鄭 毅

（北京華麒通信科技有限公司，北京 100080）

隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G、AI等技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度和數(shù)量都在爆炸式增長[1]，這大大增加了對高效、低時延的通信傳輸技術(shù)的需求。邊緣計算作為一種新型的計算范式，因其能夠在靠近數(shù)據(jù)源的地方完成數(shù)據(jù)處理，從而大大減少了延遲，提高了數(shù)據(jù)處理的效率，得到了廣泛的關(guān)注和研究[2]。邊緣計算不僅能夠處理離散的、由邊緣設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，還能夠快速響應(yīng)服務(wù)請求，滿足實時性的需求[3]。尤其在一些對時延敏感的應(yīng)用中，如自動駕駛、遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能制造等，邊緣計算展現(xiàn)出了無可比擬的優(yōu)勢。然而，盡管邊緣計算具有顯著的優(yōu)勢，如何將其與通信技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)高效、低時延的數(shù)據(jù)傳輸，仍然是一個重要而且具有挑戰(zhàn)性的問題。因此，本文將重點研究基于邊緣計算的高效低時延通信傳輸技術(shù)，詳細(xì)介紹邊緣計算和通信技術(shù)的總框架，探討結(jié)合方式，以及如何通過優(yōu)化技術(shù)策略實現(xiàn)高效、低時延的數(shù)據(jù)傳輸。希望本文的研究能為邊緣計算和通信技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供一些有價值的思考和參考。

1 基于邊緣計算的傳輸架構(gòu)

基于邊緣計算的傳輸架構(gòu)由網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、核心網(wǎng)EPC、移動中繼節(jié)點、匯聚節(jié)點以及MEC服務(wù)器（多接入邊緣計算）組成。如圖1所示。

圖1 高效低時延通信傳輸總框架

網(wǎng)絡(luò)服務(wù)負(fù)責(zé)管理和控制邊緣網(wǎng)絡(luò)，包括邊緣服務(wù)器、邊緣操作系統(tǒng)、邊緣應(yīng)用程序、邊緣云平臺和傳輸協(xié)議棧[4]。EPC是邊緣網(wǎng)絡(luò)中的一個關(guān)鍵組成部分，它負(fù)責(zé)管理和配置邊緣網(wǎng)絡(luò)，并提供網(wǎng)絡(luò)配置、性能監(jiān)測、安全管理等功能。移動中繼節(jié)點負(fù)責(zé)在移動設(shè)備和匯聚節(jié)點之間傳遞數(shù)據(jù)，并支持多跳、協(xié)作傳輸?shù)葌鬏敺绞?。匯聚節(jié)點負(fù)責(zé)收集和分析邊緣網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，并提供給MEC服務(wù)器進(jìn)行處理和分析。

MEC服務(wù)器負(fù)責(zé)管理和控制邊緣云平臺和移動設(shè)備之間的傳輸，并提供數(shù)據(jù)加密、身份驗證等安全機(jī)制。各個基站是基于邊緣計算的傳輸架構(gòu)的重要組成部分，它們之間存在著緊密的聯(lián)系和協(xié)作關(guān)系。基站之間通過傳輸協(xié)議進(jìn)行通信，并將數(shù)據(jù)發(fā)送給MEC服務(wù)器。MEC服務(wù)器負(fù)責(zé)管理和控制邊緣網(wǎng)絡(luò)，包括邊緣網(wǎng)絡(luò)配置、性能監(jiān)測、安全管理等功能?；局g則通過移動中繼節(jié)點和匯聚節(jié)點進(jìn)行通信，并將數(shù)據(jù)傳遞給MEC服務(wù)器進(jìn)行處理和分析。

2 邊緣計算通信傳輸技術(shù)

2.1 緩存壓縮流量

在基于邊緣計算的高效低時延通信傳輸技術(shù)研究中，緩存壓縮流量是一項重要的任務(wù)，圖2是緩存壓縮流量流程。

圖2 緩存壓縮流量流程

在接收數(shù)據(jù)之前，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，識別和刪除冗余數(shù)據(jù)。在邊緣計算中，有限的資源需要得到合理的分配和利用。緩存管理策略對于提高邊緣節(jié)點的性能，尤其是在面對高負(fù)載的情況下非常關(guān)鍵。在邊緣節(jié)點，使用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而降低傳輸?shù)臅r間和能源消耗。將處理請求發(fā)送后需要觀察是否命中MEC緩存，處理后向基站ENG發(fā)送請求。

對于不同類型的數(shù)據(jù)和服務(wù)，根據(jù)其對時延的敏感性、優(yōu)先級等因素進(jìn)行合理的調(diào)度。可以使用服務(wù)級別協(xié)議（SLA）來確定數(shù)據(jù)的優(yōu)先級，實時性需求高的數(shù)據(jù)應(yīng)優(yōu)先緩存和傳輸。壓縮單一流量后緩存數(shù)據(jù)，采用高效的HTTP/2通信協(xié)議可更有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源，降低傳輸時延?；谶吘売嬎愕南到y(tǒng)可以考慮使用新型的Intel Optane非易失性內(nèi)存作為緩存，這種內(nèi)存技術(shù)提供了相比傳統(tǒng)硬盤更高的讀寫速率，能有效降低讀寫延遲。

2.2 數(shù)據(jù)量多流合并

通過邊緣計算緩存壓縮流量后，要進(jìn)行數(shù)據(jù)量的多流合并，以此來進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)傳輸。對于多流數(shù)據(jù)，首先需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與標(biāo)識，為每個數(shù)據(jù)流分配一個唯一的標(biāo)識符，以便后續(xù)進(jìn)行合并與拆分。使用流標(biāo)簽（Flow Label）技術(shù)，在數(shù)據(jù)包頭部添加一個特殊字段，對數(shù)據(jù)流進(jìn)行唯一標(biāo)識。以Min-Max線性權(quán)重映射算法為例，將多個數(shù)據(jù)流合并為一個，具體由式（1）進(jìn)行計算：

式中，M(t)為合并后的流量，在時間t的數(shù)據(jù)點；為第i個流量，在時間t的數(shù)據(jù)點； 為第i個流量的權(quán)重，取值范圍為[0，1]，且滿足w1+w2+…+wn=1。在多流合并過程中，要設(shè)計合理的調(diào)度策略以確保服務(wù)質(zhì)量。在數(shù)據(jù)傳輸完成后，接收端需要將合并后的數(shù)據(jù)流拆分成原始數(shù)據(jù)流。這需要根據(jù)之前的數(shù)據(jù)流標(biāo)識進(jìn)行解碼，解碼后將拆分后的數(shù)據(jù)流分發(fā)給對應(yīng)的應(yīng)用或服務(wù)。在合并與拆分過程中，可能會遇到數(shù)據(jù)丟失、亂序等問題。為確保數(shù)據(jù)的完整性與正確性，需要使用循環(huán)冗余校驗（CRC）技術(shù)檢測數(shù)據(jù)在傳輸過程中的錯誤，同時結(jié)合自動重傳請求（ARQ）機(jī)制進(jìn)行錯誤恢復(fù)，以方便高效低時延通信傳輸。

2.3 高效數(shù)據(jù)傳輸

在基于邊緣計算的高效低時延通信傳輸技術(shù)研究中，高效的數(shù)據(jù)傳輸是關(guān)鍵?；ヂ?lián)網(wǎng)中，TCP和UDP是最常用的傳輸協(xié)議。然而為了實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)傳輸，該傳輸技術(shù)使用HTTP/3新型協(xié)議，在設(shè)計時直接考慮減少傳輸延遲、恢復(fù)丟失數(shù)據(jù)等問題，在傳輸前對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮可以有效地減少數(shù)據(jù)的體積，從而減少傳輸時間。在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中，使用TCP擁塞控制機(jī)制，以防止網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包過多導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞，從而有效提高網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。TCP的擁塞窗口大?。╟wnd）是一個重要的參數(shù)，它決定了一個TCP連接在任何時刻在網(wǎng)絡(luò)中未被確認(rèn)的數(shù)據(jù)量。TCP Reno算法可調(diào)整cwnd，在慢啟動和擁塞避免階段需要滿足的條件如式（2）所示：

在滿足條件后將大數(shù)據(jù)切分為較小的數(shù)據(jù)片，并嘗試并行傳輸這些數(shù)據(jù)片，以降低總的傳輸時間。如果環(huán)境允許，使用多路徑傳輸（MPTCP）技術(shù)，即通過多個路徑同時傳輸數(shù)據(jù)，以提高傳輸?shù)目煽啃院托?。在邊緣?jié)點處采用LFU緩存策略，減少對主服務(wù)器的請求，進(jìn)而減少網(wǎng)絡(luò)延遲。通過上述步驟和技術(shù)，可以實現(xiàn)基于邊緣計算的高效低時延通信傳輸。

3 測試實驗

3.1 測試環(huán)境及準(zhǔn)備工作介紹

為測試基于邊緣計算的通信傳輸能力，該實驗的邊緣節(jié)點為NVIDIA Jetson AGX Xavier，服務(wù)器為Dell PowerEdge R740，CPU使用Intel Xeon Gold 6152，RAM為128 GB，硬盤采用1 TB SSD，網(wǎng)絡(luò)為1 000 Mbps Ethernet。邊緣計算使用OpenStack Edge Computing Platform平臺，操作系統(tǒng)為Ubuntu 18.04 LTS，數(shù)據(jù)分析工具為Wireshark, Iperf 3，負(fù)載生成工具使用Apache JMeter。在Dell服務(wù)器上安裝并配置OpenStack Edge Computing Platform。配置并啟動NVIDIA Jetson AGX Xavier，確保其能在OpenStack平臺上正確工作。在服務(wù)器與邊緣節(jié)點之間建立網(wǎng)絡(luò)連接，使用Iperf 3測試并確認(rèn)網(wǎng)絡(luò)帶寬，并在邊緣節(jié)點上部署預(yù)定的服務(wù)與應(yīng)用。使用Apache JMeter生成預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，對邊緣計算系統(tǒng)進(jìn)行壓力測試。

3.2 測試結(jié)果分析和評價

選擇在平臺運(yùn)行1小時、2小時、4小時、8小時、16小時這5個時間點進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。測試的性能指標(biāo)包括平均響應(yīng)時間、TPS（Transaction Per Second）和數(shù)據(jù)傳輸速率，實驗結(jié)果如表1所示。

表1 實驗數(shù)據(jù)結(jié)果

從表1可知，即使在長達(dá)16小時的持續(xù)運(yùn)行時間內(nèi)，系統(tǒng)的平均響應(yīng)時間、每秒事務(wù)處理量（TPS）和數(shù)據(jù)傳輸速率都保持在較高的水平。響應(yīng)時間從20 ms微微上升到26 ms，這種增長幅度微小，說明系統(tǒng)能夠持久穩(wěn)定運(yùn)行。TPS從2 500降至2 380，傳輸速率從850 Mbps降至800 Mbps，顯示了系統(tǒng)在長時間運(yùn)行后依然保持良好的性能。即使在16小時后，系統(tǒng)每秒還能處理2 380個事務(wù)，說明基于邊緣計算的通信傳輸技術(shù)具有很高的處理能力。從數(shù)據(jù)傳輸速率來看，即使在16小時后，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸速率依然達(dá)到了800 Mbps。這顯示了基于邊緣計算的傳輸技術(shù)的高效性，它可以保證大量數(shù)據(jù)在短時間內(nèi)快速傳輸。響應(yīng)時間作為衡量系統(tǒng)時延的重要指標(biāo)，從20 ms增長至26 ms的微小改變，表明了基于邊緣計算的通信傳輸技術(shù)的低時延特性。

綜上，這些數(shù)據(jù)顯示了基于邊緣計算的高效低時延通信傳輸技術(shù)在穩(wěn)定性、處理能力、傳輸速率和低時延等方面具有顯著優(yōu)勢，這也正是邊緣計算的主要優(yōu)點之一：能夠在離數(shù)據(jù)源更近的地方完成數(shù)據(jù)處理，從而大大減少了延遲，提高了數(shù)據(jù)處理的效率。

4 結(jié)束語

綜上所述，文章詳細(xì)介紹了邊緣計算環(huán)境下的高效低時延通信傳輸技術(shù)的研究趨勢，建立了總體傳輸架構(gòu)，包括緩存壓縮流量、數(shù)據(jù)量多流合并、高效數(shù)據(jù)傳輸?shù)燃夹g(shù)點。經(jīng)過實驗可以看出，基于邊緣計算的通信傳輸技術(shù)可以建立很好的傳輸橋梁，實現(xiàn)高效低時延通信。在未來，技術(shù)人員還應(yīng)該加強(qiáng)邊緣計算環(huán)境中的資源管理、多設(shè)備協(xié)作傳輸、安全機(jī)制和算法優(yōu)化等方面的研究，考慮如何將邊緣計算與5G通信技術(shù)相結(jié)合，以進(jìn)一步提高通信傳輸?shù)男屎唾|(zhì)量。■