性研究階段(study item,SI).同時(shí)RAN2工作組負(fù)責(zé)移動(dòng)通信系統(tǒng)協(xié)議架構(gòu)第2層及第3層的工作,從2017年開(kāi)始研究視頻增強(qiáng)(enhancements on video, eVideo)[8],目前處于具體技術(shù)規(guī)范撰寫(xiě)階段(work item, WI).
總體而言,為支持MEC,5G網(wǎng)絡(luò)需支持的功能主要包括7個(gè)方面[9]:
1) 用戶(hù)平面選擇(重選)功能.5G核心網(wǎng)應(yīng)具有選擇或者重選用戶(hù)平面功能UPF的能力,以便將用戶(hù)業(yè)務(wù)路由到本地?cái)?shù)據(jù)網(wǎng).即5G核心網(wǎng)的接入和移動(dòng)性管理功能AMF根據(jù)各用戶(hù)平面功能UPF的部署場(chǎng)景(如集中部署、靠近或直接在接入網(wǎng)站點(diǎn)分布部署)來(lái)選擇和重選用戶(hù)平面功能UPF,以便將用戶(hù)業(yè)務(wù)路由到本地?cái)?shù)據(jù)網(wǎng),在MEC實(shí)現(xiàn)內(nèi)容訪(fǎng)問(wèn).
2) 本地路由和業(yè)務(wù)定向功能.5G核心網(wǎng)選擇業(yè)務(wù),將其路由給本地?cái)?shù)據(jù)網(wǎng)中的應(yīng)用程序.即當(dāng)應(yīng)用程序服務(wù)器有請(qǐng)求時(shí),5G核心網(wǎng)觸發(fā)UE中的特定應(yīng)用,后者通過(guò)5G核心網(wǎng)的SMF、AMF及統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理(unified data management, UDM)等選擇與特定的本地?cái)?shù)據(jù)網(wǎng)建立會(huì)話(huà),將業(yè)務(wù)路由到本地?cái)?shù)據(jù)網(wǎng)中的應(yīng)用程序,在MEC實(shí)現(xiàn)內(nèi)容訪(fǎng)問(wèn).
3) 支持會(huì)話(huà)及服務(wù)連續(xù)性,可以滿(mǎn)足UE和應(yīng)用程序的移動(dòng)性需求.
4) 應(yīng)用程序功能AF可能通過(guò)PCF或NEF來(lái)影響用戶(hù)平面功能的選擇(重選)及業(yè)務(wù)路由.即當(dāng)AF由第三方管理,運(yùn)營(yíng)商允許AF直接接入網(wǎng)絡(luò)時(shí),AF可能會(huì)通過(guò)發(fā)送請(qǐng)求來(lái)影響5G核心網(wǎng)SMF對(duì)會(huì)話(huà)業(yè)務(wù)的路由決策,影響用戶(hù)平面功能的選擇(重選)進(jìn)而將業(yè)務(wù)路由到本地?cái)?shù)據(jù)網(wǎng).當(dāng)不能直接接入網(wǎng)絡(luò)時(shí),AF將通過(guò)NEF來(lái)影響UPF的選擇(重選)及業(yè)務(wù)路由.
5) 網(wǎng)絡(luò)能力開(kāi)放功能.5G核心網(wǎng)和AF可以直接或通過(guò)NEF為彼此提供信息.即當(dāng)AF由運(yùn)營(yíng)商管理時(shí),AF可以與5G核心網(wǎng)直接交互;當(dāng)AF由第三方管理時(shí),AF可以通過(guò)NEF實(shí)現(xiàn)與核心網(wǎng)的交互.
6) QoS和計(jì)費(fèi)功能.定義策略控制功能PCF,為路由到本地?cái)?shù)據(jù)網(wǎng)、在MEC實(shí)現(xiàn)內(nèi)容訪(fǎng)問(wèn)的業(yè)務(wù)提供QoS(quality of service)控制和計(jì)費(fèi)規(guī)則.
7) 支持局部區(qū)域數(shù)據(jù)網(wǎng)(local area data network, LADN).5G核心網(wǎng)為連接到局部區(qū)域數(shù)據(jù)網(wǎng)LADN提供支持.其中LADN是部署在某些特殊區(qū)域,為用戶(hù)提供某些特殊的數(shù)據(jù)網(wǎng)域名(data network name, DNN)接入的數(shù)據(jù)網(wǎng).5G核心網(wǎng)的AMF為UE提供LADN的可用性信息,SMF追蹤UE是否位于LADN服務(wù)區(qū)域,進(jìn)而決策UE是否連接到局部區(qū)域數(shù)據(jù)網(wǎng).
在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中,MEC的部署方式主要有2種:1)將MEC功能集成到基站,通過(guò)軟件升級(jí)或增加板塊,將MEC作為基站的增強(qiáng)功能;2)將MEC作為獨(dú)立的網(wǎng)元進(jìn)行部署,同時(shí)實(shí)現(xiàn)與核心網(wǎng)的協(xié)同與統(tǒng)一管理.
此外,MEC的部署位置可以根據(jù)性能、開(kāi)銷(xiāo)、已有網(wǎng)絡(luò)部署等因素,結(jié)合業(yè)務(wù)的時(shí)延需求,采取不同層級(jí)的網(wǎng)絡(luò)部署策略.一種策略是MEC可部署在無(wú)線(xiàn)接入點(diǎn),由于其靠近基站基帶單元(baseband unit, BBU),沒(méi)有傳輸時(shí)延,適用于時(shí)延要求高的業(yè)務(wù)及應(yīng)用,但由于覆蓋范圍小,只能提供小范圍、本地化的服務(wù),節(jié)點(diǎn)使用效率較低.另一種策略是MEC可部署在匯聚點(diǎn),能夠提供大范圍、較近距離的服務(wù)及云端業(yè)務(wù)支持,但由于基站BBU到MEC存在傳輸時(shí)延,適用于較低時(shí)延的業(yè)務(wù)及應(yīng)用.
值得注意的是,當(dāng)MEC部署在無(wú)線(xiàn)接入點(diǎn)時(shí),傳統(tǒng)核心網(wǎng)整個(gè)網(wǎng)元/網(wǎng)關(guān)功能需要隨MEC分布部署于網(wǎng)絡(luò)邊緣[10],這將導(dǎo)致大量的接口配置、信令交互設(shè)計(jì)等,對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)改動(dòng)較大.但如果核心網(wǎng)采用控制平面與用戶(hù)平面分離的架構(gòu),則只需將部分模塊化的網(wǎng)元/網(wǎng)關(guān)功能,如接入和移動(dòng)性管理功能、網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放功能等,與用戶(hù)平面一起部署到MEC,實(shí)現(xiàn)隨MEC按需靈活部署,使業(yè)務(wù)處理更加快速,有效降低時(shí)延;同時(shí)其他控制平面網(wǎng)元/網(wǎng)關(guān)功能仍集中部署,減輕接口配置負(fù)擔(dān).
未來(lái)的5G網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)有所不同,因此5G中MEC的部署有其獨(dú)特性.未來(lái)5G將采用超密集小區(qū)的技術(shù)來(lái)提升網(wǎng)絡(luò)容量,即將小區(qū)覆蓋半徑進(jìn)一步縮小,用更多的小區(qū)實(shí)現(xiàn)某一區(qū)域的覆蓋,以便進(jìn)一步提高頻譜利用的效率.移動(dòng)通信系統(tǒng)從1G發(fā)展到5G,一直在采用這種縮小半徑、增加小區(qū)數(shù)的網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容技術(shù).目前為止,這種技術(shù)已經(jīng)給移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了1 000倍的容量增長(zhǎng),未來(lái)5G將繼續(xù)采用超密集小區(qū)的技術(shù)改善網(wǎng)絡(luò)容量[11-12].
傳統(tǒng)的分布式移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下,即一個(gè)小區(qū)由一個(gè)基站管理且各基站基本互相獨(dú)立的架構(gòu)下,小區(qū)的密集化將給5G網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)眾多挑戰(zhàn).由于基站需要進(jìn)行大量的信號(hào)處理,要有復(fù)雜的硬件設(shè)備進(jìn)行支撐,需要一個(gè)專(zhuān)門(mén)的機(jī)房放置這些設(shè)備,并配置散熱設(shè)施對(duì)機(jī)房進(jìn)行降溫.這樣,小區(qū)密集化就帶來(lái)了難以尋求基站站址、網(wǎng)絡(luò)能耗與維護(hù)費(fèi)用直線(xiàn)上升等問(wèn)題.此外,傳統(tǒng)架構(gòu)下各小區(qū)基站物理上是互相獨(dú)立的,因此各基站的計(jì)算存儲(chǔ)資源難以共享.5G網(wǎng)絡(luò)將采用集中式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來(lái)解決這些問(wèn)題.與傳統(tǒng)的架構(gòu)不同,集中式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將所有小區(qū)基站的天線(xiàn)與信號(hào)處理設(shè)備分離,天線(xiàn)部分留在基站站址,信號(hào)處理設(shè)備集中到一個(gè)控制中心.一方面,相比整個(gè)小區(qū)基站,天線(xiàn)所需位置空間大大減少,容易尋址.另一方面,所有基站的信號(hào)處理設(shè)備集中管理,有利于降低網(wǎng)絡(luò)能耗與維護(hù)費(fèi)用,而且可以共享各基站的計(jì)算資源,帶來(lái)資源的統(tǒng)計(jì)復(fù)用增益.目前已有多種集中式移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),例如中國(guó)移動(dòng)提出的CRAN架構(gòu)[13]、IBM提出的Wireless Network Cloud架構(gòu)[14]和中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所提出的超級(jí)基站架構(gòu)[15]等.
Fig. 4 Framework for super base station圖4 超級(jí)基站基本功能框圖
圖4所示是中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的超級(jí)基站功能框圖,主要由硬件資源層、資源管理層和虛擬基站層組成.其中硬件資源是硬件架構(gòu)基礎(chǔ),包括多模基帶處理DSP池、協(xié)議處理CPU池等,支持大規(guī)模移動(dòng)通信基帶運(yùn)算與協(xié)議處理;資源管理層是邏輯功能創(chuàng)新關(guān)鍵,包括基帶處理管理和協(xié)議處理管理軟件,主要采用虛擬化技術(shù)分配、管理硬件資源,在此之上虛擬出基站功能,構(gòu)成虛擬基站層.由于超級(jí)基站采用了資源池化和虛擬化技術(shù),通過(guò)定制不同模式的基帶和協(xié)議處理軟件即可實(shí)現(xiàn)不同模式的通信系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)硬件資源的高效復(fù)用,同時(shí)有利于網(wǎng)絡(luò)的快速升級(jí),節(jié)約成本.此外,超級(jí)基站采用資源水平共享及集中管控的方式,能夠從全局角度對(duì)硬件資源進(jìn)行實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)度,有效提升通信、計(jì)算、存儲(chǔ)資源的利用率,實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡,解決潮汐效應(yīng)帶來(lái)的資源浪費(fèi)問(wèn)題.此外,由于超級(jí)基站采用物理集中、邏輯分布的組網(wǎng)方式,射頻單元與基帶處理單元實(shí)現(xiàn)解耦,有利于運(yùn)營(yíng)商根據(jù)實(shí)際需求靈活部署遠(yuǎn)端射頻單元.
對(duì)比超級(jí)基站與圖1中的MEC主機(jī)可見(jiàn),兩者的結(jié)構(gòu)和核心功能類(lèi)似.因此,在5G 集中式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下,架構(gòu)的中心控制單元例如超級(jí)基站,完全有能力利用其計(jì)算、存儲(chǔ)資源池,虛擬出MEC所需功能,將MEC無(wú)縫地融合到移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中,提供邊緣計(jì)算與存儲(chǔ)能力,滿(mǎn)足業(yè)務(wù)低時(shí)延、密集計(jì)算的需求.但相比傳統(tǒng)分布式基站,超級(jí)基站由于覆蓋范圍大,其到用戶(hù)最遠(yuǎn)距離在20~40 km之間,按照光纖中傳輸速度2×108m/s計(jì)算,會(huì)產(chǎn)生100 μs~200 μs的時(shí)延.因此,對(duì)于小范圍、超低時(shí)延業(yè)務(wù)及應(yīng)用場(chǎng)景,可以選擇將MEC部署在傳統(tǒng)分布式基站側(cè);而其他大范圍、較低時(shí)延業(yè)務(wù)及應(yīng)用場(chǎng)景,可以選擇將MEC嵌入到集中式超級(jí)基站中.
綜合上述分析,如圖5所示,未來(lái)5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)將是一個(gè)融合了集中式架構(gòu)和傳統(tǒng)分布式基站架構(gòu)的異構(gòu)通信網(wǎng)絡(luò),同時(shí)又是一個(gè)能夠從移動(dòng)終端、傳統(tǒng)基站、中心控制單元、核心網(wǎng)等不同層級(jí)提供邊緣計(jì)算或者云計(jì)算功能的多級(jí)計(jì)算網(wǎng)絡(luò),是一個(gè)通信與計(jì)算協(xié)同的網(wǎng)絡(luò).
Fig. 5 A MEC coordinated 5G mobile communication network architecture圖5 融合MEC的未來(lái)5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
由圖5可見(jiàn),融合MEC的5G網(wǎng)絡(luò)具備多級(jí)計(jì)算與通信協(xié)同的架構(gòu),在傳統(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中引入多級(jí)計(jì)算協(xié)同,有可能利用計(jì)算和存儲(chǔ)資源降低對(duì)通信資源的需求,提升整體網(wǎng)絡(luò)性能[16].面向通信與計(jì)算協(xié)同,融合MEC的5G網(wǎng)絡(luò)在基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)研究方面仍面臨眾多挑戰(zhàn).
基礎(chǔ)理論方面,如何獲取通信與計(jì)算融合的5G網(wǎng)絡(luò)容量是一個(gè)核心問(wèn)題.只考慮通信資源,如頻帶和發(fā)送功率,無(wú)線(xiàn)通信的容量已由香農(nóng)給出[17];但考慮MEC等引入的計(jì)算與存儲(chǔ)資源后,給出容量與通信資源關(guān)系的香農(nóng)理論并不能直接擴(kuò)展到計(jì)算與存儲(chǔ)資源;文獻(xiàn)[18]的研究表明:對(duì)比通信資源帶來(lái)的增益呈對(duì)數(shù)關(guān)系,計(jì)算維度帶來(lái)的容量增益與計(jì)算和存儲(chǔ)維度的能力近似呈線(xiàn)性關(guān)系.因此,若能有效融合計(jì)算與通信,有望推動(dòng)未來(lái)通信網(wǎng)絡(luò)的可持續(xù)性發(fā)展;對(duì)此,研究人員進(jìn)行了一系列相關(guān)工作:文獻(xiàn)[19]總結(jié)了通信與計(jì)算融合的基礎(chǔ)理論研究方向,即如何定義并建模網(wǎng)絡(luò)效用容量、網(wǎng)絡(luò)效用容量與計(jì)算能力之間如何轉(zhuǎn)換以及如何利用虛擬化及網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源的有效分配;文獻(xiàn)[20]中研究了通信、計(jì)算、存儲(chǔ)3維資源的協(xié)同,并將計(jì)算能力用 “計(jì)算度”來(lái)衡量,表征操作中涉及的信息流的數(shù)量.但如何規(guī)范通信、計(jì)算和存儲(chǔ)資源的定義,面向未來(lái)通信與計(jì)算融合的5G網(wǎng)絡(luò),給出一個(gè)統(tǒng)一的容量分析,仍是需要解決的一大挑戰(zhàn).
關(guān)鍵技術(shù)方面,對(duì)融合MEC的5G網(wǎng)絡(luò)而言,通信與計(jì)算資源的協(xié)同優(yōu)化是關(guān)注的焦點(diǎn)之一.例如,引入MEC后,5G網(wǎng)絡(luò)具備了多級(jí)計(jì)算的能力,那么對(duì)每一個(gè)業(yè)務(wù)而言,如何在具有不同計(jì)算能力的節(jié)點(diǎn)分配其計(jì)算任務(wù),即計(jì)算任務(wù)卸載,是需要解決的一個(gè)重要問(wèn)題.與傳統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)卸載主要考慮計(jì)算資源不同,MEC協(xié)同的5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)無(wú)線(xiàn)傳輸網(wǎng)絡(luò),無(wú)線(xiàn)資源如帶寬和發(fā)送功率等是嚴(yán)格受限的,在設(shè)計(jì)計(jì)算任務(wù)卸載機(jī)制時(shí)必須考慮在內(nèi),進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化.在這個(gè)方向上,文獻(xiàn)[21]以最小化時(shí)延為目標(biāo),研究了功率約束下的單用戶(hù)計(jì)算卸載決策問(wèn)題;對(duì)于多用戶(hù)場(chǎng)景,文獻(xiàn)[22]則以最小化用戶(hù)終端功耗為目標(biāo),研究了時(shí)延約束下傳輸功率、通信與計(jì)算資源的聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題;文獻(xiàn)[23]則對(duì)卸載決策、物理頻譜資源分配、MEC計(jì)算資源分配和內(nèi)容緩存策略進(jìn)行建模及聯(lián)合優(yōu)化;文獻(xiàn)[24]將計(jì)算卸載決策問(wèn)題建模為MEC服務(wù)器的選擇問(wèn)題,提出一種多用戶(hù)多MEC服務(wù)器場(chǎng)景下計(jì)算與通信資源聯(lián)合分配模型;面向5G業(yè)務(wù)需求,文獻(xiàn)[25]則從細(xì)粒度任務(wù)卸載算法、高可靠任務(wù)卸載與預(yù)測(cè)算法以及服務(wù)器聯(lián)合資源管理策略3個(gè)方面介紹了現(xiàn)有移動(dòng)邊緣計(jì)算技術(shù)的工作進(jìn)展.另外一方面,考慮融合了MEC的集中式架構(gòu)單元(如超級(jí)基站),可參考現(xiàn)有集中式架構(gòu)計(jì)算資源管理機(jī)制[26],根據(jù)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)不同小區(qū)內(nèi)用戶(hù)流量的不同以及對(duì)MEC需求的不同,將小區(qū)進(jìn)行分組,每組小區(qū)總流量需求或?qū)EC的總需求近似相等,再將計(jì)算資源映射到每組小區(qū),就可以有效避免計(jì)算資源浪費(fèi),降低總體計(jì)算資源需求,降低能耗.
此外,正如第1節(jié)介紹的,未來(lái)視頻業(yè)務(wù)將占所有移動(dòng)流量的70%以上,是最重要的一種移動(dòng)業(yè)務(wù).考慮時(shí)延不敏感的大容量流媒體業(yè)務(wù),目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)是如何利用MEC協(xié)同的5G網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算存儲(chǔ)能力來(lái)降低無(wú)線(xiàn)接入端的擁塞.主要有2個(gè)方向:
1) 計(jì)算存儲(chǔ)多播.廣播多播是無(wú)線(xiàn)傳輸?shù)谋举|(zhì)是一種高譜效和高能效的傳輸方式[27-29].計(jì)算存儲(chǔ)多播將網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算存儲(chǔ)能力與無(wú)線(xiàn)通信的廣播多播能力結(jié)合,變單播為廣播多播,保證多個(gè)用戶(hù)接收到所需內(nèi)容的同時(shí),大幅降低對(duì)無(wú)線(xiàn)資源的需求.該方向的經(jīng)典論文是文獻(xiàn)[30],其中提出的計(jì)算存儲(chǔ)多播機(jī)制主要思想如下.首先分別將各文件的一部分緩存到不同用戶(hù)終端,當(dāng)用戶(hù)請(qǐng)求完整文件時(shí),網(wǎng)絡(luò)將各文件剩余部分進(jìn)行異或運(yùn)算,然后通過(guò)廣播多播方式傳遞給各用戶(hù),用戶(hù)終端利用已緩存的文件內(nèi)容與廣播多播接收內(nèi)容進(jìn)行異或運(yùn)算,就能得到想要的完整文件.該方式可有效降低通信傳輸需求,提升傳輸效率.
2) 挖掘視頻業(yè)務(wù)本身的特點(diǎn),提出創(chuàng)新的壓縮機(jī)制,實(shí)現(xiàn)無(wú)線(xiàn)帶寬的節(jié)帶化傳輸.針對(duì)視頻中存在大量重復(fù)背景畫(huà)面的特點(diǎn),文獻(xiàn)[31]提出背景識(shí)別機(jī)制,將背景從視頻畫(huà)面中摳出,剩余的畫(huà)面用傳統(tǒng)壓縮方法壓縮后傳輸,背景部分則用語(yǔ)義描述的方式傳輸,可有效降低傳輸帶寬,節(jié)約無(wú)線(xiàn)通信資源.但目前相關(guān)機(jī)制只在背景相對(duì)固定不變視頻監(jiān)控中加以了驗(yàn)證,要應(yīng)用到一般的視頻業(yè)務(wù)中仍存在挑戰(zhàn).
融合MEC的未來(lái)5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)有望滿(mǎn)足視頻業(yè)務(wù)及新型業(yè)務(wù)帶來(lái)的高回傳帶寬、低時(shí)延需求.本文介紹了MEC框架結(jié)構(gòu)及其在5G中的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)展,并總結(jié)了MEC的部署方式和策略.然后結(jié)合5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的發(fā)展,提出了融合MEC的、通信與計(jì)算協(xié)同的未來(lái)5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu).最后介紹了面向通信與計(jì)算協(xié)同,融合MEC的5G網(wǎng)絡(luò)在基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)研究方面的挑戰(zhàn)和當(dāng)前的研究進(jìn)展.可以看到:目前融合MEC的5G網(wǎng)絡(luò)仍然面臨眾多挑戰(zhàn),亟需進(jìn)一步的深入研究探討,推動(dòng)通信與計(jì)算協(xié)同的發(fā)展.未來(lái),我們將針對(duì)融合MEC的5G網(wǎng)絡(luò)中通信與計(jì)算協(xié)同理論進(jìn)行研究,期望得出統(tǒng)一的容量分析;同時(shí)將開(kāi)展多級(jí)計(jì)算模型研究,以得出通信與計(jì)算資源的協(xié)同優(yōu)化解決方案.
[1] Hu Yunchao, Patel M, Sabella D, et al. Mobile edge computing: A key technology towards 5G[S/OL]. Valbonne, France: European Telecommunications Standards Institute (ETSI), 2015. [2017-10-01]. http://www.etsi.org/technologies-clusters/white-papers-and-brochures/etsi-white-papers
[2] Mobile Edge Computing (MEC) ETSI Industry Specification Group (ISG). Mobile edge computing (MEC); framework and reference architecture, version 1.1.1[S/OL]. Valbonne, France: European Telecommunications Standards Institute (ETSI), 2016. [2017-10-01]. http://www.etsi.org/standards-search#page=1&search=Mobile Edge Computing
[3] 3rd Generation Partnership Project. 3GPP TS 23.007: Restoration procedures, version 14.3.0[S/OL]. Valbonne, France: 3rd Generation Partnership Project Organizational Partners, 2017. [2017-10-01]. http://www.3gpp.org/DynaReport/23-series.htm
[4] 3rd Generation Partnership Project. 3GPP TR 22.891: Feasibility study on new services and markets technology enablers, version 14.2.0[R/OL]. Valbonne, France: 3rd Generation Partnership Project Organizational Partners, 2016. [2017-10-01]. http://www.3gpp.org/DynaReport/22-series.htm
[5] 3rd Generation Partnership Project. 3GPP TR28.802: Study on management aspects of next generation network architec-ture and features, version 0.7.0[R/OL]. Valbonne, France: 3rd Generation Partnership Project Organizational Partners, 2017. [2017-10-01]. http://www.3gpp.org/DynaReport/28-series.htm
[6] 3rd Generation Partnership Project. 3GPP TR 23.722: Study on common API framework for 3GPP northbound APIs, version 1.0.0[R/OL]. Valbonne, France: 3rd Generation Partnership Project Organizational Partners, 2017. [2017-10-01]. http://www.3gpp.org/DynaReport/23-series.htm
[7] 3rd Generation Partnership Project. 3GPP TR 36.933: Study on context aware service delivery in RAN for LTE, version 14.0.0[R/OL]. Valbonne, France: 3rd Generation Partnership Project Organizational Partners, 2017. [2017-10-01]. http://www.3gpp.org/DynaReport/36-series.htm
[8] China Mobile Communications Corporation (CMCC), Huawei and Intel. R2-1705789: Work plan on further enhancements on video for LTE[R/OL]. Valbonne, France: 3rd Genera-tion Partnership Project Organizational Partners, 2017. [2017-10-01]. http://www.3gpp.org/DynaReport/Meetings-R2.htm
[9] 3rd Generation Partnership Project. 3GPP TS 23.501: System architecture for the 5G system, version 1.2.0[S/OL]. Valbonne, France: 3rd Generation Partnership Project Organizational Partners, 2017. [2017-10-01]. http://www.3gpp.org/DynaReport/23-series.htm
[10] IMT-2020 (5G) Promotion Group. 5G network technology architecture[R/OL]. Beijing: IMT-2020(5G) Promotion Group, 2015. [2017-10-01]. http://www.cttl.cn/data/bps/201606/t20160602_2171598.htm
(IMT-2020(5G)推進(jìn)組. 5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)架構(gòu)[R/OL]. 北京: IMT-2020(5G)推進(jìn)組, 2015. [2017-10-01]. http://www.cttl.cn/data/bps/201606/t20160602_2171598.htm)
[11] Liu Ling, Zhou Yiqing, Tian Lin, et al. Load aware joint CoMP clustering and inter-cell resource scheduling in heterogeneous ultra dense cellular networks[OL]. [2017-10-01]. http://ieeexplore.ieee.org/document/8110665/
[12] Garcia V, Zhou Yiqing, Shi Jinglin. Coordinated multipoint transmission in dense cellular networks with user-centric adaptive clustering[J]. IEEE Trans on Wireless Communications, 2014, 13(8): 4297-4308
[13] China Mobile Research Institute. C-RAN: The road towards green RAN, version 2.5[R/OL]. Beijing: China Mobile Research Institute, 2011. [2017-10-01]. https://wenku.baidu.com/view/0cf7c66c227916888486d7a1.html
(中國(guó)移動(dòng)通信研究院. C-RAN: 無(wú)線(xiàn)接入網(wǎng)綠色演進(jìn), 版本號(hào) 2.5[R/OL]. 北京: 中國(guó)移動(dòng)通信研究院, 2011. [2017-10-01]. https://wenku.baidu.com/view/0cf7c66c227916888486d7a1.html)
[14] Lin Yonghua, Shao Ling, Zhu Zhenbo, et al. Wireless network cloud: Architecture and system requirements[J]. IBM Journal of Research & Development, 2010, 54(1): 38-49
[15] Qian Manli, Wang Yuanyuan, Zhou Yiqing, et al. A super base station based centralized network architecture for 5G mobile communication systems[J]. Digital Communications and Networks, 2015, 1(2): 152-159
[16] Maddah-Ali M, Niesen U. Fundamental limits of caching[J]. IEEE International Symposium on Information Theory, 2013, 60(5): 1077-1081
[17] Shannon C E. Communication in the presence of noise[J]. Proceedings of the Institute of Radio Engineers, 1949, 37(1): 10-21
[18] Liu Hui, Chen Zhiyong, Qian Liang. The three primary colors of mobile systems[J]. IEEE Communication Magazine, 2016, 54(9): 15-21
[19] Wang Xinbing, Tao Meixia, Liu Hui. Computing communi-cations: Wireless transmission of mass information[J]. ZTE Technology Journal, 2013, 19(2): 40-43 (in Chinese)
(王新兵, 陶梅霞, 劉輝. 計(jì)算通信: 超量信息無(wú)線(xiàn)傳輸?shù)纳疃忍剿鱗J]. 中興通訊技術(shù), 2013, 19(2): 40-43)
[20] Liu Hui, Chen Zhiyong, Tian Xiaohua, et al. On content-centric wireless delivery networks[J]. IEEE Wireless Communications, 2014, 21(6): 118-125
[21] Liu Juan, Mao Yuyi, Zhang Jun, et al. Delay-optimal computation task scheduling for mobile-edge computing systems[C] //Proc of the IEEE Int Symp on Information Theory. Piscataway, NJ: IEEE, 2016: 1451-1455
[22] Barbarossa S, Sardellitti S, Lorenzo P D. Joint allocation of computation and communication resources in multiuser mobile cloud computing[C] //Proc of the 14th IEEE Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC). Piscataway, NJ: IEEE, 2013: 26-30
[23] Wang Chenmeng, Liang Chengchao, Yu F R, et al. Computation offloading and resource allocation in wireless cellular networks with mobile edge computing[J]. IEEE Trans on Wireless Communications, 2017, 16(8): 4924-4938
[24] Lin Xiaopeng, Zhang Heli, Ji Hong, et al. Joint computation and communication resource allocation in mobile-edge cloud computing networks[C] //Proc of the IEEE Int Conf on Network Infrastructure and Digital Content. Piscataway, NJ: IEEE, 2016: 166-171
[25] Tian Hui, Fan Shaoshuai, Lü Xinchen, et al. Mobile edge computing for 5G requirements[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2017, 40(2): 1-10 (in Chinese)
(田輝, 范紹帥, 呂昕晨, 等. 面向5G需求的移動(dòng)邊緣計(jì)算[J]. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào), 2017, 40(2): 1-10)
[26] Zhai Guowei, Tian Lin, Zhou Yiqing, et al. Load diversity based optimal processing resource allocation for super base stations in centralized radio access networks[J]. Science China Information Sciences, 2014, 57(4): 042303
[27] Zhou Yiqing, Liu Hang, Pan Zhengang, et al. Spectral and energy efficient two-stage cooperative multicast for LTE-A and beyond[J]. IEEE Wireless Magazine, 2014, 21(2): 34-41
[28] Zhou Yiqing, Liu Hang, Pan Zhengang, et al. Cooperative multicast with location aware distributed mobile relay selection: Performance analysis and optimized design[J]. IEEE Trans on Vehicular Technology, 2017, 66(9): 8291-8302
[29] Zhou Yiqing, Liu Hang, Pan Zhengang, et al. Energy efficient two-stage cooperative multicast based on device to device transmissions: Effect of user density[J]. IEEE Trans on Vehicular Technology, 2016, 65(9): 7297-7307
[30] Maddah-Ali M A, Niesen U. Fundamental limits of caching[J]. IEEE Trans on Information Theory, 2014, 60(5): 2856-2867
[31] Liu Chang, Tian Lin, Zhou Yiqing, et al. Video content redundancy elimination based on the convergence of computing, communication and cache[C] //Proc of the IEEE Global Communications Conf. Piscataway, NJ: IEEE, 2017: 16654755