5G 應(yīng)用場(chǎng)景需求大多是基于移動(dòng)寬帶增強(qiáng)(eMBB)、海量機(jī)器類通信(mMTC)、超高可靠超低時(shí)延通信(uRLLC),不同場(chǎng)景對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的需求迥異,單純沿用類似于3G/4G 中面向移動(dòng)寬帶業(yè)務(wù)QoS方案難以滿足5G業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的嚴(yán)苛需求,迫切需要網(wǎng)絡(luò)具備可以面向不同場(chǎng)景的用戶需求按需定制的能力。5G系統(tǒng)引入網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù),通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一管理,不同業(yè)務(wù)分配相互隔離,能夠滿足業(yè)務(wù)需求的資源及不同業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)性能需求。為了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù),5G 通過引入軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)與網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(NFV)技術(shù)實(shí)現(xiàn)計(jì)算存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一管理。
邊緣云(MEC)技術(shù)是5G 技術(shù)體系中一個(gè)比較重要的技術(shù)手段。隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來及云計(jì)算應(yīng)用的不斷發(fā)展,集中式的云已經(jīng)無法滿足終端側(cè)“大連接、低時(shí)延、大帶寬”的云資源需求,而且經(jīng)過很多物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的驗(yàn)證(如物流園區(qū)),很多云計(jì)算并不需要在集中式的云端進(jìn)行處理,在無線側(cè)處理更為妥當(dāng)。將云能力下沉到邊緣側(cè),對(duì)無線側(cè)網(wǎng)絡(luò)需求進(jìn)行預(yù)處理,在提高用戶體驗(yàn)的同時(shí)減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。
本文針對(duì)物流倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景,將邊緣云與5G網(wǎng)絡(luò)切片能力結(jié)合起來,邊緣云側(cè)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的切片需求進(jìn)行預(yù)處理,判定業(yè)務(wù)屬性,將不需要通過核心網(wǎng)上云的業(yè)務(wù)在邊緣云側(cè)進(jìn)行處理,將剩余需求給予切片服務(wù)。從而,既能更好服務(wù)于客戶,又能減輕通信網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。5G 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的技術(shù)簇,相輔相成才能發(fā)揮更大的價(jià)值。
3GPP SA1 提出網(wǎng)絡(luò)切片的需求[1],通過需求分析,指出網(wǎng)絡(luò)切片可以讓運(yùn)營(yíng)商根據(jù)用戶需求提供按需定制的邏輯網(wǎng)絡(luò),為5G多場(chǎng)景下的需求提供解決方案。3GPP SA2研究端到端網(wǎng)絡(luò)切片系統(tǒng)設(shè)計(jì),定義了網(wǎng)絡(luò)切片的相關(guān)概念和切片控制流程,包括網(wǎng)絡(luò)切片標(biāo)識(shí)、網(wǎng)絡(luò)切片接入與選擇、切片會(huì)話隔離、切片移動(dòng)性管理、支持漫游等;針對(duì)ITU 提出的3 個(gè)5G 典型應(yīng)用場(chǎng)景,定義了不同的標(biāo)準(zhǔn)化切片/業(yè)務(wù)類型。
此外,3GPP SA5工作組定義了網(wǎng)絡(luò)切片管理的信息模型和服務(wù),包括生命周期和配置管理服務(wù)、故障檢測(cè)服務(wù)和性能保障服務(wù),如圖1所示。
圖1 網(wǎng)絡(luò)切片管理功能示意
基于1.1 節(jié)中網(wǎng)絡(luò)切片的定義,很多文獻(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)進(jìn)行了細(xì)化。文獻(xiàn)[3]和[4]從無線網(wǎng)絡(luò)側(cè)出發(fā),研究網(wǎng)絡(luò)切片的資源分配策略。文獻(xiàn)[5]和[6]從用戶角度出發(fā),提出一種基于網(wǎng)絡(luò)能力開放的5G切片管理方法,通過網(wǎng)絡(luò)開放能力反饋切片管理所需網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和運(yùn)行狀態(tài),更好地實(shí)現(xiàn)切片管理的靈活性和時(shí)效性。文獻(xiàn)[7]和[9]則從整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)出發(fā),設(shè)計(jì)新型的網(wǎng)絡(luò)管理架構(gòu),進(jìn)行切片需求導(dǎo)向的基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)間協(xié)作性能分析,實(shí)現(xiàn)整個(gè)5G 網(wǎng)絡(luò)的資源分配。文獻(xiàn)[10-11]從垂直行業(yè)出發(fā),如無人機(jī)、電網(wǎng)、車路協(xié)同、媒體等,研究行業(yè)屬性,設(shè)計(jì)面向ToB 行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)切片解決方案。
總之,上述文獻(xiàn)均是單獨(dú)考慮網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)在各種場(chǎng)景下的優(yōu)化。文獻(xiàn)[4]提出將網(wǎng)絡(luò)切片和邊緣云資源融合策略,將核心網(wǎng)資源和云計(jì)算能力下沉到網(wǎng)絡(luò)邊緣,由MEC 控制整個(gè)網(wǎng)絡(luò)資源以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的快速響應(yīng)。一方面,這不利于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的安全性,因?yàn)檫吘壴葡鲁恋接脩魝?cè),容易遭受攻擊;另一方面隨著邊緣云數(shù)量增多,整個(gè)5G網(wǎng)絡(luò)資源分配難以協(xié)調(diào)。
MEC 是基于云計(jì)算技術(shù)的核心和邊緣計(jì)算能力,構(gòu)筑在邊緣基礎(chǔ)設(shè)施之上的云計(jì)算平臺(tái)。
MEC將計(jì)算資源和存儲(chǔ)能力帶到RAN網(wǎng)絡(luò)邊緣,目的是減少延遲,確保高效的網(wǎng)絡(luò)操作和服務(wù)交付,提升用戶體驗(yàn)。一般來說,邊緣服務(wù)有以下幾個(gè)特點(diǎn)[2]。
a)能夠提供像數(shù)據(jù)中心一樣靈活的資源分配及管理,能夠?qū)崿F(xiàn)組織的管理模式。這表明,邊緣服務(wù)設(shè)備的存在不會(huì)給現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)管理帶來更大的代價(jià),就像是在網(wǎng)絡(luò)中插入了一個(gè)可用的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算設(shè)備。
b)具有遠(yuǎn)高于智能監(jiān)控設(shè)備或者智能移動(dòng)設(shè)備的計(jì)算能力,在其資源允許范圍內(nèi),能夠服務(wù)多個(gè)計(jì)算密集型的應(yīng)用任務(wù),同時(shí)邊緣服務(wù)設(shè)備與數(shù)據(jù)中心之間一般通過有線網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行聯(lián)網(wǎng),與數(shù)據(jù)中心能夠保持很好的通信。
c)邊緣服務(wù)設(shè)備具有“靠近”應(yīng)用設(shè)備的特性,相對(duì)于數(shù)據(jù)中心,應(yīng)用的請(qǐng)求能夠較快地在邊緣服務(wù)設(shè)備得到滿足。
d)一般來說,邊緣服務(wù)設(shè)備是構(gòu)建在計(jì)算資源虛擬化的基礎(chǔ)之上的(例如使用了Amazon ECC2 和OpenStack 等經(jīng)典云資源虛擬化技術(shù))。本文將MEC技術(shù)融入網(wǎng)絡(luò)切片管理架構(gòu)中,就是利用了MEC 的網(wǎng)絡(luò)控制與資源分配能力,基于物流倉(cāng)儲(chǔ)的特點(diǎn),提前處理特殊場(chǎng)景下(如暴力分揀監(jiān)控)的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求,減少端到端的網(wǎng)絡(luò)切片負(fù)載。
本文提出了一種在5G 智能物流倉(cāng)庫(kù)場(chǎng)景下的新型網(wǎng)絡(luò)切片與邊緣云融合技術(shù)。此技術(shù)不但能夠充分發(fā)揮邊緣云的本地化處理能力,減輕5G 網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,還能夠更加安全合理地分配網(wǎng)絡(luò)切片能力,在滿足客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)能力不同要求的同時(shí),進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)資源的使用效率。
隨著“智能制造”國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施,現(xiàn)代物流技術(shù)向著大規(guī)模數(shù)字化、智能化、集成化、自動(dòng)化發(fā)展??焖?、高效、安全的進(jìn)行倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)已經(jīng)成為生產(chǎn)企業(yè)的重要競(jìng)爭(zhēng)力。5G 時(shí)代的來臨更為物流升級(jí)改造帶來了新的機(jī)遇。5G憑借大帶寬、低時(shí)延、廣連接的特性,聯(lián)合大數(shù)據(jù)、人工智能、云、物聯(lián)網(wǎng)等多種技術(shù)為物流倉(cāng)儲(chǔ)智能化升級(jí)提供了可能。
有別于普通的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控,智能物流倉(cāng)儲(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控場(chǎng)景需要5G的大帶寬、低時(shí)延的雙重保障。如視頻監(jiān)控場(chǎng)景(如監(jiān)控暴力分揀),除了要求5G大帶寬保障高清視頻順利傳輸之外,同時(shí)還需要低時(shí)延來保證視頻分析的結(jié)果及時(shí)反饋回現(xiàn)場(chǎng),違規(guī)操作部分視頻(AI 識(shí)別)傳到云端保存,需要邊緣云與網(wǎng)絡(luò)切片協(xié)同作業(yè)(見圖2)。
圖2 倉(cāng)儲(chǔ)視頻監(jiān)控場(chǎng)景網(wǎng)絡(luò)示意圖
在當(dāng)代的物流倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中,倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境相對(duì)封閉,四周墻壁的鋼筋混凝土材質(zhì)較多,室外基站信號(hào)無法提供強(qiáng)有力的通信保障;室內(nèi)貨架、分揀線、智能機(jī)械設(shè)備等材質(zhì)多種多樣,如木質(zhì)、鋼鐵、塑料等,不同的材質(zhì)對(duì)信號(hào)衰減有不同的影響。此外,大規(guī)模的自動(dòng)化機(jī)器調(diào)度場(chǎng)景,如AGV 協(xié)同運(yùn)輸,需要多臺(tái)AGV 與調(diào)度平臺(tái)進(jìn)行及時(shí)有效的通信,這一點(diǎn)Wi-Fi 很難保障。為解決此問題,目前有些AGV 控制器放在車端以保障通信的及時(shí)性,但此方案不能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的AGV調(diào)度;有些AGVS 控制器部署在倉(cāng)儲(chǔ)本地,會(huì)存在AP跳轉(zhuǎn)時(shí)AGV 卡頓甚至宕機(jī)風(fēng)險(xiǎn)??紤]到AGVS 調(diào)度對(duì)時(shí)延的要求,將調(diào)度系統(tǒng)放置云端方案還不成熟。
5G 技術(shù)的成熟,使得5G 信號(hào)質(zhì)量逐步提高,大帶寬、低時(shí)延、廣連接的特性也被各個(gè)垂直行業(yè)所看重,而AGVS 云調(diào)度場(chǎng)景,最需要的便是5G 的低時(shí)延、廣連接的特性,倉(cāng)儲(chǔ)內(nèi)部有望通過5G波束賦形技術(shù)避免AGV 通信卡頓問題。因此,AGVS 云化調(diào)度系統(tǒng)需要5G切片技術(shù)來保證低時(shí)延和廣連接(見圖3)。
圖3 倉(cāng)儲(chǔ)大規(guī)模機(jī)器協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景網(wǎng)絡(luò)示意圖
通過以上分析可知,5G 切片技術(shù)能夠很好地保障智能物流園區(qū)的通信質(zhì)量,針對(duì)有物流特色的應(yīng)用(如暴力分揀視頻監(jiān)控應(yīng)用)也需要邊緣云技術(shù)的輔助。為此,本文提出了一種邊緣云與網(wǎng)絡(luò)切片融合的技術(shù)方案,為實(shí)現(xiàn)此方案,本文提出了一種網(wǎng)絡(luò)裝置——網(wǎng)絡(luò)分析管理器。此分析器是一種軟件管理模塊,采用微服務(wù)架構(gòu),部署于MEC 硬件中,用于處理用戶網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。
網(wǎng)絡(luò)分析管理器功能示意及交互邏輯圖如圖4所示。
如圖4 所示,此管理器最先接收用戶側(cè)的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。收到請(qǐng)求后:
圖4 網(wǎng)絡(luò)分析管理器功能示意及交互邏輯圖
第1步,調(diào)用業(yè)務(wù)需求分析模塊,對(duì)用戶的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求進(jìn)行分析。用戶向網(wǎng)絡(luò)發(fā)起網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求,其參數(shù)包括Qos 參數(shù)(時(shí)延、速率、抖動(dòng)、丟包率等)、容量參數(shù)(用戶數(shù)、用戶密度)及業(yè)務(wù)參數(shù)(業(yè)務(wù)類型及安全性指標(biāo)等)。此業(yè)務(wù)需求分析模塊首先根據(jù)業(yè)務(wù)參數(shù)分析,初步判定哪些網(wǎng)絡(luò)性能是由MEC 來提供,哪些是由網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)來提供。主要判定的依據(jù)是此業(yè)務(wù)是否需要跨域或者上云,如果是則由網(wǎng)絡(luò)切片提供服務(wù),否則由MEC進(jìn)行服務(wù)。
第2步,調(diào)用聚合業(yè)務(wù)及網(wǎng)絡(luò)性能分析模塊。此模塊將根據(jù)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)條件對(duì)第1 步的決策進(jìn)行微調(diào)。聚合分析是將所有業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求綜合起來,并結(jié)合現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行整體分析??刹捎秘澬乃惴ǖ葋砼卸ìF(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)是否可以滿足其業(yè)務(wù)需要,如果RAN 側(cè)網(wǎng)絡(luò)資源緊張,則考慮轉(zhuǎn)移一部分應(yīng)用至MEC端,反之亦然。
第3步,調(diào)用任務(wù)分配模塊。根據(jù)第2 步的分析結(jié)果,下發(fā)網(wǎng)絡(luò)切片需求及MEC 處理任務(wù),并將相應(yīng)的數(shù)據(jù)流引入各自流程中。
基于以上提出的網(wǎng)絡(luò)分析管理器,本文提出了在5G 智能物流倉(cāng)儲(chǔ)等大量IoT 設(shè)備請(qǐng)求網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景下,邊緣云與網(wǎng)絡(luò)切片的融合技術(shù)方案。
如圖5所示,在物流倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景下,邊緣云與網(wǎng)絡(luò)切片的融合技術(shù)方案流程分為如下幾個(gè)步驟。
第1步,用戶發(fā)起網(wǎng)絡(luò)性能請(qǐng)求,其參數(shù)包括QoS需求、容量參數(shù)及業(yè)務(wù)參數(shù)。
第2步,網(wǎng)絡(luò)分析管理器接收請(qǐng)求,并對(duì)請(qǐng)求參數(shù)進(jìn)行分析,結(jié)合剩余網(wǎng)絡(luò)資源,判定該業(yè)務(wù)需求是否需要進(jìn)行切片處理。
第3步,如果需要進(jìn)行切片處理,則將相應(yīng)的需求參數(shù)發(fā)送至網(wǎng)絡(luò)切片管理器進(jìn)行處理;否則交由MEC處理。
圖5 邊緣云與網(wǎng)絡(luò)切片的融合技術(shù)方案流程
第4 步,網(wǎng)絡(luò)切片管理器或者M(jìn)EC 進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源分配,保障用戶通信網(wǎng)絡(luò)性能。
第5 步,網(wǎng)絡(luò)切片管理器與MEC 向網(wǎng)絡(luò)分析管理器反饋剩余網(wǎng)絡(luò)資源。
本文詳細(xì)分析了物流園區(qū)倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)的2 個(gè)典型5G 應(yīng)用場(chǎng)景,并探索了在此場(chǎng)景下5G 切片技術(shù)的創(chuàng)新方案。將5G切片技術(shù)與邊緣云技術(shù)融合起來,在邊緣側(cè)對(duì)網(wǎng)絡(luò)需求進(jìn)行統(tǒng)一分析處理,對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行合理分配,既滿足物流倉(cāng)儲(chǔ)對(duì)于5G 網(wǎng)絡(luò)的需求,也減少了對(duì)運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的壓力。