《電子技術應用》
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基于5G+MEC的數(shù)字化PaaS賦能平臺 在智慧安防的應用研究
2020年電子技術應用第6期
王旭亮，武宇亭，任宏丹
中國電信股份有限公司北京研究院，北京102209
摘要： 隨著5G時代的到來，邊緣計算和物聯(lián)網引領的新型應用形態(tài)成為了全社會關注的焦點。視頻安防行業(yè)應用因為其核心業(yè)務發(fā)展趨勢及需求與5G、邊緣計算、物聯(lián)網、云計算、大數(shù)據(jù)以及人工智能等技術能力的深度匹配，成為了業(yè)界重點關注的應用領域。主要介紹一種基于5G+MEC基礎設施的云邊協(xié)同數(shù)字化PaaS賦能平臺和相應技術原型系統(tǒng)，以及該數(shù)字化PaaS賦能平臺在智慧安防領域的應用實踐。
中圖分類號： TN929.5
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200379
中文引用格式： 王旭亮，武宇亭，任宏丹. 基于5G+MEC的數(shù)字化PaaS賦能平臺在智慧安防的應用研究[J].電子技術應用，2020，46(6)：6-11,15.
英文引用格式： Wang Xuliang，Wu Yuting，Ren Hongdan. Research on application of digital PaaS enabling platform based on 5G+MEC in intelligent security[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(6)：6-11,15.
Research on application of digital PaaS enabling platform based on 5G+MEC in intelligent security
Wang Xuliang，Wu Yuting，Ren Hongdan
China Telecom Beijing Research Institute，Beijing 102209，China
Abstract： With the advent of 5G, the new application form of edge computing and Internet of Things has become the focus of attention of the whole industry. The video security industry has become a key area of application because its core business trends and needs match the technical capabilities such as 5G, edge computing, Internet of Things, cloud computing, big data, and artificial intelligence deeply. This paper mainly introduces a cloud-side collaborative PaaS and corresponding technology prototype system based on 5G MEC infrastructure, as well as the application practice of the cloud-side collaborative PaaS in the field of intelligent security.
Key words : 5G；MEC；intelligent security；cloud native；cloud-side collaborative

0 引言

    傳統(tǒng)的視頻安防方案按照監(jiān)控范圍主要分為兩種：(1)應用在較小地理范圍的園區(qū)或社區(qū)監(jiān)控場景，一般在本地通過有線網絡或無線Wi-Fi的方式把攝像采集終端采集到的數(shù)據(jù)回傳到本地部署的視頻監(jiān)控分析平臺上；(2)應用在統(tǒng)一監(jiān)控多個公共場館、社區(qū)或園區(qū)的場景，一般通過把終端采集設備用有線網絡的方式連接到本地的IP路由器設備上后，進一步接入到運營商的數(shù)據(jù)承載網上(城域網或廣域網)，進而接入到某個集中部署的云數(shù)據(jù)中心內進行視頻的存儲和處理。

    受限于上述視頻安防方案，帶來如下難以解決的問題：(1)從安裝部署的角度：傳統(tǒng)監(jiān)控部署采用有線方式，存在布線成本高、效率低、耗費大量有線網絡資源的同時造成組網方式的不靈活。如果是采用Wi-Fi回傳的方式，Wi-Fi穩(wěn)定性較差，覆蓋范圍較小，需要補充大量路由節(jié)點以保證覆蓋和穩(wěn)定性。另外Wi-Fi屬于非授權無線網絡資源，在頻譜上也會受到較多的信號干擾。(2)從基礎網絡角度：需要將監(jiān)控視頻通過運營商的承載網和核心網傳輸至云端服務器進行存儲和處理，不僅加重了網絡的負載和成本支出，智慧安防應用所需的端到端低時延業(yè)務關鍵指標也難以得到有效的保障。(3)從安防終端設備性能的角度：在傳統(tǒng)方案里，攝像采集終端都必須具備較強的數(shù)據(jù)采集能力，必然存在性價比的問題。

     如圖1所示，基于5G+MEC的智慧安防方案[1]是在傳統(tǒng)視頻安防行業(yè)的通用解決方案基礎上，加入邊緣計算(Multi-Access Edge Computing)節(jié)點，主要包括：5G的用戶面網元(UPF)、邊緣計算業(yè)務平臺(Multi-Access Edge Computing Platform，MEP)和智能監(jiān)控應用。具體工作流程是：客戶現(xiàn)場側的視頻終端設備通過5G無線網絡接入到邊緣計算平臺上的5G UPF設備，終端設備通過多種網絡協(xié)議與物聯(lián)網網關設備連接，在該平臺上實現(xiàn)視頻前端感知、視頻數(shù)據(jù)的采樣與壓縮，進一步通過5G UPF設備把采樣和壓縮后的視頻數(shù)據(jù)通過5G回傳網傳輸?shù)竭h端的云計算數(shù)據(jù)中心內進行存儲。在云計算數(shù)據(jù)中心內，這些業(yè)務視頻數(shù)據(jù)通過部署的大數(shù)據(jù)與人工智能平臺，對視頻幀進行標記和人工智能模型訓練。然后基于這些訓練模型封裝成為智能監(jiān)控應用，最后把應用推送部署到邊緣計算節(jié)點上的MEP上[2]。從這時候開始，來自視頻采集終端的視頻業(yè)務流直接與智能監(jiān)控應用交互，該應用會對視頻業(yè)務流進行分析研判和預測預警等業(yè)務操作，最終實現(xiàn)邊緣實時的智能監(jiān)控能力。

    上述方案雖然加入了5G、云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能的能力解決了傳統(tǒng)安防方案中存在的大部分問題，但在實際部署中依然存在如下的問題：

    (1)5G與云網基礎設施融合與協(xié)同：為了實現(xiàn)5G能力開放、部署靈活性以及網元功能的邏輯切片，5G核心網采納了許多云計算中以容器為代表的虛擬化技術，例如5G UPF的部署形態(tài)之一就是基于x86虛擬機，更多的AMF、SMF組件更是基于容器來部署的。按照圖1方案，需要5G綜合網管系統(tǒng)在邊緣計算節(jié)點和云計算節(jié)點內創(chuàng)建5G UPF網元，同時完成5G無線網絡到邊緣計算節(jié)點UPF之間和邊緣計算節(jié)點與云計算節(jié)點之間的業(yè)務配置。這些5G網元的生命周期管理和業(yè)務配置都需要5G基礎設施與分布在邊緣計算和云計算節(jié)點的云網基礎設施進行管理面和業(yè)務面上的融合與協(xié)同，從而實現(xiàn)大量終端設備與邊緣計算平臺之間的低時延、高可靠和靈活的邊緣組網方案。

    (2)云邊能力交互與協(xié)同：云數(shù)據(jù)中心的大數(shù)據(jù)平臺、深度學習平臺和邊緣計算平臺需要具備云邊協(xié)同的能力[3]，以滿足智慧安防應用所需的云計算節(jié)點人工智能模型訓練、云邊節(jié)點之間的應用交付、邊緣端智能推理應用的能力迭代等技術要求。根據(jù)文獻[4]的分析，云邊協(xié)同可以分為三方面的協(xié)同：①資源的協(xié)同；②數(shù)據(jù)協(xié)同、智能協(xié)同、應用管理協(xié)同、業(yè)務管理協(xié)同；③服務的協(xié)同。

    本文提出一種旨在解決云邊能力協(xié)同的數(shù)字化PaaS平臺來解決上述的云邊能力協(xié)同的問題。該數(shù)字化PaaS平臺位于多種云計算和邊緣計算IaaS資源層和多場景SaaS應用之間。該平臺可以在多種云網融合基礎設施之上，為智能安防應用提供云邊協(xié)同的業(yè)務數(shù)據(jù)收集與存儲、基于業(yè)務數(shù)據(jù)的人工智能模型訓練、云邊之間智能應用的交付等能力。該數(shù)字化PaaS賦能平臺將極大地增強企業(yè)的數(shù)字化轉型能力，它不僅考慮了企業(yè)用云形式由單云向邊緣云、混合云、多云轉變的趨勢，同時考慮了企業(yè)對于新興技術，包括人工智能、大數(shù)據(jù)等專業(yè)領域的支持能力，可以很好地滿足需要云邊協(xié)同的智慧安防場景的業(yè)務訴求。




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作者信息:

王旭亮，武宇亭，任宏丹

(中國電信股份有限公司北京研究院，北京102209)

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