5Gの到着と、エッジコンピューティングは、変更通信情報サービスモードの新時代に重要な技術革新の一つとなります。一部の組織では、より多くの破壊をもたらすことができ、2025年のデータの50％が処理してストレージ、ネットワークエッジ側で解析されますが、また、エッジ計算や産業5Gインターネット、ネットワーキングおよび他の重要な結合部位であると考えられている予測しますビジネスモデル。
しかし、さらなる研究と実践で、我々はそのエッジを見つけますない計算計算ノード（などのサーバ、ストレージデバイス、など）ネットワークの部屋の端に移動するには、後ろに座るとリラックスすることができ、実際には、本当に全体の情報インフラのニーズを計算する所望のエッジを達成することができます設備や進化、つまり、エッジコンピューティングネットワークの再構成が5G + + +クラウドコンピューティングルームの改修を必要と+ ......の特徴を計算開始エッジからこの記事では、エッジコンピューティングとネットワークの再構成の間の重要な関係に焦点を当てて、エッジをアップグレードネットワークエッジコンピューティングニーズの計算およびネットワークへの影響は現在の研究の一部としても、もたらすかもしれません。
ネットワークのエッジコンピューティングニーズ
まず、エッジの低遅延特性を計算し、最も重要な機能の一つですが、また、クラウドコンピューティングの伝統的な重要な要素とは異なり、他の言葉で、安定した低遅延メトリクスプログラムは、コンピューティングエッジ呼び出すことはできません達します。しかし、低レイテンシを実現するために、単にダウン解決することができる計算ノードではなく、ベアラネットワークレベル、光透過度、あるいはケーブルネットワークレイアウトのレベルを考慮する必要があり、図1は、実際に観測された場合であります、工業キャンパスネットワーク展開計画エッジ計算が、ここでは2つの管理領域の接合部の位置、基地局との直線距離に近い展開テストクライアントアクセスの計算ノードのエッジが、デバイスと、ものの両方のAで異なるアクセスリングは、バイパスを通る実際の流量を計算するエッジノードへのクライアントトラフィックが収束層に展開するために必要とされる、別のもコアデバイス、実際の測定された遅延が非常に高い予想よりなる原因。
実際のネットワークは、これまで表示されますから、その状況は簡単に距離を置くことができ、他のシナリオでは、典型的な広く注目し、車のネットワーキング・シーンの高い期待は、車は非常に低遅延ネットワークが必要であるが、ネットワークは、道路網に沿ってではありませんそのため、ビジネスニーズに基づいて、エッジ・コンピューティングの展開は、ネットワークアーキテクチャの設計プランの再していますながら。
図1最適化されていないベアラネットワークエッジ・コンピューティングの実装の効果に影響を与えます
第二に、内部エッジノード演算方式は、算出されたエッジインデックス低レイテンシに影響を与えます。AI AI推論部分のアプリケーションは低遅延HPCを必要とする例（図2）のために、エッジノード演算を展開し、AIモデルトレーニングは非リアルタイム計算の多数の一部で検討し、コストの展開を検討大は比較的低いクラウドコンピューティングプラットフォームを集中しました。モードルータネットワーキングしかしながら、一般的にエッジ上の既存の計算プログラムは、溶液またはクラウドコンピューティングプラットフォームネットワーキング従来のデータセンターによって、二層構造のマルチスイッチ共通のプログラム（収束+脊椎葉アクセスアーキテクチャまたはアーキテクチャ）+出口層。
しかし、関連する試験の検証では、我々は新たな問題を発見した：第一に、そのようなネットワークアーキテクチャは、実質内部コンピューティングノードのエッジ上の遅延を増加させ、経路およびデバイスノードの数が増加し、遅延が制御できない、予想します指標は全く異なっている。AIをもたらす第二のソリューションネットワーキングような従来のデータセンターは、損失の多いネットワークであるネットワーク全体の負荷が高くない場合、遊びより極端な場合には、つまり、輻輳及びパケット損失があるだろうパフォーマンスが大幅に減少演算、三つの基地局又はアクセスルーム計算の縁部に沈んでいたが、それはまだ、サーバラックが、この場合にも、サーバ10〜20の数、配置することが可能であってもよいですどうやら投資収益率における従来のデータセンターのモデルを使用してネットワーク・アーキテクチャは、比較的貧しい人々ではなく、簡単な操作とメンテナンスです。
計算アプリケーションエッジを示す2 AIノードのネットワーク図
ネットワーク・エッジ・コンピューティングへの影響
一方、エッジが新しいトラフィックベアラネットワークコンピューティングの多くをもたらすでしょうが、従来の流量特性上のトラフィックが全く異なります。上記の例AIの例では、大量のデータがクラウドコンピューティングノードネットワークの向こう側に配備する必要があるが、このプロセスなしの伝送品質要件、非リアルタイムトラフィッククラス、また、コストを削減することができます。
明らかに、ノードとのベアラ・ノードとの間の稜線を計算するために採用したので、より多くの我々は、一般的なインターネットのこの部分を通る流れをそらす傾向があり、非常に不経済なクラウドコンピューティングプログラムです。しかし、これはトラフィックモデルに大きな差がある伝統的なインターネットトラフィック（南北交通）とデータセンター間を流れるトラフィック何実際にあります。あなたは変わらず、従来のネットワーク・アーキテクチャに準拠している場合、簡単に他のサービスの正常な伝達に影響を与える、トラフィックラウンドアバウトの多くにつながります。ベアラネットワークを流れて新しいものに適応するために、伝統的な南北交通を満たすことができる柔軟なアーキテクチャを再構築する必要はなく、比較的柔軟れます。
新技術の導入は、今後の研究の方向性であります
因此随着边缘计算的出现与部署，承载网层面需要应对新出现的业务需求与流量特征，对网络架构进行重构，将传统以承载南北向流量为主的基础网络架构，向能够灵活调度、兼顾时延指标、利于东西向流量的新型融合网络架构的方向发展。
目前业界已经注意到这些问题，多种新的思路或方案已经被提出，并在不同层面进行验证。典型方案可以分为有两个层面：一是网络架构层面，采用新型的网络架构来替代传统的承载网络，比如新型城域网架构等；二是采用新的技术体系来解决传统IP体系无法解决的问题，比如无损网络技术等。
在网络架构层面，要满足边缘计算带来的新需求，即满足边缘计算对低时延特性的需求，也要能够应对边缘计算带来的新特征的流量。因此构建新型城域网架构成为新的方向，新型城域网架构以采用通用设备组网为主，将传统的树形网络架构演进到基于Spine-Leaf架构，实现固定和移动网络的融合统一承载，同时引入FlexE、SR、EVPN等技术，提供差异化服务能力，为不同客户群提供不同等级的切片网络。
在网络技术层面，针对边缘计算节点内部网络技术，需要分为高性能计算需求场景和小规模计算节点场景两个不同类型的场景分别进行讨论。针对高性能计算需求场景，虽然传统的InfiniBand技术能够解决问题，但它与其他网络技术兼容较小，需要专门设备，如果全网性的规模部署会对运营维护造成较大压力。因此一种可行的解决方案是采用兼容主流IP与以太网协议体系的无损网络体系，如以RoCEv2为主等RDMA方案等。目前已经有主流设备厂家提供数据中心交换机的升级版本来支持RoCEv2等协议族，IETF等主流标准组织也开展了相应的标准化进程。
そのような限られた物理的空間、電力、及び空調能力の限られた状況である変換後の部屋へのアクセスのような小さな計算ノード、シナリオの下で、シャーシに小さくてもよい、サーバおよびストレージデバイスを置くためにあまりでき大きさが、また、デバイスが新しいデバイスをカスタマイズする必要がありますどのサーバーレベルまたはネットワークレベルでのいずれかのためにのみ600ミリメートルの深い、300ミリメートル、さらには通信シャーシ、伝統的な1100ミリメートル〜1200ミリメートルの深サーバーキャビネットにはできませんフォーム。オープンデータセンター委員会（ODCC）がOTII（オープンテレコムITインフラストラクチャ）プロジェクトが600ミリメートル未満の通信機器の標準を使用して、深さを立ち上げ、特別な要件の計算ノードのエッジを満たすために混合OTIIサーバーの展開と電気通信機器もできる開始など。現在、3つの演算子には、モジュラー道を通じて、オンデマンドネットワークの構成、コンピューティングおよびストレージ容量、消耗機器やフロアスペースを避けるために能力をオープン研究ネットワークのコンバージェンスデバイスを組織しています。
要約すると、エッジ・コンピューティングは、ネットワークエッジのためのネットワークの進化における次のステップでは、業界のニーズがニーズやエッジを計算するための重要な新時代5Gのビジネスモデルは、ネットワークに新たな機会と課題をもたらすでしょうになるだろう二つの角度を持って来るために、ネットワーク上の効果を計算し、ネットワークの開発のアイデア、情報インフラの新世代を構築するための技術と設備の新しい形態の導入を再検討します。
