1.2　5G+AI時代的算力平臺

1.2.1　典型算力平臺：云計算

云計算本質上是一種從計算機算力的角度提出的一種服務提供模式，即云計算是一種面向不同服務的計算力提供方式，或者是面向不同服務的計算力提供模型。因此存儲和數據傳輸都需要以計算力作為驅動力。云計算的發展歷史一共可以分為三個階段。云計算的早期階段，又稱為能效計算；云計算的中期階段，又稱為網格計算；近期屬于云計算的成熟階段[8]。

關于云計算的定義有很多，Gartner對云計算定義是：一種計算方式，能通過Internet技術將可擴展的和彈性的IT能力作為服務交付給外部用戶。美國國家標準與技術研究所（NIST）在2011年9月，對云計算的定義是：云計算是一種模型，可以實現隨時隨地、便捷地、按需地從可配置計算資源共享池中獲取所需的資源（如網絡、服務器、存儲、應用程序及服務），資源可以快速供給和釋放，使管理的工作量和服務提供者的介入降低至最少[9]。

1. 云計算的早期階段（概念和模型塑造階段）

云計算發展的早期階段需要追溯到1961年，美國計算機科學家John McCarthy提出“如果我倡導的計算機能在未來得到使用，那么有一天，計算也可以像電話一樣成為公用設施。計算機應用（Computer Utility）將成為一種全新的、重要的產業基礎”。1969年，美國國防部高級研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）的首席科學家倫納德·克蘭羅克（Leonard Kleinrock）表示：“現在，計算機網絡還處于初級階段，但是隨著網絡的進步和復雜化，我們將可能看到‘計算機應用’的擴展……”。這個時候的云計算更準確地說還處于效能計算階段。

2. 云計算的中期階段（緩慢演進階段）

任何科學技術的演進都離不開業務驅動。從計算機的效能計算模型提出到20世紀90年代，受限于提供計算力的介質的緩慢發展，效能計算模型的演進也經歷了幾乎停滯的階段。隨著各行各業的發展中對計算力的強勁需求及計算機和互聯網的普及，最初從世界上各大高校開始，人們在效能計算的基礎之上提出了網格計算這一新型的計算力提供模型。具體地，就是由一個集中控制系統把一些本身非常復雜的任務劃分為大量更小的計算片段任務，然后把這些由大化小的計算任務分配給許多聯網參與計算的獨立計算機進行并行處理，最后再將這些計算結果綜合起來得到最終的結果，并輸出返回之前的集中控制系統[10]。網格計算模型的優勢在當時非常明顯，它可以提供稀缺的計算力資源的共享，通過分布式的計算可以在多臺聯網的計算機上平衡計算負載，從而實現較大規模的整體計算力提供。這種計算提供模型可以在當時的條件下為各企業解決以前難以處理的問題，在滿足企業用戶需求的同時降低企業計算機資源擁有和管理總成本。

3. 云計算的普及與大規模應用（成熟階段）

網格計算模型是通過擁有計算能力的節點之間自發形成聯盟來共同解決大規模計算的問題的。本質上，這是一次對基礎IT資源聯合共享模式的進一步探索。但是網格計算能解決的大規模計算問題其實有很多局限性和前提條件。如果一些大型企業的關鍵性業務需要長期面對大規模計算的難題，那么這些企業往往需要與提供大規模、高可靠計算的企業簽訂商業服務合同[11]。這時，我們會發現我們需要一種新型的、標準工業化的計算力服務提供模型。正如后來我們熟知的歷史那樣，美國的一些面向廣大公眾提供服務的大企業（亞馬遜和谷歌）率先遇到計算力難題，并率先于2007年提出了云計算這一理念。

當代以云計算為代表的新型計算力服務提供模型的很多特點，使其有別于效能計算和網格計算模型，也正是這些特點把云計算這一計算力服務模型應用到了數據信息通信技術（Data Information Communication Technology，DICT）等多個領域。主要特點包括：

1）服務器的資源虛擬化技術

服務器資源虛擬化技術主要通過將有一定差異的物理服務器硬件（CPU、內存、硬盤、網卡）分別在邏輯上抽象為各類虛擬資源，實現對底層異構物理硬件的差異性屏蔽，最大限度降低上層業務應用對底層資源環境的依賴和耦合度，為大規模服務器資源的“池化”提供了先決條件。

2）分布式數據庫技術

把眾多的服務器資源集中組成計算集群之后，遇到了兩個難題。第一個難題就是管理系統的全局同步和統一。第二個難題是更大的難題，即如何把需要計算的信息素材和計算后的結果進行統一存儲。分布式數據庫技術的出現和成熟促使我們可以把一個邏輯上統一的巨大信息體存儲在一個邏輯上統一但物理上分離的分布式數據庫的物理存儲硬件之中。再由該分布式數據庫管理軟件來負責數據的統一調度和數據的分區存放[12]。

3）高并發高可靠的管理軟件技術

如果各類資源的“池化”是當代云計算實現的重要先決條件，那么對各類資源的管理和調度將是云計算算力服務模型能否為各行各業提供基礎算力的關鍵。其中，各行業私有云中的OpenStack云管系統和世界上領先的公有云服務商自研的云資源管理系統的出現和成熟解決了云計算算力服務模型中對“池化”資源進行高并發、高可靠性管理與調度的難題。

4. 云計算的發展驅動力

回顧了云計算近60年的發展歷程之后，無論是梳理過往云計算的發展脈絡還是進一步整理近年來云計算進一步演進到邊緣計算，發現這個過程中唯一不變的就是云計算發展的驅動力。它主要分為兩個方面，分別是商業驅動力和技術驅動力，同時這也是任何技術不斷向前發展和進化的兩大核心因素。

商業驅動力包括容量規劃、降低成本、組織靈活性。

技術驅動包括集群化、網格計、虛擬化及其他相關技術（IP網絡與架構、數據中心技術、互聯網技術、多租戶技術、服務技術）。

1.2.2　新型算力平臺：邊緣計算

隨著5G時代的到來，邊緣計算成為新的業務增長點，受到了學術界、產業界及政府部門的極大關注，在電力、交通、制造、智慧城市等多個價值行業有了規模應用。產業界在實踐中逐步認識到邊緣計算的本質與核心能力。邊緣計算成為新一代通信技術下的新型算力提供平臺。

中國電信在深圳召開的5G創新合作大會上對外展示了自主研發的基于分布式開放平臺的多接入邊緣計算（Multi-access Edge Computing，MEC）平臺。該平臺就近提供邊緣智能服務，支持固定/移動網絡接入、第三方能力/應用靈活部署及邊緣能力統一開放，可應用于工業互聯網、高清視頻、車聯網等行業。

邊緣計算概念雖然早于5G提出，但真正讓業界關注起來是因為伴隨對5G商業模式的探討，各方都逐步認識到邊緣計算將成為5G時代驅動各行各業變革的重要解決方案。當然邊緣計算并不是簡單將服務器放到網絡邊緣的機房即可，還需要具備低時延、高可靠、本地化等業務特性，邊緣計算對網絡指標的要求更為苛刻。

雖然目前業界對邊緣計算的定義與內涵并沒有形成一致意見，各標準化組織或企業分別從自己的角度提出了不同的認識，如國際標準化組織（International Organization for Standardization，ISO）認為邊緣計算是一種將主要業務處理和數據存儲放在網絡邊緣節點的分布式計算形式；ETSI定義邊緣計算是在靠近數據源或用戶的地方提供計算、存儲等基礎設施，并為邊緣應用提供云服務和IT環境服務；而國內的邊緣計算產業聯盟（ECC）則定義邊緣計算是靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開發平臺等。但業界普遍認可邊緣計算是在網絡邊緣提供計算服務的，這也導致邊緣計算與傳統的云計算存在較大的差異。

然而，傳統云計算和邊緣計算并不是對立的，兩者之間不是替代關系，而是互補協同關系。它們需要通過緊密協同才能更好地滿足各種需求場景的匹配，從而把彼此的應用價值發揮到最大。換而言之，邊緣計算憑借“邊緣”的特性，可以更好地支撐云端的應用，而云計算則能夠基于大數據分析，完成邊緣節點無法勝任的計算任務，助力邊緣計算更加滿足本地化的需求。

由于在后面的章節我們還會對邊緣計算進行具體介紹，因此這里就不對邊緣計算的具體內容進行介紹了。

1.2.3　端計算

端即用戶終端，如PC、手機和物聯網終端設備等。用戶終端設備具有一定的計算能力，能夠對采集的數據進行實時處理，進行本地優化控制、故障自動處理、負荷識別和建模等操作。在和網絡進行連接后，用戶終端設備可以把加工匯集后的高價值數據與云端進行交互，在云端進行全網的安全和風險分析、大數據和人工智能的模式識別、節能和策略改進等操作。同時，如果遇到網絡覆蓋不到的情況，可以先在邊緣側進行數據處理，當有網絡時再將數據上傳到云端，在云端進行數據存儲和分析[13]。

1.2.4　多樣化的算力提供方

隨著芯片技術的發展，算力的價格日益降低，已經不再是數年前昂貴的奢侈品。小到個人手機、PC，大到超級計算機、數據中心，算力存在于我們生活的各個角落。但隨著算力的普及，算力的利用率卻在大幅下降。有數據表明各類算力終端的利用率甚至低于15%。以PC為例，每個家庭甚至不止一臺PC，但是并不是很每一臺PC都可以物盡其用，大部分時間是處于閑置狀態的。而在企業的私有數據中心、科研機構的超算中心中，閑置率更甚。大量算力的浪費，對于家庭或企業而言都是一種經濟上的損失。因此可以考慮搭建一種新型的算力交易平臺，使所有閑置的算力可以在網上進行交易，減少資源的浪費，提高企業、個人的經濟效益。這樣，不僅傳統的云計算平臺、新興的邊緣計算平臺，甚至企業閑置的服務器、個人計算機都可以成為網絡上的算力提供方，為算力購買者提供多元化的選擇。