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「CSDN」如何理性看待 5G 速率提升？( 三 )


3、 移动边缘计算（MEC）
在不考虑重传的情况下 ， LTE网络内部时延是小于20ms ， 而要ping外部服务器 ， 这个时延通常在40-50ms以上 ， 光纤的传播速度是200公里 ， 5G在应对时延敏感用例时 ， 要求接入网时延不超过0.5ms ， 这意味着5G中心机房(或数据中心)与5G小区(基站)之间的物理距离不能超过50公里 。
面对物理时延的挑战 ， 我们不得不考虑在接入网引入移动边缘计算(MEC)、边缘数据中心 ， 也就是将以前核心网和应用网的一些功能下沉到接入网 。
边缘计算由于部署在靠近物或数据源头的网络边缘侧 ， 具有融合的网络、计算、存储和应用核心能力 。 利用边缘计算提供的计算能力和服务 ， 能够满足低时延、海量连接业务需求和数据的聚合优化需求等 ， 缓解核心网和回程链路的负载压力 。 因此 ， 边缘计算和网络切片的结合变得尤为有意义 。
在网络传输延迟或数据安全等角度考虑 ， 很多的领域无法直接将数据传送至云端处理 ， 因此边缘计算是一个大趋势 ， 大家经常举例的自动驾驶就是一个例子 ， 为了保证实时性和可靠性 ， 图像处理需要在边缘端完成 。
除了这种意义上的移动边缘计算之外 ， 其实运营商期望的移动边缘计算应该是在更靠近接入网的部分部署算力 ， 支持边缘计算 ， 后续可能应用可以直接部署于基站内的云设备内 ， 这样对一些延迟极度敏感的应用将是一个好消息 。
4、 物联网应用
目前物联网逐渐火热起来 ， mMTC也是物联网三大场景之一 ， 承担了未来智能世界里的重要想象空间 。 但是目前的mMTC仍然有一些亟待解决的问题 ， 我们可以看到5G KPI里是要求能支持每平方公里100万个连接 ， 这其实是一个非常让人兴奋的数字 ， 但是这个会有点容易让人误解 ， 100万个连接并不是同时收发数据 ， 只是连接 ， 连接有可能是时断时续的 ， 有可能是一天只发送一个数据包的监控节点 。
可以看到目前应用比较广泛的还是电力超表类应用 ， 因为这类数据基本都只是在上报 ， 而且频次要求不高 ， 实时性要求也不高 。 但是对于很多的应用场景来说 ， 实时／准实时的双向通信是很大的需求 。
大麦目前已经将NB-IoT应用到实际产品中了 ， 由于NB-IoT使用的是CoAP协议 ， 而CoAP协议底层使用的是UDP ， 不可靠的 ， 在我们的部分场景中要求数据可靠到达 ， 因此做了应用层的ACK应答机制及重传来保证数据可靠到达 。
由于一些应用场景对功耗不敏感 ， 但期望数据能尽快到达 ， 所以与运营商沟通后关闭了PSM和eDRX ， 以便让数据尽快到达 ， 但是对于一些监测类的场景对于功耗是敏感的 ， 因此就会通过睡眠等方式来尽可能的降低能耗 ， 这对于纯上行监测类应用来说还好 ， 但是如果想要准实时下发可就难了 ， 因此也会限制一些场景的想象空间 。
未来5G的mMTC场景还会基于NB-IoT、eMTC技术继续演进 ， 期待未来能更好的解决目前存在的一些问题 。
5、 D2D的应用
D2D其实是一项挺有意思的技术 ， 让设备和设备之间能直接通信 。 当然不是完全的自主通信 ， 是在基站控制下完成数据通信 ， 基站主要负责控制信令 ， 设备间直接进行通信 。 这可能会催生一些基于邻近特性的社交应用场景 。
其中车联网中的V2V（Vehicle-to-Vehicle）通信就是典型的物联网增强的D2D通信应用场景 。 基于终端直通的D2D由于在通信时延、邻近发现等方面的特性 ， 使得其应用于车联网车辆安全领域具有先天优势 。 在D2D通信模式下 ， 两个邻近的移动终端之间仍然能够建立无线通信 ， 为灾难救援提供保障 。
家庭应用中的投屏场景是一个很好的D2D场景 ， 但是目前基本都是WiFi-Direct的天下 ， 如果D2D想要应用进来 ， 还需要与这个强大的对手进行竞争 。
6、 CDN
4G时代 ， CDN基本部署在CR（核心路由器）、SR（业务路由器）附近 ， 部署位置偏上 。 同时 ， 节点部署稀疏 ， 平均每个节点覆盖方圆10公里 。 5G时代 ， 在架构上 ， CDN应从CR、SR端向用户端迁移 。 同时在节点部署上 ， 向小型化、高密化发展 ， 原来每节点覆盖方圆10公里 ， 现在需缩小到1公里甚至更小 。


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