邊緣計算在鐵路教育培訓(xùn)平臺中的應(yīng)用研究

洪 鉑，惠 偉，朱韋橋

（中國鐵道科學(xué)研究院集團有限公司 電子計算技術(shù)研究所，北京 100081）

2020年，我國5G移動通信技術(shù)正式進入商用階段，其高速度、低功耗、低時延特性被各行業(yè)廣泛關(guān)注。同時，高清視頻教學(xué)、AR/VR實驗、雙師課堂等新型教學(xué)形式也在不斷地沖擊著教育培訓(xùn)行業(yè)。

鐵路教育培訓(xùn)平臺是服務(wù)全路企業(yè)的公共教育培訓(xùn)系統(tǒng)，覆蓋全路職工、干部和黨員的教育培訓(xùn)。通過5G移動通信等新技術(shù)與鐵路企業(yè)教育培訓(xùn)業(yè)務(wù)的融合創(chuàng)新，可進一步完善鐵路教育培訓(xùn)平臺，支持新型教學(xué)形式，更好地適應(yīng)鐵路企業(yè)職工人數(shù)眾多、分布區(qū)域廣、人員構(gòu)成復(fù)雜的特點。

分析鐵路教育培訓(xùn)平臺當(dāng)前面臨的發(fā)展要求及挑戰(zhàn)，利用邊緣計算在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供的計算、存儲等邊緣智能服務(wù)[1-3]，提高鐵路教育培訓(xùn)平臺的應(yīng)用性能和智能化水平，進一步提升用戶體驗。

1 邊緣計算簡介

邊緣計算是云計算框架下的一種系統(tǒng)架構(gòu)，通過在靠近數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)部署邊緣節(jié)點設(shè)備，具備計算、緩存和本地應(yīng)用功能；邊緣節(jié)點與云中心協(xié)作，支持實時業(yè)務(wù)、敏捷連接、應(yīng)用性能優(yōu)化，改變傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中由數(shù)據(jù)中心集中存儲和處理數(shù)據(jù)的方式。利用靠近數(shù)據(jù)源端的網(wǎng)關(guān)、基站、服務(wù)器、智能終端等邊緣節(jié)點設(shè)備，完成部分原來由數(shù)據(jù)中心承擔(dān)的數(shù)據(jù)存儲與處理任務(wù)，通常把僅在本地使用的數(shù)據(jù)、要求低延時和快速響應(yīng)的業(yè)務(wù)處理以及安全敏感數(shù)據(jù)等放在邊緣端設(shè)備，提高服務(wù)響應(yīng)速度，保證數(shù)據(jù)安全，為用戶提供更好的體驗。

邊緣計算的優(yōu)勢主要有3個方面：（1）在靠近數(shù)據(jù)源端就近完成數(shù)據(jù)處理，降低傳輸時延，提高數(shù)據(jù)處理效率；（2）與云中心相比，邊緣計算和存儲成本更低；（3）對云端依賴性低，可降低數(shù)據(jù)傳輸錯誤率和單點故障率。

2 鐵路教育培訓(xùn)平臺的現(xiàn)狀、發(fā)展及挑戰(zhàn)

2.1 鐵路教育培訓(xùn)平臺的現(xiàn)狀

鐵路企業(yè)對職工培訓(xùn)信息化一直十分重視，2008年上線運行的鐵路組織人事管理信息系統(tǒng)設(shè)置有干部培訓(xùn)功能。2018年在該系統(tǒng)升級改造時，對培訓(xùn)功能全面強化，搭建獨立的鐵路教育培訓(xùn)平臺，使其覆蓋全路職工、干部和黨員。

經(jīng)過2期系統(tǒng)建設(shè)，該平臺目前具備鐵路企業(yè)培訓(xùn)需求管理、培訓(xùn)計劃、培訓(xùn)實施、培訓(xùn)評估及培訓(xùn)預(yù)算、培訓(xùn)報銷等管理功能，基本涵蓋教育培訓(xùn)管理全過程，還可為用戶提供業(yè)務(wù)分析功能，實現(xiàn)與相關(guān)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互與共享。

目前，利用該平臺整合中國國家鐵路集團有限公司及所屬單位、鐵路外各高校和培訓(xùn)基地教育資源的相關(guān)工作已經(jīng)開展，正在建設(shè)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和手機App。

2.2 平臺發(fā)展的要求及挑戰(zhàn)

2020年，在新冠疫情防控進入常態(tài)化背景下，各類教育培訓(xùn)平臺得到快速發(fā)展。通過技術(shù)與應(yīng)用融合創(chuàng)新，鐵路教育培訓(xùn)平臺有望為鐵路企業(yè)職工提供更為豐富的培訓(xùn)內(nèi)容，幫助企業(yè)教育培訓(xùn)管理部門改善培訓(xùn)管理，取得更好的系統(tǒng)應(yīng)用成果。

（1）實施精準(zhǔn)化培訓(xùn)管理

鐵路教育培訓(xùn)平臺包括鐵路所有在職職工，覆蓋鐵路相關(guān)的各類專業(yè)和工種，具有學(xué)員人數(shù)眾多、個人情況復(fù)雜、課程種類繁多、考核方式多樣的特點，只有快速、精準(zhǔn)地取得管理數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析及時掌握鐵路教育培訓(xùn)狀況及存在問題，才能更快地制定或調(diào)整培訓(xùn)政策和培訓(xùn)內(nèi)容，實現(xiàn)培訓(xùn)管理精準(zhǔn)化。

（2）豐富培訓(xùn)內(nèi)容和方式

利用5G移動通信高速度、大帶寬、低延時、海量互聯(lián)的優(yōu)勢，高清視頻傳輸不再是瓶頸，高清直播、VR/AR視頻、游戲應(yīng)用將更加廣泛，雙師課堂可能成為鐵路企業(yè)教育培訓(xùn)的新模式，使在線教育形式更加豐富多彩；而邊緣計算可為高清視頻的緩存、畫面的渲染提供技術(shù)支持。

（3） 滿足鐵路企業(yè)個性化教育培訓(xùn)需要

鐵路企業(yè)教育培訓(xùn)工作具有行業(yè)統(tǒng)一規(guī)范，但因單位性質(zhì)和主要職責(zé)不同，也有鮮明的個性化培訓(xùn)需求。鐵路教育培訓(xùn)平臺不僅應(yīng)滿足鐵路行業(yè)一般性需求，也應(yīng)為企業(yè)提供個性化教育培訓(xùn)服務(wù)，可將計算量要求較低、個性化特征明顯、與云端交互量較少的功能部署在邊緣側(cè)節(jié)點，由邊緣側(cè)節(jié)點先對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和緩存，再上傳到云中心存儲和進一步處理，有利于減少網(wǎng)絡(luò)帶寬占用，減輕云中心計算負荷。

3 鐵路教育培訓(xùn)平臺架構(gòu)設(shè)計

3.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

基于邊緣計算構(gòu)建鐵路教育培訓(xùn)平臺，將促使平臺由傳統(tǒng)的“云到端”計算架構(gòu)演進成為新興的“云-邊-端”計算架構(gòu)，如圖1所示。

鐵路教育培訓(xùn)平臺的主體應(yīng)用功能部署在云端，平臺運維管理終端設(shè)置在核心網(wǎng)絡(luò)中，確保系統(tǒng)主體運行安全。

在邊緣側(cè)將部署具有緩存能力的基站，增加計算節(jié)點和緩存節(jié)點，部署本地獨立應(yīng)用，對采集的數(shù)據(jù)進行實時處理，支持AI計算和數(shù)據(jù)緩存，提供圖像渲染、視頻緩存，數(shù)據(jù)過濾等服務(wù)。

采用具有獨立計算能力的終端設(shè)備，可對本地采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提高平臺整體數(shù)據(jù)處理能力，也利于降低網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量。例如，利用智能手機提供的計算能力，可以對學(xué)員雙眼的關(guān)注點進行捕捉，過濾掉學(xué)員關(guān)注度不夠的事件，從而減少云中心業(yè)務(wù)應(yīng)用計算的數(shù)據(jù)量。

3.2 系統(tǒng)架構(gòu)

圖1 鐵路教育培訓(xùn)平臺網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

3.2.1 傳統(tǒng)的鐵路教育培訓(xùn)平臺系統(tǒng)架構(gòu)

在傳統(tǒng)的鐵路教育培訓(xùn)平臺中，各種系統(tǒng)資源和業(yè)務(wù)服務(wù)部署在云中心，實現(xiàn)集中化存儲與計算，如圖2所示。

圖2 鐵路教育培訓(xùn)平臺的傳統(tǒng)系統(tǒng)架構(gòu)

（1）展示層：為用戶提供監(jiān)控后臺、管理門戶和用戶門戶（含教師和學(xué)員）3種操作界面，終端設(shè)備需支持多種瀏覽器和和主流移動設(shè)備。

（2）業(yè)務(wù)層：根據(jù)展示層的需求，將教育培訓(xùn)業(yè)務(wù)封裝為各種服務(wù)，包括課程管理、計劃管理、教師管理等。

（3）服務(wù)層：為平臺提供公共服務(wù)支持，包括流程服務(wù)、文件存儲服務(wù)、報表服務(wù)等。

（4）資源層：包括教育培訓(xùn)平臺所管理的所有資源，如：教學(xué)機構(gòu)庫、培訓(xùn)教師庫、培訓(xùn)課程庫等。

（5）系統(tǒng)監(jiān)控：自上而下貫穿業(yè)務(wù)層、服務(wù)層、資源層，全面監(jiān)控平臺的服務(wù)和資源，提供服務(wù)日志分析、鏈路跟蹤、熔斷限流等服務(wù)。

（6）服務(wù)管理：對業(yè)務(wù)層、服務(wù)層的服務(wù)提供服務(wù)注冊、服務(wù)授權(quán)、任務(wù)調(diào)度等功能。

3.2.2 基于邊緣計算模式的系統(tǒng)架構(gòu)

在鐵路教育培訓(xùn)平臺的傳統(tǒng)系統(tǒng)架構(gòu)下，僅利用5G網(wǎng)絡(luò)提供的高帶寬數(shù)據(jù)傳輸，雖可支持含1 080 P在內(nèi)的高清視頻播放業(yè)務(wù)和百人左右的直播課堂，但在彈性計算能力、處理VR/AR渲染、數(shù)據(jù)預(yù)處理等方面存在一定限制。因此，基于邊緣計算對系統(tǒng)架構(gòu)進行改進，如圖3所示。

圖3 基于邊緣計算的鐵路教育培訓(xùn)平臺系統(tǒng)架構(gòu)

在新的系統(tǒng)架構(gòu)中，增加了感應(yīng)層和邊緣計算層。其中，感應(yīng)層包括溫度、濕度、煙霧等各種傳感器，也包括智能攝像頭、智能手持終端等，可增強平臺的情景感知能力；邊緣計算層是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭設(shè)置的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點，既可為用戶門戶提供圖像緩存和渲染計算，還可對感知層采集的數(shù)據(jù)進行匯聚和處理。

設(shè)置感應(yīng)層和邊緣計算層有助于提高平臺整體處理性能和智能化水平，充分發(fā)揮邊緣計算模式在緩解網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力、增強服務(wù)響應(yīng)能力等方面的優(yōu)勢[4]；將數(shù)據(jù)過濾功能放在邊緣節(jié)點服務(wù)器甚至直接推向智能終端，可以顯著減少網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)量；將人臉識別、關(guān)注度模型、暴力行為檢測等計算功能部署在邊緣節(jié)點，支持平臺智能化運營和精細化培訓(xùn)管理；為高清視頻的傳輸提供邊緣緩存、視頻渲染計算，可顯著降低延時，有助于提高用戶體驗；通過平臺情景感知賦能，可讓現(xiàn)場教學(xué)和線上教學(xué)有效結(jié)合，改善培訓(xùn)場所的舒適度和安全性。

4 應(yīng)用探索

4.1 改善用戶體驗

（1）利用邊緣計算模式下基站緩存、透明緩存等技術(shù)，可將培訓(xùn)內(nèi)容緩存到網(wǎng)絡(luò)邊緣，讓學(xué)員就近獲取學(xué)習(xí)內(nèi)容，避免教學(xué)內(nèi)容重復(fù)傳輸[5]。

（2）利用邊緣計算模式下的移動內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)為視頻傳輸選擇合適的碼率、擁塞控制策略等，實現(xiàn)超高清視頻的高效傳輸[6]，使移動設(shè)備獲得與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備一樣的流量承載能力，讓數(shù)以百萬的學(xué)員使用不同設(shè)備同時參與課程直播，如圖4所示。

圖4 鐵路教育培訓(xùn)平臺的CDN拓撲圖

（3）將VR/AR的圖像渲染處理交由網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點完成，不僅可以增強渲染效果，降低終端設(shè)備的存儲要求，還可以提高服務(wù)響應(yīng)速度[7]。

總之，邊緣計算模式可以有效地降低培訓(xùn)內(nèi)容的傳輸時延，為用戶提供更豐富、迅捷的培訓(xùn)內(nèi)容，顯著改善用戶體驗。

4.2 提高培訓(xùn)管理機構(gòu)對復(fù)雜場景的應(yīng)對能力

在教育培訓(xùn)過程中，需要對人員聚集的食堂、教室、考場等人員密集場所進行監(jiān)控。利用5G網(wǎng)絡(luò)，將電磁、煙霧監(jiān)控設(shè)備、攝像頭與臺式機、筆記本、平板電腦、手寫板等培訓(xùn)、考試設(shè)備接入鐵路教育培訓(xùn)平臺，直接與網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點連接，既解決“云-端”交互的異構(gòu)接入和傳輸時延等問題[8]，還對集中培訓(xùn)時段內(nèi)學(xué)員考勤、異常行為進行監(jiān)控，全面提高鐵路教育培訓(xùn)平臺的智能化水平。

4.3 助力鐵路教育培訓(xùn)大數(shù)據(jù)分析

（1）鐵路教育培訓(xùn)平臺不僅要為廣大鐵路職工提供豐富的培訓(xùn)資料，方便個人學(xué)習(xí)，還需要為培訓(xùn)管理提供支持。教育培訓(xùn)管理部門可通過平臺掌握學(xué)員對教學(xué)內(nèi)容的使用情況、學(xué)員學(xué)習(xí)進展情況，以及各單位培訓(xùn)工作情況。對鐵路企業(yè)每年近億人次的培訓(xùn)進行智能化分析，并提供可視化界面，幫助鐵路教育培訓(xùn)管理部門監(jiān)管鐵路企業(yè)職工教育培訓(xùn)工作，及時實施指導(dǎo)和制定針對性策略。

（2）對用戶瀏覽時間過短、培訓(xùn)內(nèi)容瀏覽異常、或用戶打開卻未觀看的數(shù)據(jù)進行過濾，只將有效的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M行計算，不僅可減少數(shù)據(jù)傳輸量和存儲量，還為大數(shù)據(jù)分析做好數(shù)據(jù)預(yù)處理，有助于實現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容的精準(zhǔn)推送。

5 結(jié)束語

隨著5G移動通信技術(shù)的不斷普及，教育培訓(xùn)內(nèi)容全高清時代已為時不遠。在5G移動通信技術(shù)與鐵路教育培訓(xùn)業(yè)務(wù)的融合創(chuàng)新中引入邊緣計算模式，有助于支持新型教學(xué)形式，增強平臺的整體應(yīng)用性能和智能化水平，改善用戶體驗。

今后，還將研究平臺與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的融合創(chuàng)新，進一步提升該平臺的智能化水平，使鐵路企業(yè)教育培訓(xùn)實現(xiàn)決策、控制、反饋、再決策、再控制、再決策和再反饋的精細化閉環(huán)管理[8]，提高職工對教育培訓(xùn)工作滿意度和對企業(yè)的認同感。