邊緣計算在5G 網絡中的應用與優化

閻 斌

（中通服咨詢設計研究院有限公司，江蘇 南京 210019）

1 5G 網絡與邊緣計算概述

1.1 5G 網絡

隨著數字化社會的不斷發展，5G 網絡逐漸嶄露頭角，推動著通信領域的革新。5G 網絡的關鍵優勢在于能夠提高數據傳輸速度、縮短延遲、提升設備連通性。5G 網絡融合多項創新技術，包括毫米波通信、大規模天線陣列、網絡切片等。其中，毫米波通信技術用于優化頻譜利用率；大規模天線陣列技術用于改善信號品質，擴大覆蓋范圍；網絡切片則通過同一物理基礎設施為各類應用場景提供個性化的網絡服務，具有獨特優勢。大規模天線陣列原型機如圖1 所示。

圖1 大規模天線陣列原型機

1.2 邊緣計算

邊緣計算作為一種創新的計算模式正逐漸崛起，其核心理念是將計算和數據處理推向網絡邊緣，即靠近數據源和終端用戶。邊緣計算的核心思想是將計算任務移到終端用戶附近，以提高服務效率和帶寬利用率，并縮短傳輸距離和延遲。在5G 網絡中，邊緣計算模型展現出巨大潛力，特別適用于時效性強的場景，如智能城市、自動駕駛以及遠程醫療等領域。邊緣計算使車路協同、車聯萬物從理念變為實際，推動網絡邊緣小型數據中心的建設。通過將數據處理遷移至終端設備周圍，能夠顯著減輕中心云的負擔，并提升端到端服務效率。邊緣計算在自動駕駛中的應用如圖2所示。

圖2 邊緣計算在自動駕駛中的應用

2 邊緣計算在5G 網絡中的應用

2.1 實時通信與低延遲

在5G 網絡環境下，將計算和數據處理推向網絡邊緣，能夠有效縮短數據傳輸線路，并降低通信時延。這一特性在需要即時回應和實時互動的場景中表現尤為突出，如智能工廠的協作機器人和遠程醫療中的遠程手術等。通過將計算任務放置于接近用戶端的邊緣計算節點，能夠大幅降低通信延遲，在數毫秒內完成計算任務。相比于傳統云計算，這種方式在優化用戶體驗方面表現尤為卓越。

隨著5G 時代的到來，不同行業的創新應用領域得到極大的拓展[1]。為確保精準度，需要深入評估低延遲的優勢，因此可以運用延遲分布曲線和響應時間百分位數等指標。例如，在智能交通系統中，邊緣計算節點能夠實時處理傳感器數據，從而大幅降低通信延時，交通流數據分析和響應速度提升至毫秒級（數毫秒）。在智能交通系統等關鍵領域，降低延遲的優化舉措成為實現實時決策和交互的重要支撐，其智能化與安全性變得尤為重要。

2.2 大規模物聯網支持

5G 網絡中的邊緣計算技術有力推動大規模物聯網的發展，特別是在面對設備連接激增的挑戰時，表現尤為突出。與傳統的云計算模式不同，邊緣計算通過讓邊緣設備處理數據來降低中心云的負擔，從而有效降低通信成本。這對于需要百萬設備同步在線的場景至關重要，如智能城市中的智能交通系統、智能家居領域的傳感器網絡。

以智能城市環境監測為例，邊緣計算節點通過實時處理傳感器數據，如空氣質量、噪聲等級等數據，無須將所有數據傳輸至中心云進行集中處理。通過在邊緣區域進行數據篩選與初步加工，能夠顯著提高系統對環境變化的響應速度，并降低云端寬帶的消耗[2]。這種分布式處理方式有助于實現大規模物聯網應用，進一步增強系統的整體擴展能力。

通過在邊緣設備上實施數據處理和初步分析，不僅能夠減輕云端壓力，還能降低數據傳輸的體量，從而提升數據傳輸效率。這種方法為實現物聯網內各設備更高效的協同運轉提供有力支撐。

2.3 網絡切片技術與邊緣計算

在5G 網絡中，邊緣計算與網絡切片技術的深度融合，為各類業務場景提供更加便捷、智能的網絡服務。5G 網絡切片技術使運營商能夠將網絡劃分為多個獨立的虛擬網絡切片，且每個切片具有不同的性能和服務水平。邊緣計算通過在網絡邊緣節點部署特定應用程序和服務來實現，為網絡切片提供量身打造的計算與存儲服務。

在智能制造業務領域，邊緣計算與網絡切片的緊密結合為智能制造業務提供量身定制的專屬網絡服務。通過在生產線上實施網絡切片加工，可以優先確保機器人控制和傳感器數據分析等應用的穩定運行。同時，邊緣計算節點提供的計算能力有助于保障相關應用的實時性和可靠性。這種精細化的網絡定制使得智能制造業務更加靈活，能夠更好地滿足各種業務需求，進一步優化生產效能和產品質量。

網絡切片技術與邊緣計算的整合在實際應用中展現出其他領域無法比擬的優勢。例如，在智能城市中，網絡切片技術能夠為各類城市服務（智能交通、環境監測等）打造專屬的虛擬網絡，邊緣計算節點則賦予服務本地智能決策和數據處理的能力。因此，5G 網絡的彈性和適應性得以提升，從而為城市治理的智能化與高效化奠定堅實的基礎。

3 5G 網絡中邊緣計算的優化

3.1 資源分配與管理

在5G 網絡中，邊緣計算優化的關鍵在于資源的合理分配與高效管理，并以提升系統性能為首要任務。計算、存儲和網絡帶寬屬于不同的資源類別，而邊緣計算節點通常會受資源限制的約束。因此，需要采用智能算法對資源進行合理分配，以滿足各種應用需求。對于實時需求，可以采用優化的動態資源分配方法，以降低資源浪費。例如，通過運用機器學習算法來預測高峰時段的人流量，可以提前分配更多的計算資源給系統，從而滿足用戶的實時通信和低延遲需求[3]。

邊緣計算節點的協同作業也是資源管理的關鍵環節，需要保持資源分配的協調一致性。通過采用容器技術和微服務架構構建分布式計算框架，實現資源的靈活隔離與共享，有助于提升系統的穩定性和彈性。5G 網絡中邊緣計算的關鍵探索在于優化資源分配與管理，其性能展示與合理性、智能化程度密切相關。

3.2 安全性與隱私保護

在5G 網絡中，探討邊緣計算的優化時，需要重點關注安全性與隱私保護。實時數據處理是邊緣計算中的關鍵環節，更多的計算任務應當部署在邊緣節點，但導致相應的安全風險逐步上升。為確保信息安全需要采取以下措施：首先，加密需要傳輸的數據；其次，構建完善的安全認證體系，提高系統的防護能力；最后，排查邊緣節點的安全隱患，確保徹底消除安全風險。通過使用穩定可靠的安全硬件模塊，并在特定環境中建立可信執行環境（Trusted Execution Environment，TEE），能夠有效防范惡意攻擊，從而全面保障邊緣計算環境的安全。

在5G 網絡中，需要高度重視隱私保護問題。由于邊緣計算具備在終端用戶附近處理數據的優勢，能更好地滿足用戶的個性化需求，因此用戶數據的隱私保護顯得尤為重要。在邊緣計算領域，需要深入研究與應用隱私保護算法和數據匿名化技術。此外，通過建立可回溯的權限管理體系，可以構建隱私防護的堅實屏障。

在進行系統設計時，需要充分考慮安全性與隱私保護問題，確保邊緣計算在5G 網絡中能夠基于堅實的基礎持續發展。

3.3 網絡性能優化

為充分發揮5G 網絡邊緣計算的優勢，網絡優化成為關鍵環節。在考慮邊緣計算節點分布、核心網絡協同、數據傳輸路徑等要素的基礎上，提升網絡性能。一種有效的策略是采用智能邊緣節點部署，確保節點能夠充分覆蓋用戶密集區域，從而縮短通信距離，提高傳輸效率。此外，通過運用機器學習算法對網絡狀況進行實時監控，可以優化邊緣計算節點的負載分配，進一步提升整體系統性能[4]。

在網絡性能優化中，數據傳輸管理起著關鍵作用。通過在邊緣節點執行數據緩存與預處理操作，可以降低系統對中心云的依賴，有效降低通信時延。同時，廣泛采用數據壓縮與流量優化技術，提高數據傳輸速率和系統處理能力。常用的網絡性能優化技術及其性能如表1 所示。

表1 常用的網絡性能優化技術及其性能

4 挑戰與未來發展方向

4.1 挑戰與問題分析

5G 網絡與邊緣計算的融合面臨著眾多挑戰與困境。其中，邊緣節點資源受限是一個重要問題。由于邊緣計算節點通常部署在邊緣網絡區域，其計算、存儲以及通信資源相對有限。在大規模、高密度應用場景下，這些資源可能無法滿足需求，從而對系統性能產生負面影響[5]。同時，安全性問題日益凸顯，成為一大難題。邊緣計算涉及的分布式環境和實時處理需求導致安全風險逐步上升，為抵御惡意攻擊，需要制定有效的安全防護措施，確保數據和系統的安全穩定。此外，網絡切片管理領域的復雜性問題不容忽視。網絡切片技術會根據各種應用場景打造專屬的網絡服務，但處理眾多網絡切片資源的分配及協同運作極具挑戰。為達成這一目標，需要研制智能切片管理算法，優化網絡資源分配，進而提升整體網絡性能。因此，研究人員需要深入挖掘這些挑戰，并提出創新性的解決方法，以推動5G 網絡與邊緣計算的進步。

4.2 未來發展方向

深入研究邊緣計算與5G 網絡之間的協同作用可知，創建更為智能、自動調節的體系并非易事，但邊緣計算節點與5G 網絡的緊密協作是未來發展的必然趨勢。未來，改進網絡切片技術將成為研究重點。通過不斷改進網絡切片管理體系，優化網絡切片功能，實現個性化定制，以滿足多樣化的應用需求。此外，提高邊緣計算的智能化程度也是未來的發展方向。借助人工智能與機器學習的方法，邊緣計算節點可以識別并滿足各種應用場景的需求，實現更為智能、自適應的計算過程。

5 結 論

文章深入剖析5G 網絡與邊緣計算的基本原理、關鍵應用以及優化策略，重點分析其在實時通信、大規模物聯網和網絡切片技術這3 個領域的重要性。然而，5G 網絡與邊緣計算的融合面臨資源限制、安全檢測和網絡切片煩瑣等多重挑戰，因此研究人員必須敢于突破，積極探索創新策略，如優化協同機制，推動網絡切片技術進步，提升邊緣計算的智能化程度等。通過采取這些措施，可以充分發掘5G 邊緣計算的潛力，構建更為智能、高效的數字化通信系統。