1.2　MEC的云部分

回想一下，前面我們注意到“MEC”中的主要字母是最后一個——“C”表示“計算”（Computing），但實際上表示“云計算”（Cloud Computing）。因此，我們先從MEC的云計算方面開始。維基百科中對“云計算”的定義如下。

云計算是一種IT范式，它支持對可配置系統資源和可以最小的管理工作量快速調配的更高級別服務的共享池的無處不在的訪問，這些訪問通常通過互聯網進行。云計算依賴資源共享以實現一致性和規模經濟，類似于公用設施。

正如維基百科指出的，這個詞雖然在2005年左右曾被Amazon Web Services（AWS）普及，但至少可以再往前追溯10年。因此，邊緣計算的云計算方面似乎已是眾所周知的事情。事實上，邊緣計算的主要目標之一是“支持對可配置系統資源和可快速調配的更高級別服務的共享池的無處不在的訪問”。注重細節的讀者可能會想知道為什么只引用到了這里，事實上這是有意的。

讓我們考慮一下上面沒有引用的內容，特別是“資源共享以實現一致性和規模經濟”。事實上，要實現這兩個術語所描述的內容，需要取得重大進展，而這需要幾十年才能實現，直到云計算成為經濟上可行的業務：

• 通過虛擬化將物理硬件和應用分離。這使得在不同硬件平臺之間遷移應用工作負載成為可能，而不需要為每種特定的硬件類型保留不同的軟件構建。
• 融合少數幾個行業標準化的“計算架構”——主要是Intel x86架構，因此虛擬化的絕大多數應用都是基于Intel架構的處理構建的。
• 高速互聯網的發展，使得在私有企業網絡之外傳輸大量數據和計算成為可能。
• 萬維網的發展，使基于名稱的資源訪問模式成為可能。（如果我們的應用必須依賴IP地址進行資源尋址，那么云計算就不太可能正常工作，因為IP地址自然地綁定（即“固定”）在特定的硬件上。）
• 通過使用萬維網傳輸機制（HTTP），（主要由AWS）引入基于REST-API的服務管理框架。
• 一個經濟的環境，使得大規模數據中心的部署成為可能，這些數據中心可以轉變為共享的公共云（同樣由AWS領導）。

上述發展和由此產生的技術使得企業和云提供商能夠將向應用提供計算資源的系統組合在一起，作為一個統一抽象資源（vCPU、虛擬RAM、虛擬磁盤存儲等）的同質池，這些資源可以在不考慮其物理來源的情況下使用。為了強調這項任務的實際困難，我們注意到，即使在現在，x86 CPU架構仍然是最流行的虛擬化架構。雖然基于ARM的處理器在許多行業（包括電信行業）都很普遍，但對于ARM虛擬化來說，情況并非如此，ARM虛擬化的使用率明顯低于基于x86的虛擬化。此外，如果你有一個需要訪問GPU的高性能計算應用程序，那么你就不走運了。盡管GPU廣泛應用于各種應用程序，但GPU虛擬化支持現在才由OpenStack開發出來。這種不被采用的情況并不是因為任何深層次的技術挑戰。以ARM為例，虛擬化技術已經出現了一段時間。這是因為云系統需要規模經濟才能有意義，而實現這樣的規模需要很多因素的及時融合，包括應用和工具組成的廣泛生態系統的存在，這些應用和工具可以“在適當的時候”聚集在一起，使云發揮作用。

那么，MEC是一種云技術嗎？當然是。它完全是關于計算（和存儲）資源的抽象，其方式與傳統云技術完全相同。與傳統的云技術一樣，MEC利用了現代資源訪問模式（特別是基于Web的資源訪問）和管理框架。例如，所有ETSI MEC API都被定義為RESTful并使用HTTP作為默認傳輸協議。然而，它與傳統云在一個關鍵方面有所不同：規模。我們并不是暗示MEC（更廣泛地說是邊緣計算）缺乏與傳統云計算相同的規模。相反，規模的性質以及由此帶來的挑戰具有不同的本質。為了正確理解這一點，我們需要研究MEC的第二個組成部分——表示“邊緣”（Edge）的字母“E”。