移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)是指在移动网络边缘、无线接入网内以及靠近用户的位置提供IT服务和云计算能力。其基本思想是把云平台迁移到网络边缘，实现传统电信网与互联网业务深度融合，并借助无线网络提供的信息服务、位置服务、标识服务和宽带管理服务能力，减少业务交付端到端时延，提升业务部署的灵活性和用户体验，建立新型的产业链及生态圈。

相比于云计算，移动边缘计算将计算任务与数据源从云端或数据中心迁移到了距离用户最近的边缘端，并利用无线接入网络创造出一个高性能、低延迟与高带宽的使用环境就近为用户提供云端内容和计算能力，让移动用户享有高质量服务体验。在移动边缘计算中，通过在蜂窝网络基站与核心网络之间的网络边缘部署设备(即边缘服务器，通常由基础设施提供方搭建)，提供对外的计算以及存储服务，从而使得于移动设备可以将计算密集以及延迟敏感任务发送到就近的网络边缘设备上完成，从而降低任务在网络中的传输时间。

(1) 低时延：在靠近设备的位置对业务进行处理的传输距离远小于到远程云服务器的传输距离，减少传输时延。同时可以避免任务通过无线接入网、回程网络和因特网造成网络拥塞的时延。

(2) 低能耗：对于网络边缘的无线设备来说，电池资源是非常珍贵的，MEC将端点层上的任务卸载到MEC服务器可以有效地节约电池消耗，延长电池使用寿命。

(3) 上下文感知：MEC服务器可以利用边缘设备的临近性跟踪用户行为、位置和环境等实时信息。通过结合用户上下文信息、大数据和应用程序，提供用户感兴趣的内容和应用程序，使边缘服务更加智能和个性化。

(4) 隐私性和安全性：在边缘端对设备任务进行处理，减少与云服务器之间的交互，可以实现很好的数据隔离。并且由于MEC服务器分布式部署、规模小且有价值的信息较少集中的特点，使其不太可能成为安全攻击的目标。

(5) 邻近性：在移动边缘计算中，移动设备通过蜂窝网络或WiFi接入到网络中，通过在基站或无线控制器上部署相关的应用，使得应用距离用户最近，从而可以使得对于大量数据传输延迟较低。在边缘端处理完数据后，可以获得规格化的少量分析数据，此时传递到云端可以节约计算与传输资源。例如在增强现实或者虚拟现实的相关应用中，大量数据需要通过与云端交互进行处理，而通过边缘服务器提前处理相关规格化数据，则可以大大较少服务延迟时间。

(6) 位置感知：由于用户通过移动设备接入无线网络(WiFi或蜂窝网络)时，边缘服务器可以感知其相关地理位置信息，这种感知为基于位置的服务(Location—Based Service，LBS)提供了有利基础，进而为服务方式的拓展提供了便利条件。

(7) 预置性：边缘服务器被广泛地预先安置在各个区域，这些在广阔的地理空间内安置的边缘服务器使得在一定的地理范围内构建边缘服务平台成为可能。边缘服务器之间可以通过协作，使得用户可以在更大的范围内降低对核心网络接入的依赖，同时在平台内可以充分利用平台内所有的边缘服务器，提高服务的质量和用户体验^[1]。

移动边缘计算把计算功能、存储资源等其他所需服务部署在距离用户更近的位置即网络边缘，例如基站，使得移动用户距离边缘服务器更近，使得终端设备能够将计算任务卸载到更近的计算节点，从而达到降低时延的目的。随着应用计算，缓存，服务迁移等一系列网络功能向网络边缘推进，移动边缘计算还可用来缓解日益增多的服务需求与资源短缺之间的矛盾。MEC服务器相比较于云数据中心，虽然规模小，但其部署在网络边缘，具有很多显著的优势：

(1)MEC服务器的计算能力和存储资源相对更为强大，当服务需求众多时，会导致任务在终端享有比较高的延时，进而影响整个网络的服务质量，因此可使用移动边缘计算将任务接入到附近的边缘服务器，大大的降低了任务计算时间，对于一些时延敏感和计算密集的应用程序，能够增加其在最大容忍时间内完成计算的可能性，提高服务质量与用户体验。

(2)移动设备具有有限的电池容量，随着电池的不断损耗，移动设备的计算能力显著下降，一些计算密集型任务更是加剧了电池损耗。通过移动边缘计算，将部分任务转移到MEC服务器，可以降低系统能耗，同时也缓解了移动设备的压力并延长了电池的使用年限。

(3)MEC服务器可以为其覆盖范围内的用户提供云计算能力，因为距离用户更近，因此具有更高的数据安全性，并且能够更快的感知用户状态变化^[2]。

欧洲电信标准化协会ETSI定义了MEC的计算架构，该架构共分为三层：MEC系统层、MEC主机层、网络层。

(1)MEC系统层包括用户应用程序生命周期代理、移动边缘编排器和运行支持系统(Operation Support Systems，OSS)，MEC能够直接由移动设备(Mobile device，MD)中的应用程序使用或者通过面向客户的服务(Customer Facing Services，CFS)端口完成与第三方客户的交互。

(2)MEC主机层由移动边缘平台和虚拟化平台构成，移动边缘平台负责管理应用程序规则、程序的生命周期、服务授权和流量规则等；虚拟化平台完成分配、管理和释放位于MEC服务器内的虚拟化基础设施提供的虚拟化资源(包括计算资源和存储资源)，该层与MEC系统层相连。

(3)网络层则提供了与各种访问的连接，包括3GPP移动网络、本地网络和其他外部网络访问。

架构中展示了MEC的主要功能要素及各个功能要素之间的参考节点信息。MEC标准计算架构的出现推动了MEC服务平台标准化进程，平台分为移动边缘主机、移动边缘平台管理、移动边缘设备部署、虚拟基础设施管理等功能模块。

(1)移动边缘主机模块主要负责移动边缘平台服务能力的提供和开放、虚拟基础设施的数据面转发能力开放和移动边缘应用的部署等；

(2)移动边缘平台管理模块主要负责移动边缘应用全生命周期管理、移动边缘平台网元(Network Element，NE)管理、移动边缘应用规则和需求管理等；

(3)移动边缘设备部署模块完成了移动边缘应用在全局范围内的部署、实例化和标准化工作；

(4)虚拟基础设施管理模块实现了基础设施的虚拟资源合理分配、管理、配置和虚拟资源性能、故障信息收集与上报等功能。

白皮书中还给出了边缘计算服务的几种部署场景建议现阶段，边缘计算服务器是作为独立设备部署的。MEC服务器可以在靠近LTE宏基站(eNode B)的无线接入网(Radio Access Network，RAN)侧部署(图中的第一种模型)，这种方案的优势在于可以更方便的通过监听、解析S1接口(基站与分组核心网之间的通讯接口)的信令来获取基站侧无线相关信息，时延最小，能够为学校、商业街、小区等附近的用户提供快响应服务。缺点在于覆盖的基站数相对较少(适用于本地分流场景)，涉及到的计费和合法监听等安全性问题较为复杂。也可以部署在核心网络(Core Network，CN)中(图中的第二种模型)，作为云计算的“下层云”为用户提供服务，该方案的优点在于MEC服务器能够与P-GW(PDN gateway，P-GW)集成在一起，无需考虑RAN部署方案下的计费和安全性等问题，用户终端发起的数据业务经过eNode B、汇聚节点、S-GW、P-GW+MEC服务器，然后到互联网。但该方案存在距离用户较远、时延相对较大和占用核心网资源等问题。由于设备的独立性，边缘计算服务的部署位置相当灵活，可以根据具体业务需求、应用场景等来决定具体部署位置。

(1)计算密集型应用

计算密集型应用是指在设备在短时间产生大量数据，以计算速度为主要指标，要求对数据进行实时的分析和处理，因此对设备的性能有较高的要求。增强现实(Augmented Reality，AR)和虚拟现实(Virtual Reality，VR)都属于计算密集型应用，其中，AR是通过电脑技术将虚拟物体以合适的姿态精确投射到真实场景中的特定位置，VR是创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，利用计算机实现交互式三维动态视景，使用户沉浸在该环境中。

(2)智慧交通

智慧交通是要克服城市居民与交通有关的关键问题，例如交通网络差，道路拥堵，路况不佳，驾驶安全等。例如，首先在路边部署一些摄像头和传感器设备，然后通过边缘网络来收集设备所产生的实时交通数据，进而自动进行交通控制。路边的传感器设备可以识别出正在靠近的物体，并且可以测量出物体的距离和速度。基于收集到的数据，交通智慧控制系统可以通过向智能交通信号灯发出适当的指令来重新安排车辆的路线。类似地，可以通过分析边缘网络中用户设备附近的可用空间来对智能停车系统进行建模。。

(3)移动大数据分析

大数据是由大量结构化和非结构化数据组成的数据集合，依托单一的设备很难对其进行处理。大数据分析是指通过大量的原始数据进行分析和处理，然后从中提取有意义的信息，以实现精准营销、定向广告、商业智能以及情景感知计算等功能。在终端设备附近部署MEC服务器来进行大数据分析，可以降低传输网络带宽和时延。例如，利用附近的MEC服务器对大数据进行收集和预处理，然后将处理后的结果传输至核心网进一步分析，可以减轻网络压力。

(4)工业物联网

IIoT是机器、计算机和人员使用业务转型所取得的先进的数据分析成果来实现智能化的工业操作。但是在IIoT领域的应用实践中，需要较高的实时控制和安全隐私要求，利用边缘计算可以很好的实现低时延和数据的隔离，因此将边缘计算应用于IIoT成为了行业发展的方向。根据由2017年中国电子技术标准化研究院发布的《工业物联网白皮书》，论述了在IIoT中应用边缘计算的意义，在边缘侧进行实时的数据分析和智能化处理，具有安全、快捷、易于管理等优势，能更好地支撑本地业务的实时智能化处理和执行，满足网络的实时需求，使计算资源更有效地得到利用^[3]。

(5)智能家居

随着物联网的普及，智能家居设备也逐渐增多。例如，智能电灯、扫地机器人以及智能电视等。但是，如果仅是在家居设备中添加无线通信模块，并将其连接到云数据中心还不足以实现智能家居。在智能家居环境中，除了连接的设备外，还应在室内的房间或墙壁等地方部署无线传感器和控制器，同时，为了减轻网络负载和确保数据安全不被泄露，智能家居所获取到的敏感数据应在家庭范围内处理完成。从智能家居的需求可以得出，传统的计算范式(例如，云计算)已不能满足智能家居类应用，而MEC平台的邻近性等特点可以更好的为智能家居提供服务。在家庭内部的边缘网关单元上部署MEC相关的操作系统，基于该操作系统对家庭内部的智能家居设备进行连接和管理，同时，家居设备所产生的实时数据可以本地处理，减少网络拥堵，并为用户提供高效的资源管理。

(5)自动驾驶汽车

自动驾驶汽车的核心是利用安装在每辆车上的传感终端，对所有车辆进行有效的管控，以提供智能交通。自动驾驶需要车辆之间，车辆与路侧单元之间，车辆与基站之间相互通信。大量的自动驾驶汽车会创造出庞大的数据，通过传感器来实时的获取到周围其他车辆的行驶速度、路线以及相应的驾驶员的行驶状态，进而通过移动边缘计算来对这些海量的数据进行计算处理，从而规划出合理的行驶路线以及安全预警，最大程度的为乘客带来最为安全的乘车体验和更加舒适便捷的出行路线。

参考资料：

[1]向正哲.面向移动边缘计算的最优化服务部署研究

[2]曾艳玲.基于移动边缘计算的任务卸载与资源分配研究

[3]王婷婷.面向工业物联网的移动边缘计算任务卸载策略研究

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