周明拓:开放5G就是雾计算的一个重要应用

责任编辑:甄清岚 2018.04.12 14:25 来源:通信世界网

通信世界网消息(CWW)4月12日,2018第二届中国信通业物联网大会在京召开,中国科学院上海微系统与信息技术研究所雾计算试验床与标准课题组组长、国际开放雾计算联盟试验床工作组主席周明拓在大会中表示,雾计算实际上是一种方法论,是强调互通互联、强调共享、强调开放,其中开放5G就是雾计算的一个重要的应用

演讲全文如下:

周明拓:谢谢主持人介绍,谢谢主办方邀请有这个机会跟大家做一个汇报。今天和大家分享的题目和印在册子上的稍微有点不一样,今天主要是想给大家汇报一下我们最新的一些研究的方向,开放的雾计算和5G,以及开放的5G和IoT,我这里把开放两个字写的很快,主要是想强调开放这样一个主题。

大家都知道,我们主要通信的网络是以人为中心的,将来的话,物联网的规模会非常的大,在数量上,在这个网络的规模上都非常的大,这个网络终端可能是上千亿级或者几千亿级的,这个就造成了很多很多的挑战。首先比如说你这个物联网的数据量是巨大,你的智能网联车一分钟产生的数据可能是上GB的,数量非常大,然后应用的行业非常多,你的管理也非常难的。还有你说你垂直的网络,每一个垂直行业可能都有一个网络,这些网络之间的互通互联都带有很多的挑战。

目前,对于物联网应用的一些解决方案,很多都基于云计算,比如说在阿里云、亚马逊云等等的,这样一个云计算它其实对于解决物联网方面的话,存在着很大的一个不足,或者挑战,面临着非常严峻的一些问题。比如说现在你的时延,你的车联网,假如说车联网,或者说智能制造里面的机器停下来,车联网上车停下来,它的反应级别是毫秒级的,这样所有的决策要到云上再下来,这个时间就超过了,基本上不能满足了。另外一个,物联网的数据量非常大,你所有的数据上云基本不可能,因为你的数据上到云上,这个带宽是远远不够的。这就提出了,我把数据的存储可以放到边缘去,所以就出现了边缘计算,现在也出现了很多边缘计算,还有很多联盟都在做边缘计算,但是边缘计算它能解决物联网的一些问题,但是同时它存在着一些新的问题。可以说现在的边缘计算还是一个隔离的系统,每一个行业的应用,比如你是车联网,或者智能制造的网络,或者智慧城市的网络,它们都有自己的网络,它们之间可能还没有互通,它们的边缘还没有互通,数据还没有共享,这样也会造成问题。

所以我们回过头来看,假如说把以前的以人为中心的网络比喻成一个小公司,那么你的决策,可能你的总经理整个公司的问题都可以解决,它现在发展成一个大公司了,公司的领导全部来解决下面所有员工的问题,基本上不可能,云计算不能满足这个要求。你也不可能说很重要的决策都放到边缘去做,还有的公司可能在各个地方有分公司,相当于我是不同行业的垂直网络,你的分公司之间互通的,在现实当中很少见,所以就出现了新的模式,中间我们存在着很多的管理层级,这些管理层级,它也是有一定的权限做一些管理,做一些决策,这个就出现了一个新的东西,叫雾计算。

雾计算是我把云到边缘所有中间可以利用起来计算的资源,可以利用存储的资源都可以利用起来,并且我这个层级的话,有些数据的处理,有些决策的做出,我可以在中间的这些部分来做一个完成。然后这个雾计算,比如说我们在这个网络中间有些交换机,有些服务器,有些路由器,这些雾的颗粒,分布在网络的很多很多地方,所以颗粒比较小,所以说做一个形象的比喻,就叫做雾计算。雾计算还有一个,你这个不同的网络之间不光是说纵向的,你说从云到端,这个是连通的,它不同的行业的网络之间它也互通互联,它们之间的资源也进行一个分享,整个的话,像雾一样是不间断的分布在整个的网络,它不仅仅局限于一个车联网,或者局限一个智能制造的网。一个任务来了,我可以去在我这一个网里面做一个计算处理,也可以借用别的网做计算处理,它存在分享的概念,所以这个跟我们现在共享的单车很类似。

我们就下一个定义,这个定义是现在叫开放雾计算联盟这个国际的联盟做的一个定义,它这个雾计算的话,首先是一个架构,这个架构有非常非常多的工具来分发和编排一些管理,这些网络中的资源和服务。另外一个,它是一个从云到端的一个连续的整体,它没有什么间隔,它不是说我只在网络的边缘,也不是说我只在网络的云上面,它的从云到网络的边缘一个整体的,所有的可以利用的资源都可以做。

另外一个,它是水平的一个架构,这个水平架构它是支持不同的行业应用的网络的互通互联,以及它们之间资源的一个分辨和共享。另外是系统级的架构,这个是包括了从云到网络中心,它是一个整体的,它不光是说在某一个协议的层级,而是说从物理层到整个网络的顶层,到应用层到服务层,这都是一个整体的系统级的架构。

所以在我看来雾计算实际上是一个方法论,这个方法论是强调互通互联、强调共享、强调开放,大家知道5G已经谈很久了,现在有一个开放5G的概念,开放5G实际上就是雾计算的一个重要的应用。那么5G的话,大家谈到5G谈到三个重要的场景:

第一,大带宽,大数据量,传很多很多视频。

第二,即时通讯,它的终端数据量非常大。

第三,超级可靠,超级短时延。这种像机器停下来,车要停下来,运用非常可靠,非常短时延。

怎么样的技术才可以满足5G这种差别化非常大的需求呢?所以这个要考虑一个技术,另外一个,5G这个网络怎么变得我要低成本,操作上又很容易操作?这个5G的网络你可以看到,在无线的这一块,网络投资是非常巨大的。另外一个随着你垂直应用的增加,你垂直的网络也是不断的增加,你怎么样做到管理?还有一个问题,你要和以前的4G、3G甚至2G的网络要兼容。要做到这样,一定是一个开放的架构,并且它能够很容易的,我为你的垂直行业的应用,通过软件来定义它,来定制化的应用。

那么开放的话,它其实几个方面,第一个核心网、接入网、终端、物理层、硬件的。另外一个概念它强调的是分享,分享传输、分享屏幕的资源等等的。这样的话,它就是一个基于通用的处理器平台的一个平台,那么以前无线通讯网络都用的专用的芯片,华为、中兴,跟专用芯片搭配的也是电子化的一些软件。近来的话,一些通用的硬件,比如说CPU或者其他的,你这些硬件的平台都是通用的,大家市场上就可以买到,只是说你在上面做不同的软件。这样的话,它硬件和软件进行了一个分离,你在成本上可以降低很多,并且你可以非常灵活的部署和定制化。

在国际上也是有那么一个共识,这个趋势的话,在2016年年初成立了一个TIP的组织,它们主要的核心,像蓝色的字体表示的是开放、合作。那么谷歌你可以看到相同的,它是软件定义网络,SDN,软件工程的虚拟化,还有通用的硬件取代专业的硬件,你看谷歌做软件方面有很大的优势,它在全球有非常非常多的服务器,有可能有一天它的节点变成一个计算的资源,有可能它成为一个给运营商做服务的公司,也说不定。

因特尔也有一样的想法,通用的硬件取代电子化的硬件。Facebook做了一个开源的接入网的东西,对于开放的核心网来讲的话,它分几个,现在物理的网源你可以看到,下一步虚拟化来取代这些物理的网源。再进一步可以用一种容器的技术,把这些服务打包,那么容器的技术的话,可能这个维度相对更大了,我以后可能是基于服务化,就是把这些可能做成一种微服务包,可以按照你的需要灵活的组成一个服务的集体。

在接入网方面是一个开放的接入网,开放的集中单元,那么你可以是一个开放的硬件,硬件集中单元的话,你可以把硬件提供出来做一些计算,你软件开放出来可以做一些大数据的处理,还有网络的状态,网络的信息,地理信息也可以开放给第三方,做一些移动边缘计算,这个叫远程的射频单元,这个的话,它有一个趋势是白核化的趋势,因为这一块投资很大。你有多个供货商的话,你用通用硬件的话,可以受服于某一个供应商。另外一个开放的终端,那么你开放的终端的话,你可以把这个终端的部分硬件和软件开放给第三方,你可以灵活的配置你的终端,你在不同的无线网络环境下,可以变成不同的网络终端,可以去适应物联网的应用。

另外就是开放资源,我可以把我终端的资源,比如说存储资源、通讯资源开放出来,这个很像我的手机,比如我的手机在玩游戏,我很希望我游戏的画面变得更加漂亮,我可能向我周围的手机发出一个请求,请你帮我处理这个图片。当你处理完了,你再发到我的身上来,这样的话,我的图片就显得更加漂亮,这是一些开放资源。然后还有就是开放的物理产品,开放的硬件,有些USRP这些非常常见了。

我们开发了一款CPP,叫做计算机4G的软件定义的,实际上上面这个黑盒子是因特尔的PEPC(音),它就就可以取代这个很大的机柜,我现在就可以放在一个小盒子里面,你可以看这个照片,它是一个基站+一个核心网址,我们跟商用的终端已经连接起来了,能够完全的跑通。我已经有三个版本了,的,还有挂式的,实际上它是一个PC,所以说它既可以做通讯的功能,软件定义成一个基站,其实它还可以把计算资源开放出来,所以我也可以说它是一个雾计算的节点。现在支持一些4G的功能,我们已经完全验证过。那么它还支持分布式人工智能的一个东西,我们在这个节点上已经部署了人工智能的一些软件和算法,比如说我这个大的,我那个大的就可以做一个叫雾计算总的人工智能的节点,下面还可以连接其他的那些节点,它可以做一些重节点,那么它组成这些基站,或者说雾节点组成一个人工智能的平台,可以对信息进行处理。

那么在应用方面,我们做了一个叫做机器人的同时定位和制服,叫SLAM,比如我一个机器人,比如一个扫地的机器人进入到一个房间之后,它实际上不知道环境的,它通过激光扫描,或者摄像头之类的东西,它对环境进行一个拍摄,拍摄过后它要提取这个环境的特征值,建立一个地图,它才知道自己的位置在哪里?或者说你才知道它在哪里,然后你给它计划一个路径。所以这个计算量是很大的,你的时延、成本、功耗,特别是现在移动机器人嘛,你用的电池,也要让它寿命要长,这些都是问题。那么我们就把这个过程分解,我就是让机器人做些扫描的过程或者简单的提取,我就把计算量复杂度高的分解了,我就把计算量大的放到雾节点上的,对它进行一个处理,然后它能够快速准确的省功耗、省成本的给你同时定位和制服。

另外我在工厂里面我做智能制造,在机器人上面做一个摄像头,这个摄像头可以拍摄,它是拍摄到一定的画面,它要识别去哪个地方?你这个如果在机器人上做的话,也是耗能,耗成本,耗时间,我这样也是把它这个任务分到雾节点上来,用人工智能做一些识别。其实雾计算支持了5G或者说物联网的应用,它还会有很多很多,智能制造啊,或者是叫智能电网,各种各样的。监测啊等等的,非常非常多,也是很高兴和大家分享,也希望有机会和大家合作,谢谢!


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