楊秋霞 趙 斌 栗 霖 隗英英 常 樂

中國聯(lián)通智網(wǎng)創(chuàng)新中心 北京 100044

引言

邊緣計算作為一個5G網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)，能夠托管計算密集型應(yīng)用程序來優(yōu)化移動資源，在靠近移動用戶的無線接入網(wǎng)提供云計算服務(wù)，在數(shù)據(jù)上云之前處理大數(shù)據(jù)。邊緣計算具備如下突出的優(yōu)勢：首先，數(shù)據(jù)在源頭就近處理，極大地減輕了網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)中心的壓力；其次，服務(wù)請求不需要等待云計算中心的處理結(jié)果，減少了網(wǎng)絡(luò)延遲，提升了服務(wù)質(zhì)量。尤其在一些實時響應(yīng)要求高的場景，如自動駕駛、AR/VR、遠(yuǎn)程醫(yī)療等，利用邊緣計算發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)超低時延的優(yōu)勢，被視為未來計算的新興趨勢?？梢灶A(yù)見在5G網(wǎng)絡(luò)下，計算和流量的需求有巨大的增加。

隨著計算密集型和時延敏感型應(yīng)用程序的快速發(fā)展，萬物互聯(lián)逐漸成為物理設(shè)備協(xié)同計算的發(fā)展趨勢。終端用戶的存儲容量有限，處理能力不足，在資源受限的用戶設(shè)備上運行計算密集型程序面臨挑戰(zhàn)。通過邊緣計算可以實現(xiàn)多邊緣設(shè)備之間的協(xié)同，邊緣與邊緣之間的相互協(xié)作可以減輕單一邊緣節(jié)點的計算壓力，解決邊緣設(shè)備受限于資源的問題[1]。

由于邊緣計算潛在價值巨大，全球主要國家競相角逐邊緣計算賽道。美國五大科技巨頭Facebook、Amazon、Microsoft、Google和Apple依托其自身業(yè)務(wù)范圍，制定各自的邊緣基礎(chǔ)架構(gòu)，投入邊緣應(yīng)用研發(fā)。歐盟主要成員國開展了一系列架構(gòu)研究工作，以邊緣計算為中心的“歐洲云”項目旨在國家層面與美國、中國等企業(yè)形成戰(zhàn)略平衡[2]。歐洲邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(ECCE)將推動在制造業(yè)、運營商以及企業(yè)與IoT等相關(guān)領(lǐng)域提供全方位的邊緣計算產(chǎn)業(yè)合作平臺。我國也積極投入邊緣計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展，中國邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(ECC)成立于2016年，覆蓋幾乎所有主要行業(yè)，同時成立技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、測試、安全、市場推廣等工作組。國內(nèi)從業(yè)者積極投身邊緣計算，其中包括三大運營商、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備提供商(中興、華為等)以及中國大型云服務(wù)企業(yè)(阿里巴巴、騰訊和百度等)。

從2018年開始，邊緣計算進(jìn)入到穩(wěn)健發(fā)展期。超大規(guī)模云計算環(huán)境中已被普遍使用的Kubernetes被引入到邊緣計算場景，云原生的理念也逐步為邊緣計算所運用。本文將闡述云原生邊緣計算的意義，在此背景下，分析云廠商近幾年的代表性產(chǎn)品AWS Wavelength和邊緣節(jié)點服務(wù)。同時借助開源項目OpenYurt、KubeEdge、k3s、Virtual Kubelet，闡述云原生邊緣計算的技術(shù)方案。最后，結(jié)合目前運營商在邊緣計算領(lǐng)域的已有探索，給出運營商參與邊緣計算的建議。

1 云原生邊緣計算背景

近年來，云原生逐漸成為工業(yè)界的共識。尤其是疫情的爆發(fā)和持續(xù)，全面催化了企業(yè)應(yīng)用“生于云，長于云”的業(yè)務(wù)升級。邊緣計算融合云原生相關(guān)技術(shù)，將云原生理念延伸到邊緣，拓展邊緣的服務(wù)能力，也得到了產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。

云原生賦能邊緣計算具有現(xiàn)實的需求和實際的意義。海量的終端設(shè)備、多元化的智能產(chǎn)品被應(yīng)用到生產(chǎn)、生活的各個場景，典型的硬件包括CPU(ARM或X86)、GPU、NPU等，這些異構(gòu)硬件對邊緣計算提出更多樣化的挑戰(zhàn)。邊緣云不同于大型數(shù)據(jù)中心，算力、存儲資源相對較少，更適合輕量化和敏捷的服務(wù)部署方式。將大型應(yīng)用分解為模塊，進(jìn)行模塊化部署可以更適用于邊緣資源有限的場景。云邊協(xié)同需要邊緣設(shè)備被納管到中心集群，而且邊緣要具有一定的自治能力，做到云與邊之間的協(xié)調(diào)與同步，高效的編排管理能力不可或缺。

云原生的要素適用于邊緣計算。容器是一種運行在宿主機上的特殊進(jìn)程，不依賴于操作系統(tǒng)，運行環(huán)境被隔離，資源受宿主機限制。容器體量輕巧，部署啟動便捷，便于集成。異構(gòu)計算時代，已有異構(gòu)資源分層抽象等技術(shù)來實現(xiàn)容器化的設(shè)計架構(gòu)。通過微服務(wù)將龐大的單體應(yīng)用解耦為更小的、互相連接的功能單元，微服務(wù)架構(gòu)的設(shè)計思想即要求核心的能力內(nèi)聚、獨立，很少地依賴系統(tǒng)環(huán)境，分散部署。這一思想契合邊緣計算充分下沉、分布式計算等特點。借助Kubernetes編排引擎實現(xiàn)邊緣應(yīng)用自動化部署、升級、運維，實現(xiàn)統(tǒng)一的交付、運維、管控，契合云原生持續(xù)交付、DevOps理念。

由于云原生技術(shù)天然適配邊緣計算的場景，因此在產(chǎn)業(yè)界普遍基于云原生來開發(fā)相關(guān)的邊緣計算產(chǎn)品。AWS Wavelength和阿里云ENS(Edge Node Service，邊緣節(jié)點服務(wù))是公有云廠商研發(fā)的邊緣計算產(chǎn)品；OpenYurt、KubeEdge、k3s、Virtual Kubelet為開源的云原生管理項目，可以將云原生能力拓展到邊緣。本文將重點分析這些邊緣計算產(chǎn)品和開源項目的設(shè)計理念及技術(shù)架構(gòu)，希望推進(jìn)這些產(chǎn)品和開源項目的落地應(yīng)用。

2 云原生邊緣計算產(chǎn)品分析

2.1 AWS Wavelength

AWS Wavelength是一款針對移動邊緣計算應(yīng)用程序優(yōu)化的AWS基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品，能在全球多個5G網(wǎng)絡(luò)中提供一致的體驗，用戶可以訪問5G網(wǎng)絡(luò)邊緣的各種云服務(wù)[3]。亞馬遜通過與全球范圍內(nèi)多家運營商(Verizon、KDDI、SKT)合作，將AWS云服務(wù)(如計算服務(wù)EC2、存儲服務(wù)gp2、容器服務(wù)Kubernetes)推向運營商的5G網(wǎng)絡(luò)邊緣，從而為用戶提供5G網(wǎng)絡(luò)邊緣計算能力。

5G設(shè)備的應(yīng)用流量可以通過5G網(wǎng)絡(luò)到達(dá)AWS Wavelength中運行的應(yīng)用服務(wù)器，這就避免了因應(yīng)用流量必須遍歷互聯(lián)網(wǎng)中的多個節(jié)點才能達(dá)到其目的地而導(dǎo)致的延遲，從而使客戶能夠充分利用現(xiàn)代5G網(wǎng)絡(luò)提供的低延遲和大帶寬優(yōu)勢。

用戶使用AWS Wavelength可以獲得和AWS云端一致的操作體驗，用戶登陸AWS的管理控制臺操作AWS Wavelength，可以完成虛機實例、存儲、網(wǎng)絡(luò)等創(chuàng)建任務(wù)。

AWS Wavelength可用于低延遲的服務(wù)和應(yīng)用程序的部署訪問，因此用戶不需要在AWS Wavelength中部署整個應(yīng)用程序，只需要部署可從A W S Wavelength中受益的應(yīng)用程序部分，例如要求低延遲的應(yīng)用程序組件。

在AWS Wavelength中的計算資源上可部署AI應(yīng)用。綜合考慮資源分布不均衡和推理延遲的不同需求，在設(shè)計云邊協(xié)同系統(tǒng)時可以分區(qū)域發(fā)布服務(wù)。邊緣計算設(shè)計目標(biāo)之一是對推理請求的低延遲處理，因此將API服務(wù)器和推理服務(wù)器部署于AWS Wavelength中。另一方面，Web服務(wù)僅服務(wù)于結(jié)果可視化，由于沒有與推理處理相同的延遲要求，因此Web服務(wù)托管在“AWS中心云”，減少AWS Wavelength網(wǎng)絡(luò)壓力。

以圖像目標(biāo)檢測為例(如圖1所示)，API服務(wù)器接收來自5G終端的圖像，并將圖像轉(zhuǎn)發(fā)到推理服務(wù)器。推理服務(wù)器返回檢測到的對象以及該對象的位置坐標(biāo)，API服務(wù)器在圖像上添加文本標(biāo)簽和檢測框，然后將處理后的圖像返回給5G終端。

圖1 AI應(yīng)用在Wavelength區(qū)域部署架構(gòu)

2.2 阿里云ENS

阿里云邊緣節(jié)點服務(wù)ENS提供了一種基于各城市運營商全網(wǎng)覆蓋、下沉至靠近終端用戶側(cè)的彈性分布式算力資源[4]。傳統(tǒng)的中心化云服務(wù)已經(jīng)不能滿足所有業(yè)務(wù)需求，部分應(yīng)用對帶寬和時延較為敏感。如果用戶側(cè)一次性承擔(dān)算力，不僅加大用戶使用成本，而且不能彈性擴展，無形中提高了業(yè)務(wù)開展和預(yù)算投入的門檻。阿里云ENS產(chǎn)品能力賦予云原生在邊緣領(lǐng)域所依賴的云技術(shù)底座，使邊緣側(cè)保持和中心云一致性體驗，具備更高效、低延時的性能。

阿里云ENS分布式邊緣節(jié)點同樣具備中心云彈性伸縮等優(yōu)點，用戶可按需定制計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等資源，一鍵快速批量下發(fā)全國邊緣算力。相比于傳統(tǒng)中心云，阿里云ENS具備更好的低延時特性，支持更廣范圍的業(yè)務(wù)場景應(yīng)用，且本地化方案比中心帶寬成本降低30%，與自建節(jié)點相比[5]，用戶使用阿里云ENS前期可投入較少的資金和人力。其“極簡運維能力”提供一種可批量、可視化、自動化的運維方式。用戶隨時隨地監(jiān)控邊緣資源使用狀態(tài)，并進(jìn)行有效運維保障。

阿里云ENS所具備的全網(wǎng)廣覆蓋、流量本地化、低延時等特性可賦能眾多典型場景，包括互動直播、CDN(Content Delivery Network，內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò))、在線教育、視頻監(jiān)控、本地IT上云等(如圖2所示)。對于計劃自建機房的用戶，面臨重資產(chǎn)一次性高投入、運維難度大的問題，而且資源無彈性，難以應(yīng)對突發(fā)高峰情況。對于視頻互動實時性敏感的場景，視頻上中心云體驗并不理想。業(yè)務(wù)下沉到阿里云ENS匯聚節(jié)點，將會解決上述瓶頸，而且降低成本。當(dāng)然，邊緣云的各種優(yōu)勢不能全盤否定中心云的重要性，未來更多的場景會采用中心云+邊緣云業(yè)務(wù)融合的方式，將業(yè)務(wù)根據(jù)算力、延時、成本、安全等進(jìn)行合理拆分，分別部署至云和邊，實現(xiàn)更具競爭力的應(yīng)用產(chǎn)品。

圖2 阿里云ENS設(shè)計理念

綜合上述分析介紹，對AWS Wavelength和阿里云ENS兩款產(chǎn)品進(jìn)行對比，結(jié)果如表1所示。

表1 AWS Wavelength與阿里云ENS對比

3 云原生邊緣計算開源項目分析

3.1 OpenYurt

阿里云原生邊緣計算解決方案OpenYurt是一款云原生邊緣計算框架。主打“云邊一體化”概念，本著“Extending your native Kubernetes to Edge”的設(shè)計理念，通過非侵入式增強Kubernetes，保持和云原生社區(qū)的技術(shù)同步，延伸原生Kubernetes的能力到邊緣，獲得邊緣集群能力[6]。

OpenYurt架構(gòu)分為云端和邊緣端兩部分(如圖3所示)，主要設(shè)計理念為云端的Master節(jié)點，負(fù)責(zé)管理在邊緣端的節(jié)點。邊緣節(jié)點可以跨越多個物理區(qū)域，負(fù)責(zé)管理相應(yīng)的邊緣計算資源允許運行多個邊緣應(yīng)用程序和節(jié)點守護(hù)進(jìn)程。

圖3 OpenYurt架構(gòu)

邊緣計算的重點在于邊緣側(cè)與中心云協(xié)同計算，包括六個方面：資源系統(tǒng)、數(shù)據(jù)協(xié)同、智能協(xié)同、應(yīng)用管理協(xié)同、業(yè)務(wù)管理協(xié)同和服務(wù)協(xié)同。云邊協(xié)同強調(diào)了邊緣計算與云計算的組合和定位，需要深度融合計算與網(wǎng)絡(luò)資源，解決算網(wǎng)分離的問題。

解決上述問題需要邊緣側(cè)具有自治能力，即當(dāng)云邊網(wǎng)絡(luò)斷開或者連接不穩(wěn)定時，確保邊緣業(yè)務(wù)可以持續(xù)運行。在OpenYurt中，該能力由圖3所示的yurtcontroller-manager和YurtHub組件提供。在提供邊緣自治能力的基礎(chǔ)上，OpenYurt還在節(jié)點和云端之間提供了相互加密的隧道和反向代理。當(dāng)入口流量由于網(wǎng)絡(luò)策略而被阻止時，云端節(jié)點仍然可以檢索心跳并監(jiān)視工作負(fù)載。這將有效地解決各種原因致網(wǎng)絡(luò)不可達(dá)的問題，為云邊協(xié)同計算提供了保障。

此外，OpenYurt秉持著“最小修改”原則，對Kubernetes零侵入，基于標(biāo)準(zhǔn)Kubernetes API及標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實現(xiàn)，使得其具有強兼容性，易于集成，提供一鍵集群轉(zhuǎn)化功能，最大程度保證用戶在管理邊緣應(yīng)用時獲得和管理云端應(yīng)用一致的體驗。

目前，OpenYurt已經(jīng)持續(xù)迭代至V0.4.0版本，除提供上述能力外，還提供了邊緣本地存儲管理，邊緣IoT設(shè)備管理等全新能力，且對Kubernetes1.18版本進(jìn)行了支持，以及一系列擴展能力和優(yōu)化。

3.2 KubeEdge

KubeEdge是華為云開源的智能邊緣項目，是首個基于Kubernetes擴展的、提供云邊協(xié)同能力的開放式智能邊緣平臺[7]。KubeEdge旨在解決一些網(wǎng)絡(luò)受限、只有內(nèi)部私網(wǎng)地址的邊緣場景。這些場景的邊緣側(cè)算力往往不高，而且需要兼容更多樣的設(shè)備接入，但對網(wǎng)絡(luò)時延要求較低。KubeEdge是一種輕量化的、能夠?qū)崿F(xiàn)一致的設(shè)備管理和接入體驗的云邊協(xié)同架構(gòu)，底層支持資源異構(gòu)，可進(jìn)行大規(guī)模邊緣節(jié)點的接入。

KubeEdge架構(gòu)分為三層，分別是云端、邊端和設(shè)備端(如圖4所示)。KubeEdge的云端進(jìn)程包含以下2個組件：1)CloudHub用于接收EdgeHub同步到云端的信息；2)EdgeController負(fù)責(zé)控制Kubernetes API Server與邊緣的節(jié)點、應(yīng)用和配置的狀態(tài)同步。

圖4 KubeEdge系統(tǒng)架構(gòu)

KubeEdge的邊緣進(jìn)程包含以下5個組件：1)Edged是個重新開發(fā)的輕量化kubelet，實現(xiàn)Pod、Volume、Node等Kubernetes資源對象的生命周期管理；2)MetaManager負(fù)責(zé)本地元數(shù)據(jù)的持久化，是邊緣節(jié)點自治能力的關(guān)鍵；3)EdgeHub是多路復(fù)用的消息通道，提供可靠和高效的云邊信息同步；4)DeviceTwin用于抽象物理設(shè)備并在云端生成一個設(shè)備狀態(tài)的映射；5)EventBus訂閱來自于MQTT Broker的設(shè)備數(shù)據(jù)。

另外，KubeEdge實現(xiàn)云邊協(xié)同，可支持邊緣節(jié)點位于私有網(wǎng)絡(luò)。重組的Kubelet模塊使得邊緣側(cè)極致輕量化，降低邊緣側(cè)的使用負(fù)載。將設(shè)備進(jìn)行抽象化，極大方便了設(shè)備的接入和管理。

KubeEdge利用云原生架構(gòu)的優(yōu)勢，提供一種高效率、高擴展性的云邊協(xié)同技術(shù)方案，在邊緣計算領(lǐng)域賦能各個行業(yè)并提升業(yè)務(wù)價值，比如智慧園區(qū)、構(gòu)建CDN、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)等。通過中心云統(tǒng)一控制全國邊緣站點，實現(xiàn)應(yīng)用和資源一點分發(fā)和部署。采用KubeEdge云原生架構(gòu)，可權(quán)衡云邊端時延、數(shù)據(jù)量、計算量多種因素，資源靈活分配，并具有良好的離線自治性。

3.3 k3s

k3s是一套基于Kubernetes的輕量化云原生框架，在邊緣節(jié)點資源有限時，Kubernetes本身會消耗大量的計算資源，導(dǎo)致節(jié)點利用率偏低，此時就需要一個輕量化的云原生應(yīng)用[8]。k3s通過移除Kubernetes非必要的功能、刪除插件、使用Containderd替Docker等方式，使得k3s的二進(jìn)制文件包小于60Mb，只需要512MB RAM即可運行。并且k3s同時支持x86_64、ARM64和ARMv7架構(gòu)，在資源有限的情況下，使用k3s能夠有效的提高邊緣節(jié)點的資源利用率。k3s較低的資源需求使其可以完整的部署在一個邊緣節(jié)點上，k3s和OpenYurt、KubeEdge等開源的邊緣云原生框架相比，其自身缺少了邊緣計算所需的云邊協(xié)同和邊緣自治的特性。

在實際使用時，由于k3s全部部署在邊緣節(jié)點上，邊緣節(jié)點之間互不統(tǒng)屬，不提供云邊協(xié)同的能力，因此k3s需要一個集群管理方案負(fù)責(zé)跨集群的應(yīng)用管理、監(jiān)控、告警、日志、安全和策略等，其云邊協(xié)同架構(gòu)如圖5所示。k3s的開發(fā)公司Rancher提供了Rancher管理平臺，在Rancher管理平臺可以實現(xiàn)邊緣節(jié)點的統(tǒng)一納管，以及邊緣節(jié)點的業(yè)務(wù)部署及開通，Rancher管理平臺負(fù)責(zé)跨集群的應(yīng)用管理、監(jiān)控、告警、日志、安全和策略。若向集群添加節(jié)點，用戶只需要在新的節(jié)點上通過一條命令指向原始服務(wù)器，通過安全token傳遞即可，十分便捷與高效。目前Rancher管理平臺已經(jīng)將開源的版本更新至2.58，任意經(jīng)過CNCF(Cloud Native Computing Foundation，云原生計算基金會)認(rèn)證的Kubernetes集群都可以部署Rancher的集群管理功能，使得Rancher能夠兼容不同邊緣云原生集群。

圖5 k3s云邊協(xié)同架構(gòu)

輕量化、易于部署是k3s的優(yōu)點，但是k3s對于Kubernetes的代碼甚至基礎(chǔ)實現(xiàn)機制的修改，使得k3s后續(xù)是否能夠跟隨上游Kubernetes發(fā)展，成為一個值得討論的問題。同時，在測試中，k3s的資源消耗情況相對于KubeEdge并沒有什么優(yōu)勢[9]，這些仍需要k3s進(jìn)行持續(xù)的優(yōu)化和改進(jìn)。

3.4 Virtual Kubelet

Virtual Kubelet是一個開源的Kubernetes kubelet實現(xiàn)，它偽裝為一個kubelet，可以使Kubernetes節(jié)點由其它Provider支持[10]。典型的kubelet實現(xiàn)每個Node節(jié)點上的Pod和容器操作，而Virtual Kubelet把其自身注冊為一個Node節(jié)點，支持的功能有Pod增刪、容器日志管理、Pod狀態(tài)查詢等，使開發(fā)者可以使用其自身的API部署Pod或者容器(如圖6所示)。目前，阿里云、亞馬遜、微軟、騰訊云等多家云計算提供商開源了Provider，同時Virtual Kubelet支持自定義Provider。

圖6 Virtual Kubelet示意圖

Virtual Kubelet為多云互聯(lián)提供了新的解決思路。Kubernetes集群中不僅可以將集群內(nèi)的物理機或者虛擬機作為節(jié)點，借助Virtual Kubelet，Kubernetes API可以拓展到其它無服務(wù)器平臺，得到其它服務(wù)平臺的支持。因此，在多云場景中，不同的云可以開放自己的能力，提供自己的Provider，集群之間可以借助Virtual Kubelet互相調(diào)度平臺能力，實現(xiàn)跨云的服務(wù)編排。Virtual Kubelet具有很好的拓展性，可以在公有云、私有云和混合云場景下實現(xiàn)。

Virtual Kubelet適用于邊緣計算場景。在分布式部署架構(gòu)中，中心云集中了較多資源，邊緣云的資源量通常較少。而邊緣云具備數(shù)量多、分布廣的特點，終端設(shè)備通過接入邊緣云獲取服務(wù)。在邊緣云資源有限的情況下，資源調(diào)度十分重要。當(dāng)邊緣云資源緊張時，可以將應(yīng)用臨時部署于資源豐富的云商。邊緣Kubernetes集群部署Virtual Kubelet，通過Virtual Kubelet對接云計算提供商，借助云計算提供商彈性能力輕松應(yīng)對突發(fā)業(yè)務(wù)流量。目前已有云計算提供商提供類似的服務(wù)，如阿里云ECI(Elastic Container Instance，彈性容器實例)提供安全的Serverless容器運行服務(wù)。用戶無需管理底層服務(wù)器，也無需關(guān)心運行過程中的容量規(guī)劃，只需要提供打包好的Docker鏡像，即可運行容器，并僅為容器實際運行消耗的資源付費。阿里云ack-virtual-node組件，基于社區(qū)開源項目Virtual Kubelet，擴展了對Aliyun Provider的支持，并做了大量優(yōu)化，實現(xiàn)Kubernetes與ECI的無縫連接。

4 運營商發(fā)展邊緣計算的建議

電信行業(yè)也在進(jìn)行云計算的演進(jìn)，云原生的理念和技術(shù)體系被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)功能和運營支撐系統(tǒng)，運營商在邊緣云建設(shè)中也有一定的探索和成果。中國移動已完成制定容器層技術(shù)規(guī)范并在CDN邊緣云試點中進(jìn)行驗證；中國電信自研MEC平臺已經(jīng)在智能制造、云視頻直播等一系列toB、toC領(lǐng)域獲得了廣泛部署；中國聯(lián)通自研MEC平臺，在全國多省市開展MEC邊緣云試點。

電信行業(yè)云原生演進(jìn)逐漸深入，運營商的邊緣云建設(shè)迎來新的機遇和挑戰(zhàn)。結(jié)合目前云原生邊緣計算的現(xiàn)狀，運營商可以得到如下啟示。

1)推進(jìn)電信行業(yè)云原生邊緣計算標(biāo)準(zhǔn)化研究。電信網(wǎng)絡(luò)云原生的標(biāo)準(zhǔn)尚不完善，在邊緣計算領(lǐng)域更有硬件異構(gòu)、資源分散、組網(wǎng)形態(tài)差異大等諸多區(qū)別于傳統(tǒng)云計算的特性，循序漸進(jìn)推進(jìn)電信行業(yè)云原生邊緣計算標(biāo)準(zhǔn)化研究，使邊緣計算場景的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)進(jìn)一步規(guī)范。

2)推進(jìn)電信行業(yè)生態(tài)開放。網(wǎng)絡(luò)云原生是IT(Information Technology，信息技術(shù))與CT(Communication Technology，通信技術(shù))進(jìn)一步融合的產(chǎn)物，需要云計算提供商、運營商、通信設(shè)備商共同參與，積極貢獻(xiàn)開源項目，豐富邊緣計算服務(wù)，打造開放的行業(yè)生態(tài)。

3)加快自身開發(fā)模式轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)的瀑布式開發(fā)不再滿足云原生背景下的開發(fā)需求，邊緣計算更需要提高靈活性和拓展性。運營商數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，要以DevOps、持續(xù)交付為依托，實現(xiàn)敏捷開發(fā)，保障邊緣場景下全流程自動化。