5G、云計算、物聯網與邊緣計算的相輔相承
2019 年 10 月 31 日，工信部與三大運營商正式宣布啟動 5G 業務，中國正式進入了 5G 商用時代。5G 跟云計算是什么關系?5G 時代商業創新可能有哪些新的模式?物聯網和邊緣計算在 5G 和云計算時代處地什么位置?本文試圖對這些問題做一個梳理。
通過云計算實現 5G 核心網絡的創新
5G 技術提高數據傳輸帶寬和速度，提高了設備接入的規模，這就意味著更大的系統容量，意味著數據流量的驚人增長，需要更大規模的核心網絡與之相適應。
在 4G 時代，核心網通常都使用專用硬件。進入 5G 時代，就像企業網經歷了從專用服務器向 X86 服務器虛擬化轉變、向云計算轉變一樣，數據通信的核心網也步入虛擬化時代，用 X86 服務器等通用設備替代專用的硬件。這種技術有一個專門的名稱叫 vEPC (Virtualized Evolved Packet Core，虛擬演進的分組核)。
進一步，直接利用云計算來構建核心網，更加方便、快捷、低成本。因為世界上已經有相當規模的云基礎設施，可以按需使用，規模可伸可縮。
在美國有一家叫 Afirmed Networks 的公司，提供了在 AWS 上搭建核心網的解決方案，贏得了產品創新大獎。Transatel 是一家法國的移動虛擬網絡提供商/集成商，在物聯網連接技術方面非常領先，已經在美國、西歐和日本提供商業化的物聯網連接技術，覆蓋消費電子物聯網、網聯汽車和工業物聯網多個領域。這家公司今年剛剛被 NTT 通信集團收購到旗下。Transatel 公司首席執行副官(Deputy CEO) Bertrand Salomon 對 Afirmed Networks 公司的 vEPC 方案評價說：“利用 Affirmed Networks 公司業界領先的、基于 AWS 的、互聯網規模的移動核心網解決方案，將改寫行業規則。”
之所以說改寫行業規則，是因為有了這樣的方案。不需要傳統運營商那樣大規模的基礎設施投入，就可以組織運營商級別的核心網，而且可以根據用戶規模按需縮放。
通過 5G 和云計算組建邊緣網絡
另一家叫 Athonet 的公司。它基于 5G 和云計算組建邊緣網絡，可以說是另一個顛覆性的創新。Athonet 為用戶提供本地部署的 Athonet 邊緣節點。用戶可以利用 Athonet 邊緣結點，基于 5G 網絡組建自己的邊緣網絡。
Athonet 邊緣節點是跟 AWS 云連接的，通過 AWS 云進行管理。Athonet 邊緣節點為本地 LTE 基站群供電，并允許邊緣網絡內所有的流量在本地、在防火墻之內路由，這樣可以縮短延時，減少網絡抖動(網絡不會忽快忽慢)，安全性增加，更經濟，支持苛刻的邊緣計算場景。邊緣網絡通過連接到 AWS 云，可以實現更復雜的功能，例如身份驗證、移動性和漫游等等。
以上兩種技術的顛覆性在于，如果不考慮準入問題，或者在運營商沒有覆蓋的地方，企業可以組織自己的網絡。如果有準入的問題，也可以由持牌的運營商為企業提供這樣的業務。
Athonet 已經在 AWS Marketplace 推出了名為 BubbleCloud (氣泡云)的 SaaS 服務，用戶可以按使用量付費。
通過 5G 和云服務實現物聯網業務
通過 5G 可以連接大量的設備，因此 5G 網絡成為物聯網的重要連接技術。而以 AWS 為代表的云服務商，推出了一系列適用于物聯網設備的云服務。舉例來說，像 AWS IoT Core、AWS IoT Device Management 、AWS IoT Events、AWS IoT Device Defender 、AWS IoT Greengrass、 AWS IoT Analytics、AWS IoT Greengrass ML Inference at Edge 等等這些云服務，提供了物聯網設備組網、設備管理、設備控制、安全保護、數據采集、數據分析、機器學習推理等功能。將這些物聯網服務部署在設備端，既可以節省帶寬資源，改善用戶體驗，又可以將計算能力安排到網絡邊緣位置，為第三方應用集成創造了新的空間。
5G 網絡之外云端和邊緣通過多種方式協同
任何一種網絡都不是萬能的，5G 也不例外。在一些數據非常大、或者網絡覆蓋不到的場合，可能 5G 也無能為力，可能需要考慮專門的邊緣計算。邊緣計算跟物聯網的類似之處在于，在網絡連接方面都有可能不是實時的，需要先在端側進行一些計算處理，然后將處理的結果同步到云端。它們的不同在于，在談到邊緣計算的時候，其計算能力通常比物聯網設備更強大。但是廣義地說，物聯網設備所進行的計算處理，或許也可以稱作邊緣計算。
從 AWS 來看，目前主要有三種支撐邊緣計算的云服務。一是 AWS 的數據遷移設備 Amazon Snowball Edge。它是一個便攜式的設備，配置數十 TB 的存儲能力和較強的計算能力，支持存儲和計算等方面的云服務。使用它可以將大量的數據高效地遷移到云上。例如針對船舶、風車和遠程工廠等沒有網絡連接的環境，可以將數十 TB 的數據高效地傳輸到 Amazon Snowball Edge，再將 Amazon Snowball Edge 設備運輸到 AWS 云數據中心區域，向云端傳輸數據。二是 AWS Outpost。它跟 Amazon Snowball Edge 類似，不同之處在于，AWS Outpost 支持的云服務更多，它支持 AWS 絕大多數的云服務。AWS Outpost 可以部署在企業自己的數據中心或托管機房，當然也可以部署在沒有網絡連接的地方，例如礦山、遠程工廠。在企業本地使用 AWS Outpost，就像使用 AWS 云一樣，運行應用，處理數據，然后以適當的頻率將 AWS Outpost 的處理結果與云端同步。三是 AWS 獨特的衛星地面站服務 Amazon Ground Station。它可以在 AWS 云數據中心的位置、也就是 AWS 全球骨干網的邊緣，通過衛星網絡接收特定客戶的數據，就近傳輸到 AWS 的云數據中心進行處理。
通過云計算分析 5G 時代的大量數據
5G 時代會產生大量的數據。根據麥肯錫的報告，到 2020 年，通信服務提供商將為 5G 和物聯網的應用產生多達 44 ZB 的數據。這些數據，只有通過基于云計算的大數據存儲和分析、使用人工智能深度學習的數據分析手段，才能夠得到及時有效的處理。
麥肯錫還指出，使用基于人工智能的電子客服，將為電信運營商節約 30% 的成本。人工智能、機器學習將幫助電信企業分析數據，確定更好的運營策略，優化和自動化業務流程，為產品和服務創建更好的客戶體驗。以 AWS 為代表的云服務，在大數據分析、機器學習方面開發了大量的云服務，極大地降低了大數據分析和機器學習的技術門檻，提高了工作效率。
以上分析了 5G、云計算、物聯網與邊緣計算的關系，搞清楚這些關系，有利于我們進一步思索、探求 5G 時代的創新應用。總體來說，5G 技術將基于云計算和邊緣計算，通過萬物互聯，把智能感應、數據分析和深度學習的能力整合在一起，全面實現云時代的移動智能物聯。通過將這些新技術應用到智能交通、智能家居、智能生產、工業管理物聯網、智慧農業、智慧醫療、智慧物流、智慧社會服務等多個領域，構建高效率的公共服務和社會運作體系，對人們生活的方方面面加以改善。