咨詢QQ:
      雜志訂閱

      編輯

      網管

      培訓班

      市場部

      發行部

電話服務:
 010-82024984
 010-82024981
歡迎, 客人   會員中心   幫助   合訂本   發布信息
設為首頁 | 收藏本頁
邊緣數據中心需求和核心技術分析
  • 邊緣計算是指將IT資源從傳統的云數據中心向用戶側遷移,以縮短用戶和IT資源的距離。本文以此為主題探討給出了如何實現更低的數據交互時延、節省網絡流量,從而為用戶提供低延時、高穩定性的IT解決方案。此解決方案可解決對時延不敏感、對帶寬消耗不大的傳統業務仍然可以采用傳統的云數據中心方案解決。
  •       一、概述
      
      邊緣計算是指將IT資源(計算、存儲等)從傳統的云數據中心向用戶側遷移,拉近用戶和IT資源的物理距離,實現更低的數據交互時延、節省網絡流量,從而為用戶提供低延時、高穩定性的IT解決方案。邊緣計算依賴邊緣數據中心來完成。邊緣數據中心和傳統的云數據中心是相輔相成的關系。需要低延時和節省帶寬的場景可以采用邊緣的解決方案;時延不敏感、對帶寬消耗不大的傳統業務仍然可以采用傳統的云數據中心方案解決。邊緣數據中心和云數據中心分別滿足不同應用的業務需求,二者有效互補。
      
      二、需求分析
      
      2.1 5G的需求
      
      20世紀末至21世紀初,隨著固網帶寬的提升和技術的發展,各類門戶網站、微博開始興起,數據量逐漸增大;隨著3G、4G的使用,微信等社交APP、抖音快手等短視頻APP開始流行,移動互聯網開始蓬勃發展。也就是在這個階段,我國的數據中心特別是云數據中心迎來了大發展。
      
      2019年6月,工業和信息化部正式發布5G商用牌照,中國移動發布2020年5G二期無線網主設備集中采購公告,正式啟動28個省、自治區、直轄市共232143個基站的采購招標。中國信息通信研究院副院長王志勤在《加快5G網絡建設點燃數字化轉型新引擎》一文中預測,“到年底全國范圍內將累計開通5G基站超過55萬個”。
      
      如果都依賴集中存儲和計算將會給云數據中心帶來很大壓力,特別是其中很多物與物之間應用場景,譬如工業互聯網,需要將數據處理靠近數據源??梢灶A見,5G時代的數據計算和存儲將會采用云數據中心和邊緣數據中心相結合的方式,而且,邊緣數據中心將會成為理想的承載基礎設施去處理更多對時延要求更高的業務。
      
      2.2 IoT的需求
      
      IoT產業界仍在爭論數據的分析處理最好在哪里進行:邊緣、設備本身、本地網關或集中式云。
      
      一些沒有嚴格延遲需求的IoT場景可能會被聚合到云端。然而,目前大部分的IoT場景屬于商業、工業和運輸的延遲敏感、數據密集型技術,這些應用不太適合傳統云環境。例如大型移動機械和工廠裝配線、自動駕駛車輛和飛機維護、災難恢復系統或向技術人員發出警報以進行預防性維修等等。前英特爾CEO在一次演講中提到,由于安裝有數百個車上傳感器,因此每行駛8小時車輛將生成大約40TB的數據,相當于同期3000個人產生的數據總和。由于需要低時延的處理,那么如果把這么多數據傳回云數據中心處理后再傳回車輛,對安全行駛產生的影響將難以預料。
      
      最保守的預測也認為20年后將會有超過1000億的設備連接在互聯網上。這些設備包括了移動設備、可穿戴設備、家用電器、醫療設備、工業探測器、監控攝像頭、汽車以及服裝等。它們所創造并分享的數據將會給工作和生活帶來一場新的信息革命。人們將可以利用來自物聯網的信息來加深對世界以及自己生活的了解,并且做出更加合適的決定。與此同時,聯網設備也將把目前許多工作,比如監視、管理以及維修等需要人力的工作自動化。物聯網連接了大量的設備,它增加了跨越不同區域的設備的數字化和自動化。隨著5G的部署與發展,是否要和IoT融合已經成了一個熱點話題。但是無論采用什么技術,IoT帶來的需要就近處理的海量數據已是一個既定趨勢,對邊緣數據中心將帶來巨大的需求。
      
      2.3CDN的需求
      
      第三方CDN提供商利用由數千臺專業邊緣服務器和存儲組成的專用網絡來緩存人們使用很頻繁的內容。根據思科發布的研究報告,到2022年CDN將會承載72%以上的互聯網流量,遠高于2017年的56%。目前許多CDN流量都在區域核心網絡上,由于城域網絡容量增長快于核心網容量的增長速度,因此未來CDN將處理更多接近最終用戶的流量。2022年,預計將有三分之一的流量在邊緣被處理掉,高于2017年的27%。
      
      目前來看,CDN提供商一般沒有自建的數據中心,他們將越來越依賴邊緣數據中心來提供不斷增加的空間和電力,以滿足其不斷增長的業務需求。而且,隨著對更廣泛的接入和更好的客戶體驗的追求,邊緣數據中心提供商需要去更多的二三四線城市進行部署,這對于未來非一線城市的數據中心市場將會帶來一個很大的機遇。
      
      2.4小結
      
      網絡推動了應用的發展,應用實現了網絡的更多場景。不管是5G、IoT還是CDN,它們帶來的是海量的需要低時延處理的邊緣數據。無疑,在基礎設施領域,隨著各種需求的爆發式增長,邊緣數據中心將會被推上風口。
      
      三、核心技術分析
      
      3.1 邊緣硬件
      
      邊緣硬件主要指邊緣通用服務器、網絡設備、制冷等一系列基礎設施。邊緣計算業務的部署位置往往更加靠近用戶,所以在部署空間相對傳統數據中心較小,機房的條件相對傳統數據中心也相對較差,部署業務規模隨著用戶動態靈活擴展和收縮,這些都對邊緣硬件提出了更多新的要求,其中包括但不限于:高密度的計算和存儲能力、在更小空間下操作和維護的能力、更高的可靠性(適應惡劣環境的穩定運行能力)、自散熱能力等。
      
      在開放數據中心委員會(ODCC),三大運營商牽頭提出了OTII項目,這可以認為是一種邊緣服務器的嘗試。此前,一般的思路是讓邊緣機房的環境適配現有的標準服務器設備,但在這個過程中為了滿足服務器的承重、配電以及濕度、溫度等環境要求,需要在邊緣機房的改造上下很大的成本。因此,OTII項目換了一個思路,研發具有邊緣特色的服務器設備,來適配現有的機房。目前OTII服務器在中國電信已經得到了少量的應用部署。
      
      3.2 邊云協同
      
      邊緣數據中心為用戶提供就近的邊緣計算服務,但是邊緣計算節點并不是數據孤島,邊緣數據中心根據不同的業務需求需要和遠端數據中心進行數據交互,通過邊緣和數據中心的互動來為客戶提供更好的業務服務。
      
      邊云協同的主要作用和價值,首先是實現多邊緣數據中心的負荷分擔和智能調度?;诓煌倪吘墧祿行牡馁Y源占用,流量大小,健康狀態來做更加全局和高效的智能調度。其次是提供全局的業務整合能力,滿足應用快速移動業務的應用需求。例如:車聯網應用中,如果僅僅了解一個邊緣數據中心覆蓋范圍的交通信息是遠遠不夠的,往往在長途駕駛中需要了解全路徑的交通信息,以規劃更好的交通線路。這些都需要全據的數據信息,需要數據中心針對多個邊緣的節點的信息做匯總,做中心統一的智能規劃。再次,助力AI和大數據業務后臺實現。人工智能和大數據業務都需要大量的數據進行運算,邊緣提取出的有價值信息,都需要同步到數據中心進行更加深入的模型訓練。
      
      3.3 邊邊協同
      
      邊緣數據中心除了和中心節點需要做數據交互之外,邊緣和邊緣之間的數據交互也是非常必要的,邊緣和邊緣協同有效幫助用戶解決在不同的邊緣之間的流暢切換,例如:用戶在高速移動(駕車或者高鐵等)場景使用邊緣計算業務,需要能快速在不同的邊緣數據中心之間的做狀態信息的同步,以保證用戶業務不受邊緣數據中心切換的影響。
      
      邊緣數據中心之間的網絡架構將會是一個關鍵的技術方面。以CDN為例,傳統的CDN接入方式一般是CDN邊緣POP接入城域網,CDN骨干POP點、省級CDN內容中心和CDN省級管理中心接入省會節點IDC,省會IDC連接骨干網。在邊邊協同的場景下,需要CDN之間進行更短路徑的連接,這對于未來的網絡架構設計提出了更高的要求。
      
      四、展望
      
      邊緣是個相對的概念,在對邊緣計算尚沒有明確定義的時候,對于基礎設施來說就存在著各種發展可能。毫無疑問,隨著對機架的爆炸式增長需求,未來數據中心行業需要包括OTII和液冷這樣的創新技術來提升能效降低能耗;也需要無損網絡這樣的網絡技術來提升數據中心內和DCI的通道能力,去支持未來更多邊邊協同場景。未來,邊緣市場規模超萬億,廣闊市場空間將帶給整個數據中心產業界帶來無限的想象空間和嶄新的發展機遇。
      
      作者簡介
      
      郭亮,高級工程師,中國信息通信研究院云計算與大數據研究所數據中心研究部副主任,開放數據中心委員會(ODCC)新技術與測試工作組組長。主要從事數據中心領域內的網絡、服務器等方面的技術研究。
      
      何寶宏,博士,正高級工程師,中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長。中國通信標準化協會互聯網與應用工作委員會(TC1)主席,開放數據中心委員會(ODCC)名譽主席。從事互聯網相關的技術、標準、監管和戰略等研究20余年,具有業內豐富經驗,擁有《互聯網的基因》、《風向》兩部專著。
      
      編輯:Harris

     

     

  •  
  • 24小时日本在线观看视频