第1篇導論篇
第1章初識5G 4
1.1移動通信繫統的發展 5
1.1.11G 5
1.1.22G 6
1.1.33G 6
1.1.44G 7
1.25G驅動力 8
1.2.1問題導向 8
1.2.2社會效益 9
1.35G的特點 11
1.3.1三大特征 11
1.3.2八大性能指標 13
1.3.3標準化進展 14
1.4小結 15
第2章初識邊緣雲計算 16
2.1邊緣雲計算的起源 17
2.2邊緣雲計算的定義 19
2.3小結 21
第3章5G邊緣雲計算 22
3.15G邊緣雲計算網絡 23
3.25G邊緣雲計算典型架構 24
3.3聯邦計算的概念 27
3.4聯邦計算的架構 27
3.5聯邦計算的特征 28
3.65G邊緣雲計算的發展機遇 29
3.7小結 32
第4章5G邊緣雲產業鏈 33
4.1現金流與產業模式 34
4.25G產業鏈 34
4.2.1市場規模 34
4.2.2產業鏈廠商 36
4.3邊緣雲產業鏈 37
4.3.1市場規模 37
4.3.2主要玩家 38
4.3.3商業模式 43
4.4挑戰與機會 44
4.5小結 45
第2篇規劃篇
第5章5G邊緣雲體繫 50
5.15G邊緣雲接入體繫 51
5.1.15G網絡總體架構 51
5.1.25G無線接入網技術體繫 52
5.1.35G核心網技術體繫 54
5.25G邊緣雲技術體繫 57
5.2.15G邊緣雲架構 57
5.2.2邊緣基礎設施 58
5.2.3邊緣管理 60
5.2.4邊緣計算安全 60
5.3小結 61
第6章5G邊緣雲技術要求 62
6.1網絡能力要求 63
6.1.1接入網絡 63
6.1.2現場邊緣網絡 64
6.1.3傳輸承載網 65
6.2計算能力要求 66
6.2.1異構計算 66
6.2.2邊緣智能 66
6.2.3雲邊協同 67
6.3安全能力要求 67
6.3.1 邊緣基礎設施安全 68
6.3.2 邊緣網絡安全 69
6.4小結 69
第7章繫統安全 70
7.1邊緣雲安全概述 71
7.1.1核心問題 71
7.1.2雲安全市場 72
7.2安全訪問服務邊緣 74
7.3邊緣雲安全需求 76
7.3.1邊緣雲安全挑戰 76
7.3.2邊緣雲安全需求特征 79
7.4邊緣雲安全參考框架 79
7.5小結 81
第3篇實施篇
第8章5G邊緣雲無線接入網技術 86
8.1全頻譜技術 87
8.2新型多址技術 87
8.3新型調制編碼技術 89
8.4全雙工技術 90
8.5大規模天線陣列技術 91
8.6超密集組網技術 92
8.7小結 93
第9章5G邊緣雲核心網技術 94
9.15G核 95
9.2SDN技術 98
9.2.1SDN的定義 99
9.2.2SDN架構的優勢 101
9.3NFV技術 104
9.3.1概述 104
9.3.2NFV標準架構 104
9.4MEC技術 106
9.4.1MEC繫統與5G核心網功能的集成 106
9.4.2MEC繫統架構 107
9.5網絡切片技術 110
9.5.1網絡切片的概念 110
9.5.2使用網絡切片的通信服務實例 112
9.5.3網絡切片即服務 113
9.6小結 115
第10章雲計算技術回顧 116
10.1傳統雲計算技術 117
10.1.1虛擬化技術 117
10.1.2雲存儲 121
10.1.3雲管理 123
10.1.4 雲安全 125
10.2容器和Kubernetes 130
10.2.1容器技術 130
10.2.2Kubernetes 132
10.3微服務架構 134
10.4混合雲 135
10.5DevOps 136
10.6Service Mesh 137
10.7雲原生 137
10.8小結 139
第11章邊緣雲技術 140
11.1邊緣計算 141
11.1.1輕量級虛擬化技術 141
11.1.2邊緣硬件設備 142
11.2邊緣存儲 143
11.3邊緣網絡 144
11.3.1邊緣雲接入網絡 144
11.3.2邊緣雲內部網絡 145
11.3.3邊緣雲互聯網絡 145
11.4邊緣安全 146
11.5小結 147
第12章 邊緣人工智能 148
12.1 機器學習 149
12.1.1 算法分類 149
12.1.2 選擇算法 151
12.2 人工智能 152
12.2.1 模式定義 152
12.2.2 人工智能核心技術簡介 153
12.2.3 人工智能應用案例 156
12.3 5G人工智能 164
12.3.1 人工智能組網 164
12.3.2 人工智能運維 166
12.3.3 5G人工智能應用 168
12.4 小結 170
第4篇 運維篇
第13章 5G網絡運維 174
13.1 5G網絡運維的挑戰 175
13.2 邊緣數據中心 176
13.3 5G網絡的智能運維 179
13.3.1 智能化網絡切片開通 180
13.3.2 網絡切片智能SLA保障 181
13.3.3 網絡切片智能閉環運維 181
13.3.4 網絡切片故障智能定位 182
13.4 小結 183
第14章 邊緣雲環境的監管 184
14.1 背景 185
14.2 監控對像和監控策略 186
14.2.1 監控對像 186
14.2.2 監控策略 186
14.3 監控體繫 188
14.4 開源監控軟件 188
14.4.1 Zabbix 188
14.4.2 Telegraf 189
14.5 小結 190
第15章 邊緣雲的治理 191
15.1 背景 192
15.2 邊緣雲治理方案 192
15.3 邊緣計算開源軟件棧 193
15.3.1 StarlingX 193
15.3.2 OpenNESS 197
15.4 小結 200

第16章 運維人員 201
16.1 需要具備的能力 202
16.2 雲計算繫統運維與傳統數據中心運維比較 203
16.3 任務內容 205
16.3.1 硬件管理和維護 205
16.3.2 軟件管理和維護 205
16.3.3 監控資源變化 206
16.3.4 收集性能指標 206
16.3.5 使用性能分析工具 207
16.3.6 運維預案和預演 207
16.4 小結 208
第5篇 實例篇
第17章 新媒體 212
17.1 概述 213
17.2 AR/VR發展趨勢 213
17.2.1 產業發展現狀 213
17.2.2 產業發展趨勢 214
17.2.3 對5G邊緣雲的要求 215
17.2.4 AR/VR應用規劃 215
17.3 5G邊緣雲AR/VR應用場景 216
17.3.1 汽車視頻流 216
17.3.2 場館內容上傳 217
17.3.3 六自由度視頻 217
17.3.4 觸覺互聯網 218
17.4 5G邊緣雲AR/VR應用案例 219
17.5 小結 220
第18章 雲遊戲 221
18.1 概述 222
18.2 雲遊戲發展趨勢及機遇 223
18.2.1 產業發展現狀 223
18.2.2 產業發展趨勢 223
18.2.3 對通信網絡的要求 224
18.2.4 雲遊戲規劃 224
18.3 5G雲遊戲典型應用場景 226
18.4 中國聯通沃家雲遊 227
18.5 小結 228
第19章 智慧醫療 229
19.1 概述 230
19.2 智慧醫療發展趨勢 230
19.3 5G邊緣雲醫療應用場景 231
19.3.1 遠程醫學示教 231
19.3.2 遠程重癥監護 232
19.3.3 遠程急救 234
19.3.4 智能導診 236
19.4 5G邊緣雲應用案例 238
19.4.1 企業概況 238
19.4.2 智慧醫療實踐 238
19.5 小結 241
第20章 智能制造 242
20.1 概述 243
20.2 工業互聯網發展趨勢 244
20.3 智能制造技術架構 245
20.3.1 智能制造核心要素 245
20.3.2 智能制造整體架構 247
20.3.3 智能制造高端技術 249
20.4 智能制造應用場景 250
20.4.1 數字化工廠 250
20.4.2 AR/VR輔助應用 251
20.4.3 精準控制 252
20.4.4 邊緣雲應用 252
20.4.5 多樣化網絡服務 253
20.5 5G邊緣雲應用案例 254
20.5.1 企業概況 254
20.5.2 智能制造實踐 254
20.6 小結 257
第21章 智慧城市 258
21.1 概述 259
21.2 智慧城市發展趨勢 260
21.2.1 行業發展現狀 260
21.2.2 行業發展趨勢 260
21.2.3 行業關鍵技術要求 261
21.3 5G智慧城市應用場景 262
21.4 新加坡智慧城市實踐 263
21.5 小結 265
結束語
附 錄
附錄A HPE、Saguna和AWS的邊緣雲解決方案 280
附錄B 搭建一個開源5G邊緣雲平臺 286
附錄C Linux繫統性能分析工具 307
附錄D 部分英文縮略詞 315
本書參考資料 318

前言
5G來了。
雲計算方興未艾，邊緣雲計算還未具雛形，年的當口，把5G和邊緣雲計算放在了一起，筆者是不是在趕時髦？當完成《雲計算：規劃、實施、運維》和《大數據：規劃、實施、運維》兩本書的時候，雖覺得頗有樂趣，卻也深感喫力，曾發誓不再寫這類書了。雲計算的本意是資源的復用，以提高效率，然而現在看到的卻是數據中心越建越多，各種“煙囪雲”撥地而起，筆者內心感到十分驚訝，甚至有些痛惜。不僅如此，目力所及相關作品的水準，往往停留在朋友圈分享文章的層面上，正應了評論互聯網時常說的：隻有鏈接沒有答案（All cross references no answers）。面對這種狀況，筆者隻能挽起袖子再次操刀了。
事實上，無論是5G，還是邊緣雲計算，媒體都有著過高的渲染，以致對2022年市場規模給出了10的驚人估值。不僅充斥著5G=IT的味道，甚至唱出了5G改變社會的高調，使得各路玩家絞盡腦汁地想要在5G邊緣雲計算業務中開拓新市場。再一些，可能還會出現面對新東西的“國王的新衣綜合征”。在此大膽地引用筆者的朋友William Webb的說法：“5G是一個現實與願望脫節的‘Myth’，其支持者都是為了各自的利益：學術界希望借此得到更多的科研經費；廠家借機來提升價格；運營商擔心如果他不做會喪失競爭力；各國政府則以此作為政治噱頭……誰都不願把這‘Myth’說穿。”
這裡，我們先試著探討5G究竟是什麼、5G能做什麼。在人們通常理解的5G帶來的移動端大帶寬、低時延、泛連接的背後，還隱藏著什麼秘密？雲計算、大數據、人工智能和區塊鏈等新技術一波接著一波，5G邊緣雲計算和這些技術是什麼關繫？5G會對哪些行業帶來深刻的影響？甚至，5G和讀者你之間會有怎樣的關繫？ 
5G邊緣雲計算繫統的自治能力以及與其他繫統的接口尤為重要，繫統的架構及任務分工（Tasks Partition）與協同編排（Orchestration）會使中心雲與邊緣雲出現緊耦合、松耦合和半松半緊耦合這些不同程度的耦合，並催生出一種全新的合眾計算範式（Computing Paradigm），即聯邦計算（Federated Computing）。5G的到來，不僅僅促進了移動接入側網絡的進步，更是在倒逼整個大網的升級改造，建成面向服務的未來網絡；不僅僅是邊緣算力的提升，更是計算範式的變化，合眾的聯邦計算將會成為主流並保持相當長的時間；5G時代雲計算的多數創新必然會出現在邊緣計算上，不誇張地說，5G時代的雲計算就是邊緣雲計算。
在技術層面上，相較於4G，試商用的5G頻率在高頻段提高到了28GHz附近，頻率的提高導致波長變短，進入了毫米波的範圍。5G將4G的大規模天線陣列技術和波束賦形與毫米波配合使用，從而提升了天線增益。5G的同時同頻全雙工技術使得頻譜資源的使用更加靈活，而終端直通技術（Device to Device，D2D）則實現了終端之間的直接通信。5G采用低密度奇偶校驗（LDPC）信道編碼，提高了數據傳輸速率，以C-RAN（Centralized Radio Access Network）架構實現了集中化處理，使得5G繫統的峰值速率提升了10~20倍，達到10~20Gbps；用戶體驗速率提升了10~100倍，達到0.1~1Gbps；流量密度提升了100倍，達到10Tbps/km2；連接數密度提升了10倍，可接入設備數量達到100萬個/km2。可以說，在移動應用場景下，5G的優越性是顯而易見的。但與此同時，5G場景也帶來了諸多新的挑戰。泛連接的終端將產生海量的數據，使得原有的大數據變得更大，從而對數據的處理能力提出了新的要求；從中心，到邊緣，再到器件的分層結構所形成的復雜性，對運維提出了更高的要求，並使得采用人工智能（AI）的方式來實現組網、重構和運維成為必然趨勢；安全作為一直存在的問題，對5G網絡邊緣而言，顯得格外突出，急需制定邊緣側的安全技術標準和規範，而區塊鏈技術或將成為使能者。
邊緣計算（Edge Computing，EC）可謂是一個老話題。在雲計算興起之前，幾乎所有的IT繫統都是客戶側（On Premise）—貼近企業的計算。隨著端（User Equipment，UE）的“動中通”能力的提升，就有了移動邊緣計算（Mobile Edge Computing，MEC）。隨著端的接入技化，進而有了多接入邊緣計算，同樣保留了英文縮寫MEC，但字母M代表的是多接入（Multi-access）。其中的接入方式可以為有線方式，也可以為無線的Lora、NB-IoT、Wi-Fi、4G等。5G邊緣雲計算則是以5G為接入技術，以雲的範式進行的邊緣計算，即“Run edge computing in a cloud fashion”。
5G邊緣雲計算將給產業互聯網帶來諸多優越性。5G具有增強型移動寬帶（eMBB）、大規模機器類型通信（mMTC）、超高可靠和低時延通信（uRLLC）的特性，可以惠及當前各行各業，如新媒體、雲遊戲、智慧醫療、智能制造、智慧城市等。而要想讓5G真正發揮出優勢，又離不開與雲計算、大數據、人工智能等技術的深度融合。由此呈現出了“雲就是網，網就是雲，雲網一體”的雲聯網格局。這也再一次印證了筆者在美國工作過的Sun公司所倡導的“The Network is the computer”。可以認為，5G技術既是邊緣側無線通信技術的進步，更是對核心網的挑戰。產業互聯網應用正逼迫著整個網絡由IP“盡力而為”（Best Effort）的網絡向需要QoS（Quality of Service，服務質量）保證的“確定性”網絡的方向升級改造。
在新媒體領域，不同於傳統的語音業務和常規數據業務，更要求網絡能夠提供大帶寬、低時延、“動中通”的移動網絡。例如，在2019年兩會期間，中央廣播電視總臺首次使用專業級4K超高清視頻直播技術，並結合5G網絡資源及邊緣計算技術，確保滿足4K超高清視頻信號的傳輸要求，完成了畫質更清晰、互動更流暢的會議報道。新的技術讓制作人員不僅可以回傳采訪的超高清視頻，還可以在雲平臺上進行節目內容的直接編排與制作。
在遊戲領域，通信網絡連接遊戲終端的“後一公裡”成為雲遊戲的瓶頸。5G采用大規模天線陣列技術建造本地基站解決了“後一公裡”的連接問題，由邊緣機房中的雲計算服務器承載雲遊戲服務端程序，保證了足夠高的數據傳輸速率和足夠短的響應時間。雲遊戲有了5G邊緣雲的助力，將會帶動消費互聯網的升級。消費者說的“建了半天的5G，就是打了個遊戲”雖像是戲言，但雲遊戲確實有可能成為率先具有清晰商業模式的領域。
在智慧醫療領域，以中國聯通為例，他們借助5G通信技術，成功實現了心髒介入手術的跨國展示，使得遠在巴勒斯坦的醫療工作者可以在大屏幕上實時觀看青島阜外醫院進行的心血管手術。整個直播期間畫面清晰無卡頓。更重要的是，5G邊緣雲計算技術使得智慧健康真正上升為智慧醫療。它一方面提升了醫療供給，實現了患者和醫療資源的信息連接，更大程度地提高了醫療資源利用效率；另一方面，醫療數據的價值也將會被進一步挖掘出來，產生新的基於5G邊緣雲計算技術的移動醫療服務。
在智能制造領域，工業互聯網需要將傳感器、大數據、雲計算等新一代信息技術與制造業進行深度的融合，而5G邊緣雲計算技術非常適應制造領域的大體量、毫秒級時延要求。例如，濰柴集團搭建的數字工廠，利用5G及相關技術，打造了無人生產車間，將生產設備、物品直接連接到網絡中，實現了對生產現場的實時數據采集。與此同時，5G邊緣雲計算技術也促進了生產繫統（Manufacture Execution System，MES）、供應鏈繫統（Supply Chain Management，SCM）、客戶關繫管理繫統（Customer Relationship Management，CRM）、企業資源計劃繫統（Enterprise Resource Planning，ERP）等的重新分工與協同。
在智慧城市領域，5G邊緣雲計算作為智慧城市發展的新引擎，將會推動城市現代化治理與運營升級。城市中的人、物、景都將成為智能個體而被連接起來。5G邊緣雲計算為城市智能個體提供隨時隨地的連接能力，進而構成了城市“數字孿生”。新加坡是智慧城市的典範，其以3C與3I，即“連接（Connect）、收集（Collect）和理解（Comprehend）”與“創新（Innovation）、整合（Integration）和國際化（Internationalization）”，作為建設原則。在5G邊緣雲計算推動下，將有望出現更多的“虛擬新加坡”，通過先進的建模技術為3C與3I注入靜態和動態的城市信息，賦能城市運營，並形成多服務的閉環，為快速發展數字經濟，助力智慧城市升級打下基礎。
離開應用場景談技術是沒有意義的，而且把一種技術局限於某個例應用上，也很難稱其為一個時代。事實上，類似上述列舉的案例還有很多，但必須指出，這些應用還是比較初級的，5G邊緣雲計算的商業模式需要我們進一步認真探索，其技術潛能尚有待釋放。技術促生新的應用場景，新的應用場景產生新的需求，新需求對技術提出更高的要求，倒逼著技術進一步的發展，由此，技術和應用就像是一對孿生子，兩者手拉手，相互促進。
5G網絡中，毫米級波段的電磁波在介質中的衰減加劇，波的繞射能力變差，這樣一來，現存的4G天線將不適用於5G網絡。為了獲得比較好的覆蓋和連接效果，5G的基站將越來越密集，這意味著大量的資金投入，這正應了那句話：天下沒有免費的午餐（Good stuff comes with a great price）。國內要建設完整的5G網絡需要數百萬個5G宏站及上千萬個基站。即便將來5G基站的成本會下降，投資也要級規模。為了達到端到端的效果，5G網絡部署中的傳輸網折合到單個基站上的成本級。面對如此巨大的投資成本，非常需要對5G邊緣雲的應用場景進行細致