在9月16日下午召開的邊緣云論壇上，阿里云高級技術(shù)專家肖文鵬發(fā)表了題為《邊緣云創(chuàng)新場景探索與實踐》的精彩演講。

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中心+邊緣的新型云計算架構(gòu)體系

肖文鵬首先介紹了中心+邊緣的新型云計算架構(gòu)體系，目前阿里云有20多個數(shù)據(jù)中心，即傳統(tǒng)的中心云，這些中心具有較大的單點規(guī)模，并且擁有較強的計算以及存儲能力，但是距離終端較遠(yuǎn)。

相較于中心云，邊緣節(jié)點單點規(guī)模較小，能承載的計算以及存儲規(guī)模有限。但正是由于這一特性，使得邊緣節(jié)點能夠更加靈活快速的鋪開，目前阿里云已經(jīng)擁有超過2800個邊緣節(jié)點。這些節(jié)點遍布全球各地以及不同運營商，并且距離終端用戶更近。

中心和邊緣一起，面向各類應(yīng)用以及產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景，提供一體化的解決方案。

在5G時代下，視頻和圖片因其強大的信息承載力，已經(jīng)成為數(shù)據(jù)內(nèi)容的主要載體和信息傳播的主要方式，根據(jù)愛立信最新報告顯示，76%的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為視頻和圖片，也就是視圖。而5G的大帶寬、低時延、廣連接的特性激活了視頻監(jiān)控、云游戲、物聯(lián)網(wǎng)等場景應(yīng)用，從消費互聯(lián)網(wǎng)到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的延伸，更加促進(jìn)了終端應(yīng)用和視圖數(shù)據(jù)的爆發(fā)。

這些終端和數(shù)據(jù)具有位置分散、規(guī)模大、以及價值密度相對較低等特點。以攝像頭為例，IHS的研究指出，目前全球有10億個監(jiān)控攝像頭在持續(xù)的產(chǎn)生視圖數(shù)據(jù)。這個數(shù)據(jù)量是ZB級，但其中絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)價值較低，我們更需要留存其中的關(guān)鍵片段以及其結(jié)構(gòu)化信息，這樣的場景和需求對計算和存儲的方式帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)和根本性變化。

基于邊緣的新一代接入、計算以及存儲的分布式系統(tǒng)架構(gòu)有效的解決了這樣的問題。它能夠?qū)?0%以上的流量、計算以及數(shù)據(jù)收斂到本地，顯著的降低網(wǎng)絡(luò)傳輸以及存儲成本、提升計算效率，同時帶來超低延遲的體驗。

在這樣的云計算體系之上構(gòu)建業(yè)務(wù)系統(tǒng)，其核心在于網(wǎng)、算、管、存四部分。

肖文鵬以城市大腦為例進(jìn)行了講解，他說，終端設(shè)備如攝像頭分布在全國各地，位置相對分散且流量分布不均。一些重計算如切片錄制、實時AI分析等需要回云后在中心完成。同時由于數(shù)據(jù)規(guī)模之大，對于終端設(shè)備管理、視圖內(nèi)容的檢索等，帶來很大的挑戰(zhàn)。最后，由于海量的數(shù)據(jù)需要回云，對成本、時延等等，都帶來很大的問題。

回到核心，如何提供一張就近、位置無感的接入、計算和存儲網(wǎng)絡(luò)，成為了視圖上云的首要任務(wù)。同時，由于不同業(yè)務(wù)需求以及資源的異構(gòu)，比如CPU、GPU、ARM陣列等，需要我們有按需的彈性計算能力，并且需要和接入網(wǎng)緊密結(jié)合。其次，面對海量的終端設(shè)備以及視圖數(shù)據(jù)，云邊一體的視圖管理以及安全的云邊通道，是數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的關(guān)鍵。最后，由于視圖數(shù)據(jù)價值密度的差異，我們需要將大部分?jǐn)?shù)據(jù)在邊緣進(jìn)行卸載，同時經(jīng)過計算，將高價值以及序列化數(shù)據(jù)回云，其核心，就是解決如何存的問題。

02

邊緣云創(chuàng)新場景-視圖計算

綜合對上述問題的思考，邊緣創(chuàng)新團(tuán)隊基于阿里云廣覆蓋的ENS底座，孵化出視圖計算平臺。它主要面向視圖以及終端上云場景，如直點播、安防監(jiān)控、城市大腦、云游戲等，提供了位置無感的鏈接、計算以及周期性存儲服務(wù)。

視圖計算從基礎(chǔ)設(shè)施開始，通過資源納管、虛擬化以及資源切片，將資源進(jìn)行分池，并且提供多租隔離的能力。同時利用網(wǎng)、算、存一體化的調(diào)度，屏蔽底層異構(gòu)的資源以及物理位置，根據(jù)業(yè)務(wù)特性、終端位置和資源狀態(tài)，進(jìn)行協(xié)同調(diào)度，在保障業(yè)務(wù)低延時、高可用的同時，實現(xiàn)業(yè)務(wù)對計算、存儲和連接的位置無感。

應(yīng)用場景較為廣泛，比如在安防、交通物流等攝像頭上云場景，設(shè)備/流媒體接入和處理會綜合考慮節(jié)點算力、網(wǎng)絡(luò)帶寬和存儲容量等狀態(tài)，就近選取最匹配的節(jié)點，節(jié)點位置更靠近內(nèi)容的生產(chǎn)端，也就是視圖終端。而云游戲等場景，需要特定的渲染計算資源（如ARM板卡），同時也更靠近內(nèi)容的消費端（手機端），當(dāng)需要多人觀戰(zhàn)直播時，又可以推流到CDN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分發(fā)和異地觀看。

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視圖計算云-邊-端協(xié)同架構(gòu)

肖文鵬表示，云、邊、端一體化的協(xié)同架構(gòu)是視圖計算的核心，也是未來邊緣計算的發(fā)展趨勢。

終端設(shè)備負(fù)責(zé)視圖內(nèi)容的生產(chǎn)、采集以及上傳，同時一些瘦終端也會負(fù)責(zé)視圖的解碼和播放。

視圖計算基于廣覆蓋的邊緣節(jié)點構(gòu)建了分布式接入網(wǎng)關(guān)，能夠與視圖終端快速構(gòu)建安全、低延遲的雙向通道，實現(xiàn)了多樣化的終端上云能力。同時也支持視頻以及圖片的快速上傳。這些視圖內(nèi)容會在邊緣就近進(jìn)行周期性存儲。同時也會與計算聯(lián)動，在同節(jié)點或者臨近節(jié)點內(nèi)進(jìn)行計算，如錄制切片、AI處理等。計算的結(jié)果如AI序列化數(shù)據(jù)、有效視頻片段等，通過云邊安全、可靠的回云通道，實現(xiàn)快速回云。節(jié)點資源也會根據(jù)水位進(jìn)行彈性伸縮，同時節(jié)點間也會進(jìn)行協(xié)同和災(zāi)備。

視圖計算會在中心進(jìn)行統(tǒng)一的節(jié)點以及視圖管理，同時進(jìn)行一體化的服務(wù)編排以及Meta匯聚。視圖終端會在中心映射為一個影子設(shè)備，對影子設(shè)備的操作，都會通過信令通道快速的下發(fā)到終端執(zhí)行并得到反饋。

通過云、邊、端的協(xié)同，用戶不需要再關(guān)心云的具體位置，從而實現(xiàn)只有一個交互面，給用戶一朵云的體驗。

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位置無感的多點協(xié)同計算

在計算方面，視圖計算經(jīng)過多樣化的場景積累和打磨，提供了三種典型的計算能力。

第一種是基礎(chǔ)計算，主要面向直點播場景，它包含轉(zhuǎn)碼、錄制、截圖等。通過對編碼器的優(yōu)化，在相同畫質(zhì)下盡可能降低碼率，實現(xiàn)窄帶高清。同等畫質(zhì)可節(jié)省20%-40%的帶寬以及存儲空間。
第二種是視圖AI計算。結(jié)合達(dá)摩院在視覺算法上積累，視圖計算提供各種場景化、結(jié)構(gòu)化的AI分析能力，如移動偵測、人臉識別、事件監(jiān)測等。
第三種是自定義計算。視圖計算打破自身計算邊界，允許用戶自主上傳算子進(jìn)行托管，用戶可根據(jù)自身業(yè)務(wù)按需申請算力，極大降低業(yè)務(wù)接入成本。

這些計算最大的特征是算隨網(wǎng)動。計算隨著數(shù)據(jù)的流動而展開，在每個流轉(zhuǎn)節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)卸載和分流計算，避免全量數(shù)據(jù)回云，實現(xiàn)中心算力的下沉以及終端算力的上移。同時，由于計算節(jié)點更靠近終端，在計算時延、響應(yīng)速度等方面，都會有大幅提升。另外也避免的大量數(shù)據(jù)的回云，比如互聯(lián)網(wǎng)直播場景，對于80%無人或者極少人觀看的冷流，可以在邊緣直接收斂，從而極大降低回云帶寬。

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可自定義的場景計算

在很多場景下，用戶可能已經(jīng)擁有了自己的算子或者應(yīng)用，這些可能是自研，也可能來自第三方。視圖計算提供了可自定義的場景計算能力，用戶可將算子托管到視圖計算。

肖文鵬以云游戲為例講解道，游戲包就是一種算子或應(yīng)用。游戲廠商上傳游戲包后，會在云端發(fā)起算子托管的流程，視圖計算會內(nèi)部對應(yīng)用進(jìn)行審核并加入應(yīng)用市場。

下一步配置好渲染規(guī)格后，云端會進(jìn)行兼容性適配，同時進(jìn)行算力評估來計算所需的資源。

接下來會進(jìn)行算子的編排以及部署，這時候，用戶無需關(guān)心計算資源的生產(chǎn)和管控，視圖計算會實現(xiàn)資源的彈性伸縮和多維度的負(fù)載均衡，并且保證就近接入。其中為了資源復(fù)用率的提升，視圖計算也會盡可能的將不同計算進(jìn)行混跑。

當(dāng)游戲開始運行的時候，我們也會實時的對任務(wù)進(jìn)行畫像分析，動態(tài)校準(zhǔn)資源消耗。比如游戲的接入人數(shù)、不同的分辨率、碼率和輸出規(guī)格等，都會一定程度上影響實際的資源消耗，整體的算力是動態(tài)上下浮動的，實時的動態(tài)分析和校準(zhǔn)，可以保證調(diào)度的精準(zhǔn)度，最終帶來良好的游戲體感。

這種托管的模式，使終端不再需要具備復(fù)雜的計算能力，只需要簡單的播放，即可享受超強的體驗。對于云廠商來說能夠非常好的實現(xiàn)資源復(fù)用。同時對于客戶來說，可以更加靈活、敏捷的進(jìn)行部署和迭代，并且有效降低成本。

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位置無感分布式協(xié)同存儲

視圖計算的另一個核心，是解決海量視圖數(shù)據(jù)的存儲問題。剛剛我們說到，終端上云往往具有位置分散、數(shù)據(jù)規(guī)模大、值密度極低的特點，同時還有一點就是帶寬反轉(zhuǎn)，上行帶寬遠(yuǎn)大于下行。長期的回云會造成較大的帶寬壓力以及存儲成本，同時最重要的一點，無法保證就近、低延遲。

視圖計算提供了位置無感的分布式協(xié)同存儲。全球各地的數(shù)據(jù)源都可以通過視圖計算在邊緣節(jié)點就近存取，存儲的位置也會參考數(shù)據(jù)接入和計算的位置，確保整體親和性。

同時，視圖計算通過邊緣加速網(wǎng)絡(luò)解決了跨地域、跨運營商上傳延遲大、速度慢等問題，實現(xiàn)了回云的中轉(zhuǎn)加速，提供了高可靠的回云通路。

依靠新的協(xié)同存儲，我們可以將終端產(chǎn)生的大量視圖數(shù)據(jù)周期性的存儲在邊緣，比較典型的如攝像頭的周期錄像。同時依靠與計算相結(jié)合，我們可以將我們所關(guān)心的關(guān)鍵視頻片段以及AI分析等序列化的結(jié)果進(jìn)行回云，并長期保存。

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分布式協(xié)同存儲平臺

在整體架構(gòu)上，通過邊緣統(tǒng)一網(wǎng)關(guān)進(jìn)行異構(gòu)資源的適配，不管是從API、SDK還是授權(quán)體系，完全兼容現(xiàn)有的使用方式，這對于海量的存量設(shè)備來說，只需要簡單配置，便可以快速將視圖數(shù)據(jù)上傳到協(xié)同存儲，從而確保給用戶云邊一體化的使用體驗，并且整體傳輸速度提升40%以上。

基于多點協(xié)同調(diào)度的能力，它實現(xiàn)了視圖數(shù)據(jù)的就近存取，并且復(fù)用CDN場景下閑置的上行帶寬，從而最大限度的利用帶寬資源。同時它可以快速的根據(jù)單點水位進(jìn)行資源動態(tài)規(guī)劃以及數(shù)據(jù)復(fù)制和遷移，實現(xiàn)服務(wù)的高可用和數(shù)據(jù)的高可靠，整個過程用戶無感知。

同時阿里云搭建了可靠、安全的數(shù)據(jù)回云通路，可以按需在閑時將數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)回云，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分級管理，用戶可以靈活調(diào)整數(shù)據(jù)價值和成本之間的平衡點。

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視圖上云一站式PAAS服務(wù)

視圖計算提供了視圖上云的一站式PAAS服務(wù)，包括視圖數(shù)據(jù)的采集、計算、存儲以及內(nèi)容消費。接下來我們將重點放到視圖終端的鏈接部分。

肖文鵬表示，鏈接的重心主要在于以下兩點：

第一，設(shè)備的接入和管控。如設(shè)備的錄入、認(rèn)證、事件采集等。同時也包含一些如語音對講、PTZ云臺、攝像頭機位控制等操作。
第二，視圖數(shù)據(jù)的接入和管理。如流媒體的接入、協(xié)議轉(zhuǎn)換、視圖上傳以及內(nèi)容檢索等。

鏈接是視圖上云的第一環(huán)，結(jié)合前面已經(jīng)介紹過的位置無感的計算平臺以及分布式協(xié)同存儲，共同構(gòu)成了視圖上云的一整套網(wǎng)、算、管、存體系。鏈接的易用性、安全性、可靠性等因素很大程度上決定了視圖上云的規(guī)模。

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終端一鍵上云，引領(lǐng)行業(yè)從封閉走向開放

終端設(shè)備以及上云標(biāo)的準(zhǔn)具有多樣化的特性。以安防監(jiān)控領(lǐng)域為例，就包含國標(biāo)28181、ONVIF等多種協(xié)議，同時很多設(shè)備廠商均創(chuàng)建了自己的私有協(xié)議，且協(xié)議相對各自封閉，這使得視圖上云增加了很大的適配難度，并且安全性、兼容性無法得到保障。

為了讓視圖終端更加便捷的一鍵上云，視圖計算推出了兩個安全、可靠的上云通道，即信令傳輸通道和數(shù)據(jù)傳輸通道。信令通道用于實現(xiàn)云與終端設(shè)備的信令控制和雙向通訊。數(shù)據(jù)通道用于流媒體等視圖內(nèi)容的接入與消費。

同時我們也推出了開放設(shè)備上云協(xié)議ODCAP。它擁有多樣化的視圖終端適配性，支持主流信令傳輸如websocket、mqtt等。同時在數(shù)據(jù)傳輸上，支持rtmp、HLS、webrtc等流媒體傳輸協(xié)議。任何支持這類協(xié)議的終端，均可快速的使用開放協(xié)議一鍵上云。同時我們提供了透明的雙向通道，廠商和開發(fā)者也可按需自定義擴展。

在安全性以及兼容性上，我們也做了一系列增強，保證了一鍵上云的開放性、易用性、安全性和靈活性。通過一鍵上云體系，我們希望能夠?qū)⒅盁o法上云的內(nèi)容快速上云，引領(lǐng)這些行業(yè)從封閉走向開放。

肖文鵬在研究最后表示，目前，視圖計算已經(jīng)在多樣化的場景下落地，持續(xù)為客戶提供優(yōu)質(zhì)、可靠的云服務(wù)。在未來，希望能夠和更多的行業(yè)伙伴一起持續(xù)探索，推動整個邊緣云行業(yè)的快速發(fā)展，為客戶創(chuàng)造更大的價值！

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阿里云肖文鵬：邊緣云創(chuàng)新場景探索與實踐

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