导读:由于边缘计算中心负责实时性业务决策和大量个人隐私数据的短周期存储,因此其将具备小型化、分布式、贴近用户的特点。
疫情打断了众多行业的建设进度,其中就包括5G、数据中心等新基建。近日,工信部与三大运营商的纷纷表态2020年5G建设目标不变,打消了大家的担忧。
而在此次疫情防控中,诸多5G应用脱颖而出,发挥了重要作用,如雷神山5G“云监工”、5G红外热成像测温、新冠肺炎5G远程诊疗等。可以预见,随着今年5G建设的推进,5G还将在金融、医疗、交通、制造等领域迎来更多创新应用。
从当前众多5G应用场景看,其不仅需要非常低的、确定的网络时延,而且需要海量、异构、多样性数据接入。对于现有传统的云计算处理模式来说,5G应用带来了瓶颈与挑战。
如果把网络比喻成自来水网,数据是水流,传统的云数据中心则是自来水厂或者水库,它们组成的输水系统即可满足原有居民低水压、小流量的用水需求。5G的普及,如同新增大批超高层建筑用户,不仅用水量急剧增大,水压也需要增高,传统输水系统无法满足这些需求,云数据中心 “远水不解近渴”。
随着5G的建设和普及,诸多产业应用将催生海量数据,5G的大带宽、低延时只能解决数据的传输问题,而这些数据的处理需求,会对现有云数据中心造成巨大挑战。有多大呢?2020年将有超过500亿的终端与设备联网,有超过一半的物联网网络将面临网络带宽的限制,有40%的数据需要在网络边缘分析、处理与储存。
除对大带宽的需求外,5G时代的不同产业应用场景亦提出了不同的需求侧重点:
低时延
5G在医疗的应用——5G远程手术需要极低时延保障医生的操作准确度,2019年6月北京积水潭医院的全球首例骨科手术机器人多中心5G远程手术中,端到端的时延为20毫秒。低时延在5G+自动驾驶中的重要性同样性命攸关,自动驾驶汽车的响应速度需要降低到毫秒级,方可及时处理路上突发情况。
高交互
传统安防的主要作用是视频监控和人工查阅,在5G时代智能安防将发展为全息感知和数据智能,在要事安保、城市综合治理、港口等场景,既要监控人群密度与数量,还要配合人脸识别追踪可疑人物的行为轨迹等,需要具备高交互性。
数据自治
有些企业、园区基于数据安全性和隐私性的考虑,会要求将数据存储和处理都放在本地。2019年9月在苏州昆山的某个5G智慧园区试点正是如此,园区方在 5G+智能化车间上的应用中要求“本地数据不出园区”以保证企业数据的安全。
这些需求下,在网络边缘部署服务器节点,就近提供高效、智能的计算、存储和网络资源,成为最有效的解决方案。据市场研究机构预测,边缘计算市场规模将超万亿,成为与云计算平分秋色的新兴市场。
因此不难看出,伴随5G的普及,将催生海量的边缘数据中心需求,边缘数据中心将大行其道。
与当前集中式的云数据中心不同的是,由于边缘计算中心负责实时性业务决策和大量个人隐私数据的短周期存储,因此其将具备小型化、分布式、贴近用户的特点。5G时代的用户端将与云数据中心、边缘数据中心形成无比紧密的云-边-端架构。