隨著5G的到來，邊緣計算將成為新時代改變通信信息服務模式的關鍵創新技術之一。有機構預測，到2025年50%的數據將在網絡邊緣側被分析、處理與存儲，同時邊緣計算也被認為是5G與工業互聯網、物聯網等的重要結合點，能夠帶來更多顛覆式的業務模式。

但隨著研究與實踐的深入，我們發現邊緣計算并不是將計算節點（如服務器、存儲設備等）搬放到網絡邊緣機房就可以高枕無憂了，事實上能真正達到預期的邊緣計算需要整個信息基礎設施的升級與演進，換句話說，邊緣計算需要5G+網絡重構+云計算+機房改造+……本文將從邊緣計算的特征開始，重點分析邊緣計算與網絡重構之間的重要關系，邊緣計算對網絡的需求以及邊緣計算可能對網絡帶來的沖擊，以及目前的一些研究方向。

邊緣計算對網絡的需求

首先，低時延特性是邊緣計算最重要的特性之一，也是區別于傳統云計算的關鍵要素，換句話說，達不到穩定的低時延指標的方案是不能被稱為邊緣計算的。但要實現低時延，并不是簡單的將計算節點下移就能解決的，需要綜合考慮承載網層面、光傳輸層面甚至是光纜網層面的布局，圖1是一個在實踐中觀察到的案例，某工業網園區計劃部署邊緣計算，但此地位于兩個行政區域的交界位置上，雖然客戶接入的基站與試驗部署的邊緣計算節點直線距離很近，但兩者上聯的A設備卻在不同的接入環中，客戶流量到邊緣計算節點的實際流量則需要經過繞行部署再另外一地的匯聚層甚至是核心層設備，導致實際測量到的時延遠高于預期。

而另外一個典型場景是被廣泛關注和寄予厚望的車聯網場景，車聯網需要極低的時延，但網絡并非沿著道路組網，屆時極易出現位置距離與實際網絡距離相差甚遠的情況，因此在部署邊緣計算的同時，需要根據業務特征來重新規劃設計網絡架構。

圖1 未經優化的承載網會影響邊緣計算實施效果

其次，在邊緣計算節點內部方案也會影響邊緣計算的低時延指標。例如在AI應用中（如圖2所示），AI推理部分需要低時延的高性能計算，考慮部署在邊緣計算節點，而AI模型訓練部分則是大數量的非實時計算，考慮部署在成本相對較低的集中化的大型云計算平臺上。但現有邊緣計算方案一般就按傳統數據中心或者云計算平臺的網絡建設方案，常見方案多為兩層交換機（匯聚+接入架構或者Spine-Leaf架構）+一層出口路由器的組網模式。

但在相關的測試驗證中，發現了新的問題：一是這樣的組網架構無形中在邊緣計算節點內部增加了路由條數與設備節點，增加了時延，并且時延不可控，與預期指標差異較大；二是這樣的傳統數據中心組網方案是有損網絡，在多打一的極端情況下，即在整體網絡負荷不高的時候，也會出現擁塞與丟包，會導致AI計算性能大幅度下降，三是對于已經下沉到基站或者接入機房的邊緣計算而言，可能就一個機柜能夠安放服務器，服務器數量也就在10~20臺之間，這種情況下，仍采用傳統數據中心模式的組網架構，顯然導致投資與收益比相對較差，也不便于運營維護。

圖2 AI應用邊緣計算節點網絡示意圖

邊緣計算對網絡的影響

另一方面，邊緣計算也會對承載網絡帶來大量的新增流量，但這些流量在特征上與傳統流量差異較大。以上述AI案例為例，大量數據需要送到部署在網絡另一端的云計算節點上，但這個過程對傳送質量沒有要求，屬于非實時類的業務，同時還希望成本可能降低。

顯然在邊緣計算節點與云計算節點之間去采用專線承載是一個極其不劃算的方案，因此更多的是傾向于通過普通的互聯網來疏導這部分流量。但這樣的流量事實上是數據中心之間的東西流量，與傳統的互聯網流量（南北向流量）在流量模型上存在較大差異。如果堅持傳統網絡架構不變，易導致大量的流量迂回，影響其他業務的正常傳送。因此需要承載網重新構建一個靈活的架構，既能滿足傳統的南北向流量，又能適應新型的相對靈活的東西流量。

引入新技術是未來研究方向

因此隨著邊緣計算的出現與部署，承載網層面需要應對新出現的業務需求與流量特征，對網絡架構進行重構，將傳統以承載南北向流量為主的基礎網絡架構，向能夠靈活調度、兼顧時延指標、利于東西向流量的新型融合網絡架構的方向發展。

目前業界已經注意到這些問題，多種新的思路或方案已經被提出，并在不同層面進行驗證。典型方案可以分為有兩個層面：一是網絡架構層面，采用新型的網絡架構來替代傳統的承載網絡，比如新型城域網架構等；二是采用新的技術體系來解決傳統IP體系無法解決的問題，比如無損網絡技術等。

在網絡架構層面，要滿足邊緣計算帶來的新需求，即滿足邊緣計算對低時延特性的需求，也要能夠應對邊緣計算帶來的新特征的流量。因此構建新型城域網架構成為新的方向，新型城域網架構以采用通用設備組網為主，將傳統的樹形網絡架構演進到基于Spine-Leaf架構，實現固定和移動網絡的融合統一承載，同時引入FlexE、SR、EVPN等技術，提供差異化服務能力，為不同客戶群提供不同等級的切片網絡。

在網絡技術層面，針對邊緣計算節點內部網絡技術，需要分為高性能計算需求場景和小規模計算節點場景兩個不同類型的場景分別進行討論。針對高性能計算需求場景，雖然傳統的InfiniBand技術能夠解決問題，但它與其他網絡技術兼容較小，需要專門設備，如果全網性的規模部署會對運營維護造成較大壓力。因此一種可行的解決方案是采用兼容主流IP與以太網協議體系的無損網絡體系，如以RoCEv2為主等RDMA方案等。目前已經有主流設備廠家提供數據中心交換機的升級版本來支持RoCEv2等協議族，IETF等主流標準組織也開展了相應的標準化進程。

而針對小規模計算節點場景，比如在對接入機房進行改造后，其物理空間有限，電源和空調能力也有限的情況下，能夠放入的服務器和存儲設備較少，可能少到一個機框的大小，而且還不能是傳統的1100mm~1200mm深的服務器機柜，只能是600mm深，甚至是300mm的通信機框，為此無論是在服務器層面，還是在網絡設備層面都需要定制新的設備形態。如開放數據中心委員會（ODCC）發起的OTII（Open Telecom IT Infrastructure）項目中就推出了采用了電信設備標準，深度在600mm以內，可以與電信設備混合部署的OTII服務器來滿足邊緣計算節點的特殊要求。目前三大運營商也在組織研究開放網絡融合設備，通過模塊化的方式，按需配置網絡、計算和存儲能力，避免設備能力與機房空間的浪費。

綜上所述，邊緣計算將成為5G時代一種重要的新型業務模式，將對網絡帶來新的機遇與挑戰，因此業界需要在下一步的網絡演進過程中，針對邊緣計算對網絡的需求以及邊緣計算對網絡帶來的影響兩個角度，重新審視網絡發展思路，引入新的技術與設備形態，來構建新一代的信息基礎設施。