“联接+计算+生态” 让MEC成为5G边缘计算的“活水”

高清视频、AR/VR、远程驾驶等多个场景,对网络提出更高的要求。MEC技术是实现5G低时延和提升带宽速率的关键技术之一。4月28日,在通信世界全媒体举办的"乘5G商用浪潮,MEC成熟度几何?"线上沙龙活动中,华为云核心网5G核心网首席营销专家尹东明从三个角度分析如何打造最好的MEC网络,并举例介绍MEC如何使能千行百业。     

5G MEC专网建网模式研究

阐述MEC是5G专网CT侧和IT侧的融合,它是面向5G通信的大带宽、低时延、本地化应用的解决关键技术。探讨5G MEC的网络架构与建网模式,分析5G MEC的网络分流方式与安全方案。     

打造开放边缘生态 “新基建”加速5G+MEC行业落地

2019年5G元年的到来,让MEC产业发展大大提速。2020年,5G建设规模展开,随着移动网络的下沉以及各行业5G应用的蓬勃发展,MEC真正迎来了建设高峰。MEC迎来怎样的机遇和挑战?MEC如何赋能垂直行业?4月28日,通信世界全媒体"5G加速跑"系列沙龙第三期——"乘5G商用浪潮,MEC成熟度几何?"如期上线,多位专家大咖在线深入讨论,深挖MEC商业模式,积极推动5G+MEC行业落地。     

中国移动4.9 GHz频段在港口场景应用研究

对中国移动4.9GHz频段在港口场景下的应用进行研究.对智慧港口的上行大带宽、可靠性、低时延等网络需求进行分析,提出相应的解决方案,以3:2时隙配比应对上行大带宽需求,以网络切片实现对ToB专网业务差异化调度,以MEC网络支撑港口工业控制低时延要求.测试表明,上行峰值速率达到650Mbps,时延降低300％,专网用户优先分配了资源,验证了所提方案的有效性.该方案的实施可以增加港口集装箱吞吐率,降低人力成本,降低货物损失率,降低维护开销.     

电动汽车通信网络的MEC部署策略研究

MEC是5G网络架构中很重要的一个环节.然而,基于时延、带宽、机房条件、安全等方面的考虑,不同业务中MEC服务器的部署位置有着不同要求.文章首先分析了边缘计算的典型业务场景及部署需求,以及在边缘计算的典型业务V2X中需要考虑的问题,并在此基础上提出了适用于电动汽车通信网络的网络建设方案.     

面向5G的MEC系统关键技术

移动边缘计算(MEC)是未来5G移动通信系统提升服务应用能力的重要技术手段之一。通过在无线接入网络的边缘节点处部署具备计算、存储和通信能力的服务应用平台,MEC能够有效处理终端用户的高时效性业务需求,大幅度缩短端到端时延,并解决核心网络的数据流量瓶颈等相关问题。     

一种基于spark的边缘云大数据分析算法研究

算力和时延等要求不断提高,加速了边缘计算(MEC)的规模应用,边缘计算将计算和存储功能下沉至网络边缘的数据生产侧,将传统云计算的部分处理任务迁移至边缘计算节点,提升了用户体验,但同时,分布式计算产生海量日志数据,对运维管理提出了更高要求。文章以云宽带边缘大数据为例,探索并提出了一种基于spark的日志数据的分析算法实现,并对比了Hadoop MapReduce在分析过程中的效率,该实现能够有效解决边缘计算中普遍存在的度量分析效率的问题。     

诺基亚和上海贝尔黄世翔:MEC向5G演进可分3步

随着互联网的飞速发展,用户对网络流量的需求日益增加,要求也越来越高,因此网络面临的压力也越来越大.为了更快响应用户的网络需求,MEC应运而生,目前MEC已成业界热议的话题. 在4月27日召开的“2017 MEC技术与产业发展峰会”上,诺基亚和上海贝尔无线解决方案经理黄世翔指出,MEC的概念虽然听起来比较陌生,但却是一个普遍存在的概念,人体中便有MEC的机制,在面对紧急情况时,人体的神经系统通过本地分流和本地处理,创造低时延反射弧,降低反应时延并减轻伤害,这种边缘计算的处理能力能够减轻大脑负荷,这种处理机制与MEC相似.     

5G Mec在算力网络中的应用

阐述5G MEC是CT侧和IT侧融合的新产物,算力网是5G+MEC的衍生体,将泛在的算力和泛在的网络结合,组合成一张能够承载和调度大数据能力的网络。探讨算力网与5G+MEC的构建模式,以及MEC在算力网环境中的应用价值。     

基于MEC的高速铁路无线通信网络优化方案

为实现对高速铁路无线通信网络的优化处理,满足高速铁路安全、可靠、高效运行的多维铁路运输需求,在分析现有高速铁路车地无线通信网络的基础上,结合目前在其他行业广泛应用和推广的MEC技术,提出了基于MEC的高速铁路无线通信网络优化方案。通过实验室搭建仿真环境,对比两种高速铁路无线通信网络的优化方案模型,并对基站和车站MEC服务器功能及MEC平台架构进行阐述,通过高速铁路应用实例,系统地描述基于MEC的无线通信网络优化方案,为后续高速铁路无线通信网络优化提供理论依据,对网络时延、无线传输优化、虚拟化技术等方面的研究和攻关提供模型支持。     

基于数据块优先级的无线多跳Mesh网络数据分发算法

为了解决当前无线多跳Mesh网络数据分发算法大都使用Mesh-Pull分发策略,导致其传输性能较弱,以及较大的数据分发时延的不足,设计了基于数据块优先级的无线多跳Mesh网络数据分发算法。首先,基于Mesh-Pull方法,考虑其吞吐量与时延的干扰作用,定义了最优化择取机制,并引入数据块的优先级,确定网络中的待传输数据块的请求排序,并通过评估Mesh网络的带宽和SNR值,寻找出最优邻居节点。实验数据显示,与当前Mesh-Pull数据分发算法相比,该算法具有更低的网络时延与更高的吞吐量。     

基于SDN的网络数据管理与分析研究

随着大数据、人工智能和SDN(软件定义网络)技术的迅猛发展,作为宝贵资源的数据日益得到重视.数据流量拥有高带宽、低时延和突发性等特征,而SDN具备控制平面与数据平面分离、开放性接口以及可编程性三大特征.在数据中心应用SDN技术,能够充分满足网络数据管理与分析的应用需求.文章介绍基于SDN的网络数据和分析层次结构,归纳大...     

MEC规划方案及部署策略的探讨

5G新网络架构引入和关键技术应用正在推动网络变革和技术创新,加速通信运营商网络向以DC为核心的组网架构演进,促进MEC在5G网络中的规模部署和商用,成为未来网络和业务深度融合的新型关键基础设施。针对5G网络中MEC规划部署架构、方案和策略等关键问题,首先基于国内运营商网络重构的目标架构和关键举措,研究了MEC在5G网络中融合部署实施架构,其次结合业务、技术和运维等因素,提出了MEC规划方案和部署策略,最后阐述了固移融合趋势下MEC网络及平台体系架构。     

“5G+MEC”为智能制造赋能的部署应用

MEC是5G网络的关键技术之一,可以将应用本地化,促进网络和业务的深度融合。为实现“5G+MEC”在垂直行业的应用,采用NFV技术部署了服务化架构的5G核心网,并在郑州格力制造园区部署面向智能制造的MEC,采用独立组网方式实现园区5G覆盖,打造了“计算+连接”的5G MEC网络。通过将“5G+MEC”应用在智能制造行业,实现工业制造的网络化、信息化、智能化,使得生产数据在网络边缘处理而不必上传至核心网,降低了网络时延,实现了智能制造的数据闭环。     

边缘计算中的网络建设需求分析

文章系统介绍了移动边缘计算关键技术,详细分析了MEC网络平台架构及功能,对于典型与应用场景中的数据分流业务进行了论述和介绍。在5G网络应用中,MEC技术通过为移动网边缘,无线接入网提供IT服务,同时提供强大的云计算能力,满足了本地化业务、近距离部署的功能要求,极大地提高了用户体验。     

基于SDN和MEC的5G VANET架构及其性能分析

为了在大规模的车载自组织网络（Vehicular Ad-hoc Network,VANET）中提供灵活的网络管理、控制和提高资源利用率,结合软件定义网络（Software Defined Network,SDN）、云无线接入网络（Cloud Radio Access Network,C-RAN）和移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）,提出了一种分层的5G VANET架构（5G MEC VANET）,能够支持智能交通系统各种功能和应用的动态特性,同时降低网络管理成本。此外,位于网络边缘的MEC框架避免了车辆与路边基站的频繁交互,减少了数据传播延时。仿真结果表明,与传统VANET和5G VANET架构相比,所提出的架构降低了传播时延,提高了网络带宽吞吐量,同时减少了控制器开销。     

网络时延对数据中心布局的影响研究

随着5G、移动互联网、大数据、人工智能等信息技术与经济社会各领域的深度融合,不同业务数据对传输时延提出了不同要求,低时延业务需求迅速增长,网络时延已成为用户选取数据中心的重要指标。在端到端分析数据包传输的基础上,重点研究了影响网络时延的主要因素及相应的优化措施,并提出数据中心选址的建议。     

基于5G移动网络中边缘计算与计算迁移模型的研究

随着通信技术和移动互联网的高速发展,移动通信已进入了5G时代。但数据的蓬勃发展也让网络面临大带宽、低时延、广连接、高可靠度、高安全性等挑战。面对这些挑战,移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)孕育而生了,MEC架构提供了分流、计算、业务感知、计算迁移的能力,并将相应能力下沉至网络边缘。文章首先介绍了边缘计算在5G网络中的基本架构和最新的研究成果。其次,基于MEC平台下的任务迁移是未来必然的发展趋势,分析了MEC环境下任务迁移的过程、算法、优势等。最后提出了目前边缘计算发展所面临的问题及挑战。     

移动边缘计算中基于内容流行度的深度强化学习缓存机制

随着5G商用的推进,涌现出大量依赖高速率、低时延的新应用,混合现实(Mixed Reality,MR)就是其中之一.考虑到从中心云传输服务内容到MR设备会带来很大时延和能耗问题,引入移动边缘计算(Mobile Edge Compu?ting,MEC)技术,通过在MEC服务器上缓存用户的预渲染环境帧,以减少延迟和能耗.针...     

移动边缘网络中基于用户移动的服务功能链迁移策略

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过在网络边缘部署服务器,提供计算和存储资源,可为用户提供超低时延和高带宽业务。网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)与MEC技术相结合,可在MEC服务器上提供服务功能链(Service Function Chain,SFC),提升用户的业务体验。为了保证移动用户的服务质量,需要在用户跨基站移动时将SFC迁移到合适的边缘服务器上。主要以最小化用户服务的端到端时延和运行成本为目标,提出了MEC网络中具有资源容量约束的SFC迁移策略,以实现移动用户业务的无缝迁移。仿真结果表明,与现有方案相比,该策略具有更好的有效性和高效性。