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世界已經從4G進入5G時代。隨著5G建設在全球如火如荼地鋪展，5G在金融、醫療、交通、制造等領域的應用創新也層出不窮。這些應用場景不僅需要非常低的、確定的網絡時延，而且需要海量、異構、多樣性數據接入，傳統的云計算處理模式面臨瓶頸與挑戰。
5G已至，邊緣數據中心大行其道
如果把網絡比喻成自來水網，數據是水流，傳統的云數據中心則是自來水廠或者水庫，它們組成的輸水系統即可滿足原有居民低水壓、小流量的用水需求。5G時代的到來，如同新增大批超高層建筑用戶，不僅用水量急劇增大，水壓也需要增高，傳統輸水系統無法滿足這些需求，云數據中心 “遠水不解近渴”。
在5G時代，諸多產業應用將催生海量數據，5G的大帶寬、低延時只能解決數據的傳輸問題，而這些數據的處理需求，會對現有云數據中心造成巨大挑戰。有多大呢？2020年將有超過500億的終端與設備聯網，有超過一半的物聯網網絡將面臨網絡帶寬的限制，有40%的數據需要在網絡邊緣分析、處理與儲存。
除對大帶寬的需求外，5G時代的不同產業應用場景亦提出了不同的需求側重點：
低時延：5G在醫療的應用——5G遠程手術需要極低時延保障醫生的操作準確度，2019年6月北京積水潭醫院的全球首例骨科手術機器人多中心5G遠程手術中，端到端的時延為20毫秒。低時延在5G+自動駕駛中的重要性同樣性命攸關，自動駕駛汽車的響應速度需要降低到毫秒級，方可及時處理路上突發情況。
高交互：傳統安防的主要作用是視頻監控和人工查閱，在5G時代智能安防將發展為全息感知和數據智能，在要事安保、城市綜合治理、港口等場景，既要監控人群密度與數量，還要配合人臉識別追蹤可疑人物的行為軌跡等，需要具備高交互性。
數據自治：有些企業、園區基于數據安全性和隱私性的考慮，會要求將數據存儲和處理都放在本地。2019年9月在蘇州昆山的某個5G智慧園區試點正是如此，園區方在 5G+智能化車間上的應用中要求“本地數據不出園區”以保證企業數據的安全。
這些需求下，在網絡邊緣部署服務器節點，就近提供高效、智能的計算、存儲和網絡資源，成為最有效的解決方案。據預測，邊緣計算市場規模將超萬億，成為與云計算平分秋色的新興市場。邊緣計算數據中心同樣區別于集中式的云數據中心，具備小型化、分布式、貼近用戶的特點。
5G時代數據中心云-邊-端架構
伴隨5G的普及，邊緣數據中心將大行其道，網絡從全云化邁向全智能化，架構從集中式邁向分布式，算力和AI從中心下移到邊緣。
利舊建新，邊緣數據中心之路荊棘叢生？
5G時代多種場景的部署需求也意味著，邊緣數據中心在形態和功能上都將有所改變，在各方面的需求也遠比云數據中心更為復雜。
“未來邊緣數據中心是數據的第一入口，負責實時性業務決策和大量個人隱私數據的短周期存儲，可能部署在無線基站、樓頂、倉庫或其他惡劣工作環境，其訪問控制與威脅防護難度大大提升?！敝袊磐ㄔ涸拼髷邓呒墭I務主管朱曉云認為，邊緣數據中心是一個更加復雜、精密、可靠的系統，需要比云數據中心具有更加嚴格的設計、建造、測試和管理流程。
據華為發布的《面向5G的邊緣數據中心基礎設施白皮書》顯示，邊緣數據中心的部署主要有利用現有通信機房改造與新建兩種方式。無論采用哪種方式，從全生命周期維度來看，邊緣數據中心的部署在以下四階段均存在重重挑戰。
一、規劃階段
眾所周知，邊緣數據中心要部署在距離用戶足夠近的位置，這就要求有龐大的數量才能覆蓋全部區域。單一省份運營商的邊緣數據中心站址規劃往往少則數百，多則數千，相當數量的邊緣數據中心可以通過對原有通信機房改造實現，此外還將產生大量新建需求。但并非所有站址都能有合適的資源以供使用，必須要考慮到網絡、供電、制冷以及運維便利性等很多問題。
二、設計階段
“麻雀雖小，五臟俱全”，邊緣數據中心雖然規模小，但多專業設計協同難，現場施工變更多，設計專業性仍然很強。況且為了貼近用戶端，大量邊緣數據中心的位置與所處環境從馬路邊到樓頂“一切皆有可能”，需要改造的通信機房也千差萬別，現場情況復雜，無法實現標準化設計，建設成本自然估算不準。
典型邊緣數據中心應用：高速路邊的ETC門架系統一體化柜
三、建設階段
通信機房的初始功能與數據中心不同，建設規范與標準自然也不相同，這就造成對通信機房的改造中其布局、供配電、制冷等方面都很難適配融合。以數據中心的供電常規要求為例，大量通信機房只有一路市電接入，沒有雙路市電，更沒有備用柴發。被改造的大量通信機房還擔負通訊任務，改造過程不能影響通訊。新建邊緣數據中心雖沒有以上改造難題，但要從頭開始，建設周期長，成本高。
四、營維階段
通信機房改造為邊緣數據中心后，設備增加帶來用電量和電費的攀升。無論邊緣數據中心部署在怎樣的環境，都需要交納相關費用，乘以邊緣數據中心的龐大數量，這一成本支出也相當可觀。邊緣數據中心的基礎設施構成復雜，造成安全性低，其散落各處并且數量巨大，也使得維護難度大、效率低、人工成本高。
顯而易見，以現有數據中心基礎設施進行邊緣數據中心部署可謂是困難重重。
本部分所引用的《面向5G的邊緣數據中心基礎設施白皮書》收錄于華為的“智領DC”計劃，據悉該計劃由華為聯合用戶、行業協會、設計院、上下游合作伙伴、高校、科研機構聯合發起，是業界首個面向數據中心能源創新內容研究的計劃，旨在通過知識分享、行業使能、生態合作，推動產業持續健康發展。
爆發前夜，邊緣數據中心基礎設施如何演進？
為滿足5G時代的應用場景需求，應對邊緣數據中心在規劃、設計、建設以及營維階段的種種挑戰，邊緣數據中心基礎設施亟待變革與演進，模塊化、智能化以及全?；忍匦圆豢苫蛉薄?/span>
《面向5G的邊緣數據中心基礎設施白皮書》中提出，“全棧極簡”與“全棧高效”是邊緣數據中心基礎設施解決方案發展的演進方向及技術趨勢。
全棧極簡：“全棧融合”+“全棧模塊化”將帶給最終用戶極簡的基礎設施。
全棧融合
利舊現有通信機房部署邊緣數據中心的方式，將促使通信機房與邊緣數據中心的功能融合，既承擔通訊任務又承擔邊緣計算任務。為了實現其設備布局、供配電、制冷等全面適配融合，機房或機柜內的接入設備、傳輸交換設備、核心網設備、邊緣計算設備等基礎設備產品將向ICT硬件設備融合和機電設備融合方向發展。
全棧模塊化
去工勘、去設計、去工程化的是未來基礎設施的發展趨勢。因此，模塊化是減少邊緣數據中心規劃設計和建設階段工作量和工作難度的發展方向。因部署場景的復雜，邊緣數據中心的全棧模塊化可分為四個層次：邊緣數據中心節點模塊化、單個邊緣數據中心節點系統模塊化、配電制冷等架構模塊化、各部件模塊化。從全局到部件的模塊化，可幫助邊緣數據中心實現快速上線、海量布局和柔性擴容。
全棧高效：邊緣數據中心在設計與營維等階段面臨工勘作業量大、運維管理困難、安全性低、等問題，需要在未來發展中借助智能化、AI、大數據等技術，構筑面向 5G 的邊緣數據中心基礎設施。
1、 全生命周期高效
3D建模、AI等智能化手段的引入將大大降低全生命周期的工作量和工作難度，提高效率。海量邊緣數據中心使用人工運維的難度與成本不可想象，無人巡檢、智能管理、部件協同、故障預警等智能化營維是必然趨勢。這需要依托物聯網、AI、大數據技術實現部件數字化、部件智能化和系統智能化。
2、 全棧協同
邊緣數據中心基礎設施需要全棧協同，所有基礎設施和設備轉變為到可以精確感知和精準控制，使基礎設施和設備硬件聯通、基礎設施和業務聯動。全棧協同的顆粒度由大到小可實現從“按IT功率階梯變化調節空調數量和加載率”到“按IT器件工況匹配空調末端精確制冷”。
最后，回歸到邊緣數據中心建設場景討論。由于邊緣數據中心突出的“小”與“多”的特性，注定其從選址開始即完全不同于傳統的云數據中心，利舊與新建將是邊緣數據中心的主要部署方式。
除非是必需的核心節點，否則更多地利用現有通信機房改建為邊緣數據中心是最快捷、最穩健的方式?！癉C 化”是改造和擴建現有通信機房以及新建 ICT 融合機房的趨勢。改建過程中，數據中心的建設標準與規范不能生硬套用到邊緣數據中心上。邊緣數據中心雖然規模小，但新建的話，海量的站址獲取、光纖傳輸、市電接入等方面的難度和復雜性并不弱于一座云數據中心的新建。為了盡量減少以上困擾，“去城市化”和選址“去中心化”將是新建邊緣數據中心的趨勢。前述的標準化、模塊化和預制化可以減少新建邊緣數據中心的難度，實現快速交付。
結語：
5G將催生海量的邊緣數據中心需求，5G時代的用戶端將與云數據中心、邊緣數據中心形成無比緊密的云-邊-端架構。而基于邊緣數據中心部署中面臨的種種挑戰，未來邊緣數據中心基礎設施將向全棧極簡與全棧高效的方向發展。
總之，雖然在5G時代邊緣數據中心的發展還存在很多挑戰，但大勢浩蕩，不可阻擋。
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