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5G场景下的三大特点分别对应着一些具体的业务场景,eMBB针对高清视频等系列应用;mMTC针对智慧城市等物联网应用;uRLLC针对工业控制或者远程驾驶等应用。

在这几类场景中我们举个极端的案例:

北京的某个工厂,控制系统在上海,我们在北京和上海之间拉了一根网线进行连接,那么设备执行了某个步骤之后,需要发请求到上海,上海的控制系统是一台奔三的服务器,这套系统显然不能工作对吧?

采用何种改进才能正常工作呢?1.控制系统从远程下沉到工厂内部,2.设备和控制系统采用更快的连接方式,比如光纤,3. 提高控制系统算力。

 

把这个案例扩展到5G场景也是一样,5G虽然空口时延从之前的10ms降低到1ms,但物理距离仍然是制约条件,因此需要将算力下沉到离业务最近的边缘,这套方案就是MEC。

 

 

 

从上图的某运营商的低时延的构想可以看出,运营商会利用自己已有的网络优势,逐步在边缘部署MEC,MEC上跑我们的业务应用。上图中的综合接入局房和边缘DC中都有MEC的影子。

 

MEC的概念最早源于卡内基梅隆大学在2009年所研发的一个叫做Cloudlet的计算平台。这个平台将云服务器上的功能下放到边缘服务器,以减少带宽和时延,又被称为“小朵云”。

 

2014年,欧洲电信标准协会(ETSI)正式定义了MEC的基本概念并成立了MEC规范工作组,开始启动相关标准化工作。

2016年,ETSI把MEC的概念扩展为Muti-access Edge Computing,意为“多接入边缘计算”,并将移动蜂窝网络中的边缘计算应用推广至像Wi-Fi这样的其他无线接入方式。

 

5G网络和MEC之间的结合点是UPF。这个网元的全称是User Plane Function,顾名思义,就是处理核心网用户面功能的。所有的数据,必须经过UPF转发,才能流向外部网络。

 

UPF则下沉到省中心,乃至地市,区县,方便实现本地数据本地消化,UPF连接MEC,MEC由互联网厂商提供或者互联网厂商提供的计算单元直接挂载到MEC上。

 

下图是AT&T和微软联合的5G MEC方案,其中使用了Azure Stack Edge这款硬件及服务的产品。

 

图中的本地数据包含摄像头应用,温湿度应用,智能眼镜应用均通过5G连接到运营商基站,数据经由MEC中转,如果是上述三个本地应用数据,则直接经由客户的网络进入到Azure Stack Edge中。

 

Azure Stack Edge 可以经由公共网络或者Express Route 连接到Azure

 

 

下一个问题是为什么要使用Azure Stack Edge?

 

实际上Azure Stack Edge 可以提供一些云边扩展的能力,这些能力比如:

 

边缘机器学习

Azure Stack Edge 通过处理源附近的数据来帮助解决延迟或连接问题。在边缘位置运行机器学习模型。将所需数据集(完整数据集或子集)传输到Azure,以重新训练并继续改进模型。

 

物联网

对 IoT 或数据中心数据进行处理、分类、分析,以确定可立即采取的措施、需要以及不需要保留并存储在云中的内容。

 

将网络数据从边缘传输到云端

将数据轻松快速地传输到 Azure,以实现进一步的计算或存档,或加快云迁移。完成后,将设备退还给 Microsoft。

 

边缘和远程站点计算

在远程位置运行应用程序以加快事务处理速度并解决带宽限制。在你与云的连接有限时,本地应用程序仍然可以工作。

 

 

我们看一个案例:

伦敦希思罗机场利用Azure Stack Edge 和Azure AI  IoT 实现了一个防止非法贩卖野生动物的应用。这个应用的图像识别算法就跑在Azure Stack Edge上,识别结果也可以连接到云端,调用云端的一些业务逻辑实现报警。

关于图像识别算法和处理摄像头数据的模块,使用了另一个服务LVA-边缘设备上的实时视频分析。

 

对这个案例感兴趣的话可以扫描下图中的二维码观看视频介绍。

 

 

我们分开看希思罗机场中的两大组成部分,第一部分是Azure Stack Edge:

Azure Stack Edge是硬件即服务的模块,在Azure Portal上选择相应的硬件,微软就会把硬件邮寄给你,简单配置之后就可以使用。

 

目前包含如下三类:

Pro

1U机架安装式设备,针对数据中心或分支机构内部的条件进行了优化。

可用选项:1-2个 NVIDIA T4 GPU 或 1 个 Intel FPGA

Pro R

加固型数据中心级电源,具有内置的NVIDIA T4 GPU,可收纳在便携箱中,以供在偏远地区使用。

可用选项:有/无不间断电源(UPS)

 

MiniR

加固型电池供电设备- 小到可以装进背包,专为恶劣环境和断网情况而设计。包括用于边缘处理的内置 IntelVPU。


 

接下来看第二部分,LVA,全称是Live Video Analytics,是一个边缘设备上的的模块,简单的理解,可以做几件事情,一是内置了RTSP视频流的捕获能力,二是调用外部AI算法的能力,本身也支持微软Custom Vision 容器的调用,三是IoT Hub的集成,可以将检测结果发送到云端,四是视频存储相关的能力,比如将检测到特定物品或人之后的关键视频存储到云端Azure Media Service或本地。

 

如果对LVA感兴趣,可以扫描下图的二维码,我们做了一个使用LVA进行指定停车位空余会立即发出通知的demo。

 

 

 

至此,我们演示了几个微软Azure IoT 边缘和 AI的好玩的案例,如果我们想自己动手做一下自己的基于微软AI 和 IOT的 想法的验证,该如何开始呢?

Azure Percept是今年微软新推出的一个用于快速开始基于视觉和音频AI概念验证的套件。

主要包含三个部分,第一个是DK,带有摄像头和wifi 蓝牙等连接能力的硬件,第二个是Audio,是一个麦克风阵列,第三个是Studio,云端的设计平台。

值得推荐的是,这个套件内置了一些预训练的算法,比如人员检测,车辆检测,常规对象检测,产品质保期检测等等。

 

 

 

微软的边缘计算能力除了刚才提到的这个开发套件里的这些东西,还有:

1.异常检测2.计算机视觉3.人脸4.表单识别5.语言理解6.语音服务7.文本分析等,当然也会有越来越多能力会逐步扩展到边缘。

 

除了AI能力,还提供了一些与云端模型一致的计算相关的模块,比如:

1.Storage2.SQL Edge3.Stream Analytics4.Azure Functions等

 

这些架构允许我们开发一份代码同时运行在云端和边缘。

 

Azure Stack Edge 和MEC的结合只是Azure在5G时代的“前菜“,也只是Azure Edge Zone家族的一个部分也就是Azure Private Edge Zone,我们看下Azure Edge Zone其他几个部分:

 

Azure Edge Zone是微软 60多个区域之外的,更靠近用户的略“轻量”的数据中心,连接了微软全球广域网(全球最大的网络之一,连接超过60个区域,170个全球POP点,165,000英里的光纤和海底电缆)

提供了AKS,DevOps,IoT Central,VM等多种服务。

 

Azure Edge Zone with carrier 是部署在运营商数据中心,一方面连接了运营商的5G网络,另一方面连接了微软全球骨干网。

 

Azure Private Edge Zone是可以部署在企业内部的专用Edge Zone,配合MEC也可以使用5G网络,另一方面通过公共网络或者Express Route 可以连接到Azure。

 

 

利用Azure Edge Zone,我们可以更容易的实现如下应用:

 

•自动装置中的实时命令和控制•

•通过人工智能和机器学习进行实时分析•

•计算机视觉•

•混合现实和 VDI 方案的远程呈现•

•沉浸式多玩家游戏•

•媒体流式处理和内容传递•

•监视和安全性

 

 

 

 

 

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