5G 跟云计算是什么关系

5G 跟云计算是什么关系?5G 时代商业创新可能有哪些新的模式?物联网和边缘计算在 5G 和云计算时代处地什么位置?本文试图对这些问题做一个梳理。

5G 技术提高数据传输带宽和速度，提高了设备接入的规模，这就意味着更大的系统容量，意味着数据流量的惊人增长，需要更大规模的核心网络与之相适应。

在 4G 时代，核心网通常都使用专用硬件。进入 5G 时代，就像企业网经历了从专用服务器向 X86 服务器虚拟化转变、向云计算转变一样，数据通信的核心网也步入虚拟化时代，用 X86 服务器等通用设备替代专用的硬件。这种技术有一个专门的名称叫 vEPC (Virtualized Evolved Packet Core，虚拟演进的分组核)。

进一步，直接利用云计算来构建核心网，更加方便、快捷、低成本。因为世界上已经有相当规模的云基础设施，可以按需使用，规模可伸可缩。

在美国有一家叫 Afirmed Networks 的公司，提供了在 AWS 上搭建核心网的解决方案，赢得了产品创新大奖。Transatel 是一家法国的移动虚拟网络提供商/集成商，在物联网连接技术方面非常领先，已经在美国、西欧和日本提供商业化的物联网连接技术，覆盖消费电子物联网、网联汽车和工业物联网多个领域。这家公司今年刚刚被 NTT 通信集团收购到旗下。Transatel 公司首席执行副官(Deputy CEO) Bertrand Salomon 对 Afirmed Networks 公司的 vEPC 方案评价说：“利用 Affirmed Networks 公司业界领先的、基于 AWS 的、互联网规模的移动核心网解决方案，将改写行业规则。”

之所以说改写行业规则，是因为有了这样的方案。不需要传统运营商那样大规模的基础设施投入，就可以组织运营商级别的核心网，而且可以根据用户规模按需缩放。

另一家叫 Athonet 的公司。它基于 5G 和云计算组建边缘网络，可以说是另一个颠覆性的创新。Athonet 为用户提供本地部署的 Athonet 边缘节点。用户可以利用 Athonet 边缘结点，基于 5G 网络组建自己的边缘网络。

Athonet 边缘节点是跟 AWS 云连接的，通过 AWS 云进行管理。Athonet 边缘节点为本地 LTE 基站群供电，并允许边缘网络内所有的流量在本地、在防火墙之内路由，这样可以缩短延时，减少网络抖动(网络不会忽快忽慢)，安全性增加，更经济，支持苛刻的边缘计算场景。边缘网络通过连接到 AWS 云，可以实现更复杂的功能，例如身份验证、移动性和漫游等等。

以上两种技术的颠覆性在于，如果不考虑准入问题，或者在运营商没有覆盖的地方，企业可以组织自己的网络。如果有准入的问题，也可以由持牌的运营商为企业提供这样的业务。

Athonet 已经在 AWS Marketplace 推出了名为 BubbleCloud (气泡云)的 SaaS 服务，用户可以按使用量付费。

通过 5G 可以连接大量的设备，因此 5G 网络成为物联网的重要连接技术。而以 AWS 为代表的云服务商，推出了一系列适用于物联网设备的云服务。举例来说，像 AWS IoT Core、AWS IoT Device Management 、AWS IoT Events、AWS IoT Device Defender 、AWS IoT Greengrass、 AWS IoT Analytics、AWS IoT Greengrass ML Inference at Edge 等等这些云服务，提供了物联网设备组网、设备管理、设备控制、安全保护、数据采集、数据分析、机器学习推理等功能。将这些物联网服务部署在设备端，既可以节省带宽资源，改善用户体验，又可以将计算能力安排到网络边缘位置，为第三方应用集成创造了新的空间。

任何一种网络都不是万能的，5G 也不例外。在一些数据非常大、或者网络覆盖不到的场合，可能 5G 也无能为力，可能需要考虑专门的边缘计算。边缘计算跟物联网的类似之处在于，在网络连接方面都有可能不是实时的，需要先在端侧进行一些计算处理，然后将处理的结果同步到云端。它们的不同在于，在谈到边缘计算的时候，其计算能力通常比物联网设备更强大。但是广义地说，物联网设备所进行的计算处理，或许也可以称作边缘计算。

从 AWS 来看，目前主要有三种支撑边缘计算的云服务。一是 AWS 的数据迁移设备 Amazon Snowball Edge。它是一个便携式的设备，配置数十 TB 的存储能力和较强的计算能力，支持存储和计算等方面的云服务。使用它可以将大量的数据高效地迁移到云上。例如针对船舶、风车和远程工厂等没有网络连接的环境，可以将数十 TB 的数据高效地传输到 Amazon Snowball Edge，再将 Amazon Snowball Edge 设备运输到 AWS 云数据中心区域，向云端传输数据。二是 AWS Outpost。它跟 Amazon Snowball Edge 类似，不同之处在于，AWS Outpost 支持的云服务更多，它支持 AWS 绝大多数的云服务。AWS Outpost 可以部署在企业自己的数据中心或托管机房，当然也可以部署在没有网络连接的地方，例如矿山、远程工厂。在企业本地使用 AWS Outpost，就像使用 AWS 云一样，运行应用，处理数据，然后以适当的频率将 AWS Outpost 的处理结果与云端同步。三是 AWS 独特的卫星地面站服务 Amazon Ground Station。它可以在 AWS 云数据中心的位置、也就是 AWS 全球骨干网的边缘，通过卫星网络接收特定客户的数据，就近传输到 AWS 的云数据中心进行处理。

5G 时代会产生大量的数据。根据麦肯锡的报告，到 2020 年，通信服务提供商将为 5G 和物联网的应用产生多达 44 ZB 的数据。这些数据，只有通过基于云计算的大数据存储和分析、使用人工智能深度学习的数据分析手段，才能够得到及时有效的处理。

麦肯锡还指出，使用基于人工智能的电子客服，将为电信运营商节约 30% 的成本。人工智能、机器学习将帮助电信企业分析数据，确定更好的运营策略，优化和自动化业务流程，为产品和服务创建更好的客户体验。以 AWS 为代表的云服务，在大数据分析、机器学习方面开发了大量的云服务，极大地降低了大数据分析和机器学习的技术门槛，提高了工作效率。

以上分析了 5G、云计算、物联网与边缘计算的关系，搞清楚这些关系，有利于我们进一步思索、探求 5G 时代的创新应用。总体来说，5G 技术将基于云计算和边缘计算，通过万物互联，把智能感应、数据分析和深度学习的能力整合在一起，全面实现云时代的移动智能物联。通过将这些新技术应用到智能交通、智能家居、智能生产、工业管理物联网、智慧农业、智慧医疗、智慧物流、智慧社会服务等多个领域，构建高效率的公共服务和社会运作体系，对人们生活的方方面面加以改善。（作者：AWS 首席云计算企业战略顾问张侠博士）