隨著5G技術(shù)不斷的升級更新，相關(guān)的應用范圍也在不斷地拓展擴大，行業(yè)應用對網(wǎng)絡建設提出了更嚴苛的高帶寬、低時延等要求。以往通信網(wǎng)絡越來越集中式的網(wǎng)絡形態(tài)正悄悄地將部分計算能力向邊緣演進。此時，運維系統(tǒng)架構(gòu)、運維操作場景等都在發(fā)生著巨大的變化。集約化運維的大背景下，如何與邊緣運維有機的協(xié)同，變得尤為重要。
什么是邊緣計算？
“邊緣”一詞來自抽象的地理區(qū)域，分布式計算就發(fā)生在當今的云技術(shù)環(huán)境中。一般來說，“云計算”由一組連接的服務器組成，這些服務器群集在一起，以防止服務器級的故障。未來，移動邊緣計算（MEC）是5G的一個重要應用場景，在移動邊緣計算領(lǐng)域，通過邊緣節(jié)點的下沉，能夠進一步提升業(yè)務體驗指標，優(yōu)化提升用戶感知。
為保證包含邊緣節(jié)點的系統(tǒng)部署迅速，運行穩(wěn)定，需要有一整套完整的自動化邊緣運維系統(tǒng)來支撐邊緣計算整體架構(gòu)。
什么是邊緣運維架構(gòu)？
根據(jù)ETSI協(xié)議規(guī)范定義，邊緣計算網(wǎng)管系統(tǒng)，由NFVO、MEAO、EMS、MEPM、VNFM（含MEP LCM和APP LCM）等管理節(jié)點構(gòu)成。
同時，網(wǎng)管系統(tǒng)向上還可以對接業(yè)務運營系統(tǒng)，提供邊緣業(yè)務開通、變更和監(jiān)控能力開放等能力；向下對接邊緣節(jié)點，實現(xiàn)對節(jié)點資源和業(yè)務的部署、生命周期管理、配置和監(jiān)控保障能力。
圖1：MEC標準架構(gòu)圖
可以看到，這樣的運維架構(gòu)較原有運維系統(tǒng)又多出若干管理節(jié)點，整體復雜性大大提升，給運維系統(tǒng)的建設及日常運維工作均帶來很大的挑戰(zhàn)，具體包括：
挑戰(zhàn)一：APP統(tǒng)一管理。邊緣應用APP種類繁多，部分APP具備CT特性，可提供原CT應用包的全部部署要素；部分應用僅有部署包，并且僅需要基本實例化部署，不需復雜特性；還有一些應用，并不需要網(wǎng)管編排器來進行編排實例化，僅需分配相關(guān)的虛擬資源即可。多種部署方式對于部署管理節(jié)點的要求就是多樣的，需要分不同場景來支持；
挑戰(zhàn)二：APP部署形態(tài)不同，相應的資源池需要統(tǒng)一管理。部分網(wǎng)元采用虛機形態(tài)，部分網(wǎng)元采用虛機+容器形態(tài)，部分網(wǎng)元采用裸機容器形態(tài)。對于不同部署形態(tài)的網(wǎng)元，編排管理器均要能完整的滿足其部署及管理要求；
挑戰(zhàn)三：管理域多節(jié)點協(xié)同。從圖中可以看出，MEC管理節(jié)點眾多，各管理節(jié)點如何有機的協(xié)同合作成為關(guān)鍵，如OSS發(fā)起APP部署過程中，如何將APP接入MEPM中，如何完成APP的初始配置及規(guī)則下發(fā)，如何選擇及限制APP需要的Service。
邊緣云管解決方案分析
首先，我們需要梳理在邊緣云管理節(jié)點中，一共需包含的管理節(jié)點：
1）MEAO通過調(diào)用NFVO/VNFM能力，實現(xiàn)對于UPF、MEP等虛擬化電信網(wǎng)元的生命周期管理能力；
2）MEAO調(diào)用NFVO/VNFM能力，實現(xiàn)對于MEC APP的生命周期管理能力；與邊緣云節(jié)點VIM/CISM實現(xiàn)第三方APP等業(yè)務的資源發(fā)放；
3）MEAO調(diào)用邊緣云節(jié)點EMS/MEPM實現(xiàn)UPF、MEP的業(yè)務配置能力；
4）EMS實現(xiàn)對于UPF的運維管理能力；
5）MEPM實現(xiàn)對于MEP的運維管理能力，管理APP的規(guī)則和需求；
6）各類運維管理工具，實現(xiàn)邊緣節(jié)點資源池的監(jiān)控、巡檢、故障分析定位等能力；
第三方應用管理系統(tǒng)通常由第三方應用廠家配套提供，實現(xiàn)對APP業(yè)務的管理能力，即第三方應用的EMS。
圖2：多個管理節(jié)點的融合，降低運維復雜度
邊緣節(jié)點管理自動化，讓運維更智能
對于邊緣云節(jié)點，其運維的總體要求與中心云運維要求相當，其中包括規(guī)劃設計、部署、維護、優(yōu)化運營等。但邊緣云由于其特有的靈活、小、節(jié)點多等特點，決定了對于邊緣云的運維，必須引入足夠的自動化能力才能方便對眾多的邊緣節(jié)點形成有效的運維建議。
設計自動化：通過采集網(wǎng)絡話務模型參數(shù)，可自動識別當前及未來一定周期內(nèi)的網(wǎng)絡容量，根據(jù)資源模型折算為系統(tǒng)需要的資源數(shù)量，包括邊緣節(jié)點數(shù)量等，可提前告知規(guī)劃設計人員進行網(wǎng)絡擴容或新址開通。
部署自動化：邊緣節(jié)點可能數(shù)量巨大，如果均采用人工逐個部署的話，會導致時間過長，容易出錯，成本較大等系列問題。邊緣節(jié)點自動化部署，要求在完成核心數(shù)據(jù)中心部署后，邊緣節(jié)點可以實現(xiàn)即插即用，自動化安裝部署，邊緣設備一旦上電完成后，配置數(shù)據(jù)自動加載，業(yè)務自動激活，達到無人化操作，提交部署效率，縮減部署成本。
同時APP部署采用分級管理體系，部分APP采用標準部署包進行部署，可增強部署要求，提供完整生命周期能力；部分APP可采用簡化部署方案，縮減部署成本，提高部署效率。不同場景不同要求可采用不同的方式。
運維自動化：為高效地管理邊緣節(jié)點，降低運維復雜度和成本，邊緣計算運維管理系統(tǒng)必須具備網(wǎng)絡自感知、自調(diào)整等智能化閉環(huán)保障能力。最迫切需要解決的是通過智能算法實現(xiàn)問題快速定界定位，找出問題根因，讓問題解決更加高效。
同時，目前網(wǎng)絡策略仍是基于人工靜態(tài)配置，忽略了網(wǎng)絡的實際情況。引入AI后可基于時間、位置和移動特性等因素，結(jié)合網(wǎng)絡中的流量、擁塞級別、負載狀態(tài)等進行智能分析和判斷，通過AI訓練平臺輸出動態(tài)策略，實現(xiàn)智能化調(diào)度。
優(yōu)化運營自動化：實時/歷史智能分析可提供健康評分、異常檢測預測、故障根因分析等參考數(shù)據(jù)，據(jù)此執(zhí)行配置優(yōu)化、資源彈縮、問題定位等操作，實現(xiàn)邊緣運維閉環(huán)優(yōu)化。
采用完整的邊緣運維解決方案，可以系統(tǒng)性地將核心數(shù)據(jù)中心運維與邊緣節(jié)點運維有機的結(jié)合，互相協(xié)同，讓邊緣節(jié)點發(fā)揮更大在邊緣位置所應有提供的業(yè)務能力。在5G網(wǎng)絡中，邊緣計算節(jié)點將給用戶帶來極致的客戶體驗，運維系統(tǒng)將全面將傳統(tǒng)靜態(tài)、以人工為主的被動式運維模式向動態(tài)、以自動化為主的主動預測式運維模式轉(zhuǎn)變，完成5G網(wǎng)絡應該具備的智能化能力。
