移动边缘计算.共34页

面向未来移动通信的移动边缘计算研究综述随着科技的不断进步，移动通信已经从简单的通话功能发展成为人们生活中不可或缺的一部分。

然而，随着人们对移动通信的需求不断增加，现有的网络架构和计算能力已经无法满足日益增长的需求。

因此，移动边缘计算作为一种新兴的技术，正逐渐受到广泛关注。

首先，让我们来理解一下什么是移动边缘计算。

简单来说，移动边缘计算就是在网络的边缘进行数据处理和计算的一种方式。

这种方式可以减少数据传输的延迟和带宽消耗，提高系统的响应速度和效率。

就像在超市购物时，我们可以直接在收银台结账而不需要排队等待一样，移动边缘计算也可以让我们在使用移动通信时享受到更快的速度和更好的体验。

然而，移动边缘计算并非没有挑战。

首先，它需要大量的硬件设备和基础设施支持，这就意味着需要投入巨大的资金和资源。

其次，由于移动边缘计算是在网络的边缘进行数据处理和计算，因此数据的安全性和隐私保护问题也成为了一个重要的考虑因素。

最后，如何将移动边缘计算与现有的网络架构和协议相融合也是一个亟待解决的问题。

尽管面临诸多挑战，但移动边缘计算仍然具有巨大的潜力和前景。

首先，它可以为未来移动通信提供更高的性能和更低的延迟，从而满足人们对高速、高质量通信的需求。

其次，它可以为物联网、自动驾驶等新兴领域提供强大的支持，推动这些领域的快速发展。

最后，通过与其他技术的融合和创新，移动边缘计算还可以为我们带来更加智能、便捷的生活体验。

综上所述，移动边缘计算是未来移动通信发展的重要方向之一。

虽然目前还面临着一些挑战和困难，但随着技术的不断进步和应用的不断拓展，相信移动边缘计算将会在未来发挥越来越重要的作用。

让我们一起期待这个充满希望的未来吧！。

1 引言1.1 移动边缘计算移动边缘计算（MEC）源于计算服务平台，是一种新的网络体系结构，可缩短最终用户与计算资源之间的距离，从而为数据处理、服务供应和资源优化带来前所未有的收益，基本思想是将云计算资源从远程数据中心迁移到移动访问网络的边缘，以提高计算和存储资源的利用率。

MEC将计算资源更贴近移动用户，具有距离近、时延低和位置感知等特点。

这实现了移动服务供应的本地化，提高了它们的业务能力，减少了延迟，优化了网络性能。

MEC在当今移动通信领域有着非常广泛的应用，例如计算卸载、内容交付、移动大数据分析、边缘视频缓存、协作计算、互联汽车、医疗保健、智能电网等。

1.2 5G移动边缘计算在未来的5G应用场景中，5G网络需要利用基于云的资源池，快速高效地响应复杂多变的服务，充分满足其性能要求。

在这种情况下，灵活性是5G网络扩展网络资源和改善服务提供的关键特性。

然而，如何利用现有的移动网络架构来提供5G场景所需的灵活性是一项具有挑战性的任务。

MEC可以彻底改变资源管理、提供和优化的方式，使移动运营商转变运营模式、降低运营成本、提高盈利能力。

与传统的集中式数据中心相比，MEC部署在5G网络的边缘，MEC中的资源可以根据相关的服务和应用程序进行动态更改和优化。

此外，在MEC架构中，还可以考虑使用移动设备的计算资源来执行相关任务，全面提高系统性能。

5G网络和MEC的融合为网络运营商、服务提供商和终端用户创造了一个新的商业生态系统。

2 5G和MEC的融合网络架构本文的研究重点是5G和MEC的集成以支持IoT应用程序和服务。

为了获得这种架构，需要对现有的5G和MEC架构进行全面的分析和补充合并。

新的网络架构应能满足IoT应用程序和服务的系统性能要求。

下面我们将分别介绍5G和MEC的基本架构，研究两种架构如何互补，并在此基础上提出一种名为MEC支持的5G架构的新架构。

2.1 5G网络架构5G网络主要由三个功能平面组成，分别是接入平面、控制平面和转发平面。

《移动边缘计算综述》篇一一、引言随着移动互联网的飞速发展，数据流量不断增长，云计算虽在一定程度上解决了计算和存储的难题，但在处理时延敏感型应用及大流量数据处理方面，其局限性和挑战日益显现。

在此背景下，移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）应运而生。

本文将就移动边缘计算的概念、技术、应用以及未来发展进行全面综述。

二、移动边缘计算的概念与特点移动边缘计算是一种将计算和数据处理任务从云端迁移到网络边缘的分布式计算模式。

其主要特点包括低延迟、高带宽、高灵活性以及数据隐私保护等。

MEC将云计算服务扩展到网络边缘，通过在靠近用户的网络边缘节点上部署计算和存储资源，大大降低了数据传输延迟，提高了数据处理效率。

三、移动边缘计算的关键技术1. 虚拟化技术：虚拟化技术是实现MEC的关键技术之一，通过虚拟化技术，可以在物理硬件上创建多个虚拟环境，实现资源的动态分配和共享。

2. 网络切片技术：网络切片技术可以实现对网络资源的灵活配置和隔离，为不同业务提供定制化的网络环境。

3. 容器技术：容器技术可以快速部署和隔离应用，实现应用的轻量化运行，满足边缘计算的实时性需求。

四、移动边缘计算的应用场景1. 物联网：MEC可以处理大量的物联网设备产生的数据，实现实时监控和预测性维护等功能。

2. 智能交通：通过MEC技术，可以实现实时路况分析、智能信号控制等应用，提高交通效率。

3. 视频分析：MEC可以处理和分析大量的视频数据，实现实时视频监控、人脸识别等应用。

4. 云游戏与AR/VR：MEC可以降低云游戏和AR/VR应用的延迟，提高用户体验。

五、移动边缘计算的挑战与未来发展尽管移动边缘计算具有诸多优势，但仍面临一些挑战。

如资源受限、安全问题、跨域协同等。

针对这些挑战，未来MEC的发展方向包括：1. 资源优化：通过智能算法和机器学习等技术，实现边缘计算资源的动态分配和优化。

2. 安全保障：加强MEC的安全防护措施，保障数据隐私和网络安全。

中国移动边缘计算技术白皮书摘要：边缘计算技术是一种新兴的计算模式，将数据处理和分析功能从云端转移到离用户更近的边缘设备上，可以提供更高效的计算和响应能力，适用于各种应用场景。

本文对中国移动边缘计算技术进行了深入分析和探讨，包括边缘计算的定义、架构、关键技术、应用案例等方面。

通过详细介绍和分析，展现了中国移动在边缘计算领域的研究和创新成果。

第一部分：引言1.1背景介绍1.2边缘计算的定义1.3白皮书的目标和意义第二部分：边缘计算架构2.1传统的云计算架构2.2边缘计算的基本架构2.3边缘计算与云计算的关系第三部分：边缘计算关键技术3.1边缘设备3.1.1边缘设备概述3.1.2边缘设备的性能要求3.2网络通信3.2.1边缘计算的网络需求3.2.25G和边缘计算的结合3.3数据处理与分析3.3.1边缘计算的数据处理需求3.3.2数据处理与分析的关键技术3.4安全性与隐私保护3.4.1边缘计算的安全性需求3.4.2边缘计算的隐私保护技术第四部分：边缘计算应用案例4.1工业生产4.2智能交通4.3智能家居4.4医疗健康4.5金融服务4.6其他领域的应用案例第五部分：边缘计算的发展前景与挑战5.1边缘计算的发展前景5.2边缘计算面临的挑战5.3中国移动在边缘计算领域的研究和创新成果结论：本文对中国移动边缘计算技术进行了系统性的分析和介绍，展现了边缘计算技术在各应用场景中的优势和潜力。

中国移动在边缘计算领域的研究和创新成果，为推动边缘计算技术的发展和应用提供了有力支持。

[1] 中国移动边缘计算白皮书，xxx年。

[2] xxx，xxx。

《边缘计算与云计算的关系研究》。

xxx年。

[3] xxx，xxx。

《边缘计算安全性与隐私保护技术综述》。

xxx年。

注：以上内容仅为模拟生成，不代表白皮书实际内容和长度。

实际白皮书应根据实际情况编写和调整。

移动边缘计算技术概述移动边缘计算是一种将计算和数据处理能力从云服务器向网络边缘移动的技术。

它的目标是减少数据延迟、增加带宽利用率、降低网络负载，提高应用程序的性能和效率。

本文将详细介绍移动边缘计算的概念、目标、架构和应用。

一、概述二、架构边缘设备上的计算可以在设备本地进行，也可以通过边缘服务器进行协同计算。

边缘服务器可以提供更强大的计算能力和更高的存储容量，以应对复杂的任务和大规模的数据处理。

边缘服务器可以部署在网络边缘的节点上，如基站、光交换机和路由器。

三、优势1.低延迟：将计算业务从云服务器迁移到网络边缘可减少数据传输的延迟，提高实时应用程序的响应速度。

2.高带宽：通过网络边缘的计算和存储能力，可以更高效地利用网络带宽，提高数据传输的速度和可靠性。

3.节省成本：移动边缘计算可以减少对云服务器的依赖，降低数据传输和处理的成本。

4.隐私和安全：将计算业务从云服务器移到网络边缘可以减少数据传输，提高数据隐私和安全性。

5.可扩展性：移动边缘计算可以根据应用程序的需求进行动态调整，以满足不同规模和复杂度的任务。

四、应用1.增强现实和虚拟现实：通过移动边缘计算，可以将计算和图形处理能力移动到边缘设备上，提供更低延迟和更高帧率的增强现实和虚拟现实体验。

2.自动驾驶：移动边缘计算可以将计算和决策能力移动到车辆边缘设备上，提高自动驾驶系统的实时性和可靠性。

3.物联网：通过移动边缘计算，可以将计算和数据处理能力移动到物联网设备上，提供实时监控、分析和决策能力。

4.视频监控：通过移动边缘计算，可以将视频处理和分析能力移动到摄像头或监控设备上，提高监控系统的实时性和准确性。

5.医疗和健康：移动边缘计算可以将计算和数据处理能力移动到医疗设备或健康手环上，实时监测和分析生命体征数据，并提供即时的健康指导。

总结：移动边缘计算是一种将计算和数据处理能力从云服务器向网络边缘移动的技术。

它可以提供更低延迟、更高带宽、更低成本、更高隐私和安全性以及更好的可扩展性。

移动边缘计算技术移动边缘计算技术（Mobile Edge Computing，MEC）是一种新兴的计算模式，旨在将计算和存储能力放置在网络边缘，使得移动应用可以更快速、可靠地响应用户需求。

在传统的移动网络架构中，用户的数据和计算任务需要通过网络传输到远程的云服务器进行处理，而MEC的出现将计算和存储资源移近到网络边缘，从而实现更低延迟和更高带宽的移动应用。

一、MEC带来的优势1. 低延迟：MEC将计算资源放置在离用户更近的地方，通过缩短数据传输距离，从而降低了网络延迟。

对于需要实时数据处理的应用，如在线游戏、智能交通等，MEC可以提供更好的用户体验。

2. 带宽优化：传统的移动网络中，大量的数据需要通过网络传输到云服务器进行处理。

而MEC通过在网络边缘提供计算和存储能力，可以将部分数据处理任务在边缘节点上完成，减少了对网络带宽的需求，提高了整体系统的吞吐量。

3. 数据安全：MEC的计算任务可以在网络边缘进行处理，使得用户的数据可以在本地完成计算，不再需要传输到远程云服务器。

这样一来，用户的数据隐私可以得到更好的保护，并减少了数据泄露的风险。

4. 能源效率：传统的移动网络需要将大量的数据传输到云服务器进行处理，消耗了大量的能源。

而MEC将计算和存储资源放置在网络边缘，可以减少数据传输量，从而降低了系统的能耗。

二、MEC的应用场景1. 智能交通：MEC可以在路边基站上运行交通控制算法，实现实时的交通监控和优化。

通过将计算任务放置在网络边缘，可以更快速地处理交通数据，提高交通系统的效率和安全性。

2. 增强现实：在使用增强现实应用时，通常需要通过网络传输大量的视频和图像数据。

而MEC可以在网络边缘执行图像识别和处理任务，将计算与感知结合起来，提供更低延迟的增强现实体验。

3. 工业物联网：工业物联网中的大量传感器需要采集并处理数据。

而MEC可以将计算任务放置在工厂内部的边缘节点上，实现实时数据处理和分析，提高生产效率和质量。

移动边缘计算综述随着移动互联网和物联网的快速发展，移动边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐引起人们的关注。

移动边缘计算是将计算资源和数据存储向网络边缘迁移的一种计算模式，它能够为用户提供更低的延迟、更高的带宽和更好的用户体验。

本文将对移动边缘计算的基本概念、技术架构、应用场景以及挑战进行综述。

一、移动边缘计算的基本概念移动边缘计算是一种新的计算模式，它将计算资源和数据存储从云端向网络边缘迁移。

在传统的计算模式中，数据需要通过网络传输到云端进行处理，然后再返回到终端设备。

而移动边缘计算则将计算任务从云端下放到离用户更近的边缘节点上进行处理，从而可以减少传输过程中的延迟，并提供更好的用户体验。

二、移动边缘计算的技术架构移动边缘计算的技术架构包括边缘节点、云端和终端设备三个层次。

边缘节点是分布在网络边缘的计算节点，它们通常具有一定的计算和存储能力，可以进行部分的计算和数据处理。

云端是整个系统的核心，负责协调和管理边缘节点上的计算任务和数据。

终端设备是移动边缘计算的客户端，用户通过终端设备向边缘节点发送计算任务，并接收处理结果。

三、移动边缘计算的应用场景移动边缘计算可以广泛应用于各个领域，包括智能交通、智能家居、智能医疗、工业控制等。

在智能交通领域，移动边缘计算可以实现实时的交通监控和智能导航，提升交通效率和安全性。

在智能家居领域，移动边缘计算可以实现智能家居设备之间的协同工作，提供更便捷、智能的家居体验。

在智能医疗领域，移动边缘计算可以实现医疗数据的实时监测和远程诊疗，提升医疗服务的质量和效率。

在工业控制领域，移动边缘计算可以实现工业设备的智能监控和可靠性控制，提升工业生产的效率和安全性。

四、移动边缘计算面临的挑战尽管移动边缘计算具有广阔的应用前景，但它也面临着一些挑战。

首先，移动边缘计算需要解决计算资源分配的问题，即如何合理分配边缘节点上的计算任务，以充分利用计算资源和提高计算效率。

其次，移动边缘计算需要解决数据隐私和安全保护的问题，即如何保护用户的个人隐私和数据安全。

物联网中的移动边缘计算原理与分布式协同优化技术移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）作为一种新兴的计算模式，已经在物联网（Internet of Things，IoT）中得到广泛应用。

它通过将计算和存储资源部署在距离终端设备较近的边缘节点上，使得数据处理更加快速和高效。

本文将探讨移动边缘计算的原理，并介绍分布式协同优化技术在物联网中的应用。

一、移动边缘计算原理移动边缘计算的核心思想是将计算资源尽可能地靠近终端设备，以减少延迟和网络拥塞，并提高响应速度。

它主要包括以下几个关键要素：1. 边缘节点：边缘节点是指位于网络边缘的计算和存储设备，如基站、路由器等。

这些设备一般运行在离终端设备较近的位置，可以提供低延迟和高带宽的服务。

2. 资源虚拟化：为了更好地管理和利用边缘节点的计算资源，移动边缘计算采用了资源虚拟化的技术。

通过将边缘节点的计算资源划分为多个虚拟机，可以实现资源的动态分配和灵活部署。

3. 数据处理卸载：移动边缘计算通过将终端设备的部分计算任务卸载到边缘节点上进行处理，减少了终端设备的计算负载和能耗。

同时，通过边缘节点的高性能计算能力，可以更快地完成任务并返回结果。

二、分布式协同优化技术在物联网中的应用在物联网中，分布式协同优化技术是应对大规模节点和复杂网络拓扑结构的一种解决方案。

它将边缘节点之间的计算和存储资源进行协同优化，实现更高效的数据处理和资源利用。

1. 数据分发与协同计算：由于物联网中的节点数量庞大，传统的集中式计算无法满足实时性和吞吐量的要求。

分布式协同优化技术可以将任务按照一定规则分发给边缘节点进行计算，并将计算结果进行整合。

通过节点之间的协同计算，可以提高计算效率和资源利用率。

2. 资源动态调整：物联网中的节点数量和工作负载经常发生变化，对资源的动态分配和调整要求很高。

分布式协同优化技术可以根据节点的负载情况和任务需求，实时调整资源的分配策略。

这样可以避免节点之间的不均衡和资源浪费，提高整个系统的性能和可靠性。

5G的承诺尚未实现，但现在宣布其失败还为时过早，DataBank首席执行官劳尔·k·马丁尼克表示，真正的5G正在通过移动边缘计算实现，而数据中心将成为其中的核心。

在美国所有主要的移动运营商都在大力宣传他们在全美范围内提供无线网络5G接入的能力。

与此同时，消费者和企业热切期待下一个杀手级应用，它们将使数字流程在性能和效率方面实现巨大飞跃。

然而，真正的5G速度和功能还取决于移动边缘计算。

移动边缘计算完全与无线运营商有关，使应用能够网络上做出更快的响应，而数据中心是实现应用和网络接口集成的核心。

例如，考虑多人游戏。

如果运营商不能将数据包保存在本地（也就是在城域级别），就不可能为所有用户提供同等性能。

如果一个人使用Verizon设备而另一个人使用AT&T设备，这2个数据包流可能会在数百公里外对等，造成抖动和延迟，使所有地区的玩家都感到沮丧。

同样，如果游戏软件堆栈位于1500km外的核心数据中心市场，那么性能将无法与家中的游戏机体验相提并论。

网络以及应用程序的计算和存储都需要在本地，该位置将出现在边缘数据中心内，并利用移动边缘计算的5G功能。

游戏开发人员需要5G无线网络在同一大都市区不同网络上的多部手机之间保存数据包，以便网络和应用程序协同工作并相互了解，然后，由于网络和应用程序堆栈由不同的各方开发。

因此交换需要在允许互连、安全性、运营商中立性和可扩展性的多租户边缘数据中心进行，只有这样，视频游戏才能为用户提供平等和愉快的体验，并利用无线网络实现无处不在的覆盖。

5G的关键组件实际上，距离5G提供此类体验的承诺还有几年时间。

虽然运营商正在取得进展，但要部署真正的独立5G网络，他们还有很多工作要做。

实现这一目标需要4个关键组件的网络演进：1.从基站、小型基站或屋顶RF分布到设备，一直整合全频、三频谱波段“层蛋糕”。

这将低频、中频和高频交织在一起，提供5G的超宽带和超低延迟；运营商大约只完成了这部分工作的25%。

物联网中的移动边缘计算与资源分配研究移动边缘计算技术是近年来物联网领域的一个热门研究方向。

移动边缘计算旨在通过将计算和存储功能放置在更接近物联网终端设备的边缘节点上，以减少数据传输延迟和网络拥塞，并提高系统的可靠性和安全性。

本文将从移动边缘计算的基本原理、面临的挑战以及资源分配策略等几个方面进行详细介绍。

第一章移动边缘计算的基本原理移动边缘计算是将计算能力靠近物联网终端设备，将计算任务在边缘节点上进行处理，以减少数据传输延迟和网络拥塞。

移动边缘计算架构包括终端设备、边缘节点和云端服务器三个层级。

终端设备通过边缘节点与云端服务器通信，边缘节点负责接收并处理终端设备上传的数据，然后将处理结果发送给云端服务器，以完成整个计算过程。

第二章移动边缘计算面临的挑战移动边缘计算技术在实际应用中面临着一些挑战。

首先，由于边缘节点计算能力和存储容量有限，如何有效地分配任务和资源成为一个关键问题。

其次，移动边缘计算环境中存在大量的终端设备和边缘节点，如何保证系统的可靠性和安全性也是一个亟待解决的问题。

此外，移动边缘计算需要与云计算相结合，如何实现边缘计算与云计算的协同工作也是一个需要深入研究的问题。

第三章资源分配策略的研究资源分配是移动边缘计算中的一个重要环节。

目前研究者提出了多种资源分配策略，包括静态资源分配和动态资源分配两种方式。

静态资源分配是在系统启动时进行资源分配，根据终端设备的特性和计算任务的需求预先分配资源。

动态资源分配是根据实际的计算任务需求和网络状况进行资源分配，可以根据实时的数据流量和延迟要求进行动态的调整。

第四章基于机器学习的资源分配算法随着机器学习技术的不断发展，基于机器学习的资源分配算法成为了一种新的研究方向。

这种方法通过对大量的历史数据进行分析和学习，可以实现更加准确和智能的资源分配决策。

例如，可以利用机器学习算法来预测终端设备的计算资源需求和网络负载情况，从而实现更加精确的资源分配。

第五章移动边缘计算的应用场景移动边缘计算技术在各个领域都有广泛的应用。

《移动边缘计算综述》篇一一、引言随着移动互联网的飞速发展，数据流量和设备连接数呈现爆炸式增长。

面对如此庞大的数据量和设备连接需求，传统的云计算模式在处理实时性、延迟敏感和计算密集型任务时面临诸多挑战。

因此，移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）应运而生，成为了一种新兴的、有效的计算模式。

本文旨在全面综述移动边缘计算的概念、特点、应用领域及挑战，以期为相关研究与应用提供参考。

二、移动边缘计算的概念及特点移动边缘计算是一种将计算、存储和网络资源推向网络边缘的新型计算模式。

它将云计算与边缘计算相结合，通过在靠近用户设备的网络边缘部署计算、存储和网络资源，实现低延迟、高带宽和快速响应的数据处理能力。

其核心特点包括：低延迟、高带宽、分布式计算、安全性与隐私保护等。

三、移动边缘计算的应用领域1. 物联网（IoT）：在物联网领域，大量设备需要实时传输和处理数据。

移动边缘计算能够为物联网设备提供低延迟、高带宽的计算和存储能力，从而满足实时监控、智能控制和优化管理等需求。

2. 5G通信：5G通信要求低延迟、高可靠性的数据处理能力。

移动边缘计算可以在基站或路侧单元部署计算资源，为5G通信提供强大的计算支持。

3. 智能交通：智能交通系统需要实时处理大量的交通数据，如车辆位置、速度、路况等。

移动边缘计算可以实现对这些数据的实时处理和分析，提高交通系统的智能化水平。

4. 视频分析：在视频监控、智能安防等领域，需要实时分析大量视频数据。

移动边缘计算可以实现对视频数据的快速处理和分析，提高视频监控的实时性和准确性。

四、移动边缘计算的挑战与展望尽管移动边缘计算具有诸多优势，但在实际应用中仍面临诸多挑战。

首先，如何合理部署和配置边缘计算资源是一个亟待解决的问题。

其次，随着数据量的不断增长，如何保障数据的安全性和隐私性也成为了一个重要问题。

此外，如何实现边缘计算的标准化和互操作性也是一大挑战。

展望未来，移动边缘计算将在更多领域得到应用。

移动边缘计算——体系架构、关键技术和发展应用【摘要】随着5G和边缘计算技术的兴起和相互融合，移动边缘计算（MEC）逐渐成为一个新的研究热点。

MEC通过在移动网络边缘提供IT服务环境和云计算能力，以减少网络操作和服务交付的时延。

其技术特征主要包括“邻近性、低时延、高宽带和位置认知”，有广阔的应用前景，例如车联网、视频优化加速、监控视频分析等。

但是，现有的MEC研究没有充分发挥海量移动终端的群体智能，面对大规模复杂任务力不从心。

为此，本文拟探索紧密结合人工智能的移动边缘计算技术。

首先，对相关研究成果进行深入调研和归纳总结，然后，从基本概念、体系架构、关键技术、典型应用和问题挑战等层面对MEC相关机制展开较为系统的研究。

【关键词】移动边缘计算；云计算；智能家居；车联网1引言互联网时代的快速发展，导致网络边缘设备的数量广泛增加，以及数据量的无限制增增长，根据国际权威机构调查显示，2019年，全球数据量已高达41ZB，全球近九成的数据在最近几年产生，预计五年后，全球数据量将增加十倍，达到160ZB。

在此种情况下，以云计算为核心的集中式处理模型显得力所不及。

集中式处理模型是指把所有数据通过互联网或者其他方式传输到云计算中心,利用云计算中心强大的计算功能来集中化地解决数据的计算和存储等问题,这样就使得整个云服务系统能够为世界创造更多的经济效益。

然而,在当今万物互联的情况下,传统的云计算明显地表现出了许多缺陷,比如:①系统的实时性不足,云计算模型把大量的数据直接传输到了云计算的中心,再请求数据处理,增大了整个系统的工作延迟;②网络带宽不够,边缘设备会产生巨量数据,所有的数据都传送到云端后会加剧对网络带宽的干扰以及带来压力;③高耗能，随着用户数量的增大，大量的数据处理以及程序的运行消耗了极多的电能。

除此之外，云计算还存在安全性不足、隐私泄露等问题。

面对云计算的不足，大量的数据处理，需要一个更加可靠的、有竞争力、可扩展的且安全性能高的接入网的加入。

移动边缘计算
移动边缘计算是指可利用无线接入网络就近提供电信用户IT所需服务和云端计算功能，而创造出一个具备高性能、低延迟与高带宽的电信级服务环境，加速网络中各项内容、服务及应用的快速下载，让消费者享有不间断的高质量网络体验。

移动边缘计算MEC把无线网络和互联网两者技术有效融合在一起，并在无线网络侧增加计算、存储、处理等功能，构建了开放式平台以植入应用，并通过无线API开放无线网络与业务服务器之间的信息交互，对无线网络与业务进行融合，将传统的无线基站升级为智能化基站。

面向业务层面（物联网、视频、医疗、零售等），移动边缘计算可向行业提供定制化、差异化服务，进而提升网络利用效率和增值价值。

同时候移动边缘计算的部署策略（尤其是地理位置）可以实现低延迟、高带宽的优势。

MEC也可以实时获取无线网络信息和更精准的位置信息来提供更加精准的服务。

mec移动边缘计算
移动边缘计算（ Mobile Edge Computing，简称MEC）是指在最
近的网络节点将网络基础设施、云技术、低延迟数据等混合服务技术，实现基于物理、传输网络及应用层技术开发与管理的技术。

它建立在
当时环境下的路由节点，可以给边缘设备提供低延迟、空间和功能的
服务。

MEC的优势是它可以在本地服务器和用户设备之间提供低延迟的
网络响应时间，从而使用户可以获得更佳的体验。

它还可以用来承载
移动云技术，使用端口能够更快的处理内容，缩短数据在云和移动终
端之间的传输路径，从而实现数据的实时传输。

另外，使用MEC可以提高应用程序在移动系统中的执行速度。

比如，在视频通信中，将网络信息处理任务放在服务器，而不是在用户端，可以显著提高帧率和延迟，使视频通信的体验变得流利。

此外，MEC还可以更好的管理和维护多个边缘网络，从而能够实
现本地数据处理，更加安全，更加可靠，同时也能够节约能源。

总之，移动边缘计算通过提供低延迟、空间和函数服务，使用户
可以获得更好的服务体验，也更安全，更省能源。

相信移动边缘计算
将会成为未来移动应用的一个重要技术。

点亮边缘网络，引领第一波5G应用Mobile Edge Computing (MEC)移动边缘计算行业趋势网随流动：内容/应用/计算向边缘迁移驱动MEC 发展核心网集中式部署不能满足新业务需求，网络随业务流向边缘迁移是产业趋势应用本地化“低成本”内容分布化“大带宽”计算边缘化“超低时延”园区、企业、场馆等自己的应用在本地闭环运营商高带宽内容从中心到区域分布式部署新型超低时延业务在边缘才能满足业务诉求中心DC200km~300km100km~150km30km~50km区域DC边缘DCMetroAGGACC智慧场馆10ms 1Gbps远程手术1~10ms 300Mbps自动驾驶1ms50Mbps+机器人协作1ms1~10Mbps远程医疗诊断10ms 50Mbps无人机投递10ms 15Mbps移动视频监控20ms 50MbpsAR/VR20ms 1Gbps公共安全20ms 10Mbps移动广播<100ms 10Mbps区域DC 业务边缘DC 业务智能工厂、智能办公、智慧城市AR/VR 、移动视频监控自动驾驶、机器人协作、远程医疗诊断高清视频20ms 10Mbps基于业务对时延/本地分流的需求，制定不同的MEC 部署策略•uRLLC ：V2X,V2I , V2V•无人机UVA(Unmanned Aerial Vehicle )•AR/VR 业务•区域mCDN•中心云业务：中心V2X 、中心CDN 控制•中心DC 部署的控制面企业家庭MEC区域Cloud Services站点InternetRegional Cloud ServicesMEC边缘中心时延需求: 1~5ms 或本地分流时延需求: 5~10ms时延需求: >20msACCAGGMetro230km110km30km业务对时延/本地分流要求，决定了MEC 的部署位置MEC解决方案需要运营商/厂商/第三方共建华为第三方运营商MEC三方应用三方应用Portal开发者VAS三方应用MEP核心网用户面MEC PaaSMEC IaaSMEC Hardware●运营商：提供MEC整体运营系统、面向应用的界面●厂商：提供MEC网络功能、软硬件环境●第三方：提供MEC应用、内容三方应用Central DC核心网控制面MANO/MEPM中心DC IaaS中心DC HardwareService Management & ExposureMEAO业务设计/编排运营商PortalBSS OSS商业模式MEC商业模式目前处于探索中-B2B2C商业模式MEC用于VR直播在这个场景中，用户通过购买VR直播门票获取VR直播服务，NEXTVR通过向用户提供VR直播服务获得收入，AT&T通过提供VR直播需要的无线网络接入服务与NEXTVR共享收入分成MEC商业模式目前处于探索中-B2B商业模式港口视频监控电信运营商向港口提供MEC服务，收取服务费用行业应用应用本地化：智能园区/工厂/场馆等本地业务创新层出不穷接入层EPCRAN汇聚层Metro边缘内容/应用InternetEPCRANMECMetro边缘内容/应用接入层汇聚层Internet 智能工厂智能园区智能港口智能导览智慧场馆应用在本地，当前网络锚点在远端“提升用户体验”应用本地化流量迂回，消耗传输网络路径长，时延高MEC技术满足企业本地业务网络诉求本地分流，节省传输、提升体验S1-U透明接入，不改变现网网络支持计费和监听，不影响现网功能“降低传输成本”内容区域化：大带宽业务下沉至区域，节省传输资源、确保体验分类基础体验极致体验Retina Resolution per Eye5037X57075037X5707Frame Rate 50~60 fps 100~120 fpsBit-per-pixel10 bit 12bit RTT ~20ms ~10ms 3D+panorama(*2*6)~2.1Gbps~4.2GbpsEncoding ~420Mbps ~840MbpsPyramid EncodingVR 带宽需求分析示例5~15ms确保AR/VR 类业务体验时延>0.5Gbps每用户节省带宽网络诉求☐用户面、CDN/Cache 下沉至区域DC 位置，网络和CDN 协同☐分布式用户面远程集中运维，免上站中心DC区域DC 边缘DCMetroAGGACCVR AR 高清视频mCDNMECMEC计算边缘化：自动驾驶定义3ms端到端时延，挑战不可能端到端时延分解：3ms*1ms0.15ms0.15ms1ms0.1ms0.5msMEC0.1msMECMBH MBH RadioRadio*注: 3GPP TR22.886: Pre-processed data 50Mb/s, raw data 1Gb/s [17], [18], packet size 1600 byte, end-to-endlatency 3ms[14] [17], reliability (emergency 99.999%) [5], otherwise 99.99% [19].30km100km30kmMBH自动驾驶V2V / V2I / BroadcastPC5 and Uu<10ms远程驾驶V2NUu<5~10ms无人机投递~10ms15Mbps网络诉求☐超低时延☐动态切片，根据业务场景要求、变化按需部署编队行驶V2V / BroadcastPC5 or/and Uu<10ms (~1m interval, <100kph)典型场景：企业园区/智能场馆场景对MEC 的需求运营商Enterprise ITPBX访客大网EPC企业员工MEC企业园区MECEPCUERANCloudSCEF235中心OTT Server1RESTfulRadius6本地OTT ServerBOSS(计费中心)4访问大网流量本地流量信令智慧场馆【场景特征】1.企业园区: (1)数据安全性和可靠性要求高，对数据的管理有区域意识；(2)有企业应用需求2.智慧场馆: (1)重运营能力，实时业务发放；(2)创新性强，可复制性不高【对MEC 的需求】1.集成：APP 集成能力，集成企业应用、场馆应用，提供端到端打包的解决方案；2.运维：集中和自动化运维能力，减少行业对设备运维的投资；3.硬件：满足不同环境部署条件的系列化硬件，低成本，高转发；4.运营：场馆类业务需要具备实时业务订购和发放能力，同时结典型场景：智慧医疗，基于5G和MEC的多学科诊断、MR 建模扫描拍片紧急处理DICOM影像数据上传业务流程管理影像数据存储3D 影像云服务医疗成像急诊科影像科医院本地云手术室科室1专家5G NR科室2专家科室专家远程专家指导CT、影像实时同步多学科传送和3D建模，医院内跨科室同步会诊。

移动通信的边缘计算边缘计算是一种分布式计算模型，它将数据处理和存储功能靠近数据源，以提高通信的效率和速度。

在移动通信领域，边缘计算的概念受到了广泛关注和应用，极大地改善了移动通信的体验和服务质量。

一、边缘计算介绍边缘计算是一种将计算和数据存储推向离数据源更近的位置，以降低数据传输延迟和网络拥塞的计算模型。

传统的云计算模型将计算和存储集中在远程的数据中心，而边缘计算则将这些功能部署在网络边缘的接入点或设备上。

这种方式能够更快地处理数据，减少网络拥塞，并提供更好的用户体验。

二、移动通信的挑战移动通信涉及大量的数据传输和处理，而传统的云计算模型在处理移动通信中的数据时面临一些挑战。

首先，移动通信数据量大，云计算模型需要通过远程传输大量数据，导致延迟较高。

其次，网络拥塞问题也会影响用户体验，尤其在高峰时段。

另外，对于实时性要求较高的应用，如视频通话、在线游戏等，延迟问题更为突出。

三、边缘计算在移动通信中的应用1. 数据缓存与加速边缘计算可以将热门数据和应用缓存在边缘节点上，以减少数据传输距离，提高数据访问速度。

例如，通过将视频内容缓存在边缘节点上，用户可以更快地获取视频流，减少加载时间。

2. 实时数据分析与处理边缘计算可以将数据处理功能部署在边缘节点上，实时地对移动通信数据进行分析和处理。

例如，在物联网中，边缘节点可以对传感器数据进行实时监测和分析，快速作出反应并采取相应的措施。

3. 低延迟应用支持边缘计算可以将计算和存储功能靠近用户设备，减少数据传输距离和延迟。

这对于低延迟应用非常重要，如虚拟现实、增强现实等。

边缘计算可以提供更好的用户体验，让用户能够更流畅地使用这些应用。

4. 网络带宽管理边缘计算可以在边缘节点上进行网络带宽管理，减少网络拥塞问题，提高网络的可用性和稳定性。

通过在边缘节点上进行数据处理和过滤，可以避免传输冗余数据，经济高效地利用网络带宽。

四、边缘计算的优势和挑战边缘计算在移动通信领域具有数个优势。