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浅谈5G及边缘计算接入网络的治理

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边缘计算
发布2021-11-23 17:20:08
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发布2021-11-23 17:20:08
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文章被收录于专栏:边缘计算边缘计算

内容来源:2021年10月23日,由边缘计算社区主办的全球边缘计算大会·上海站圆满落幕。会上,虎牙5G首席架构师林正显受邀发表了主题为《浅谈5G及边缘计算接入网络的治理》的演讲。

分享嘉宾:虎牙 5G首席架构师 林正显

整理编辑:上海大学 刘含

出品:边缘计算社区

浅谈5G及边缘计算接入网络的治理

——无线环境下APP网络质量调优思考与实践

林正显:谢谢还在场坚持的朋友们。什么叫边缘计算,前面的讲师都分享过了,我不再多讲。边缘计算的网络倒是可以讲一下,边缘计算网络无非就是边缘计算节点下沉到边缘之后,我们的端和边缘节点之间联系的网络,或者是边缘节点之间的网络,或者是边缘节点到云之间的网络。我今天主要讲的是端到边之间的那段网络,而且侧重的是无线侧的东西。

我个人是在2C行业做的,虎牙直播。这两年虎牙一直在实时内容创作和直播互动等领域发力,做了很多拓展和研究工作。虎牙采用的是端-边-云的网络架构。端边之间通过有线或者是无线的接入,今天谈的主要是无线接入那一块,包括WIFI、4G和5G。SD-WAN也好,还是云边通讯也好,这一块大家讲得比较多,但是我发现对于接入侧,不管是边缘计算社区还是我之前参加的其他社区,大家都讲得比较少。今天我会把虎牙今年在做的一些实践经验和教训跟大家分享一下。

1.

一些常见问题


我们来看一些常见的问题,如果是做网络的同行应该比较清楚我在上面列的是什么。

图1-场景1

如场景1所示,看起来杂乱无章的图,整个来说它的RTT会非常低,但是它的丢包比较高,而且看起来没有任何规律可言;其实没有规律也是一种规律,它对应了一种场景。

图1-场景2

第二种是什么呢?第二种是一个很怪异的现象,你会发现它的RTT一会儿高一会儿低,但是它的可用网络前面切得很平,后面掉下去,这个代表的是另外的模式。

图1-场景3

第三种是丢包非常低,几乎没有丢包,但是RTT一直在抖。

图1-场景4

第四种是RTT和丢包都非常非常糟糕。

事实上这几种情况都代表着在线上的一些不同的故障模式。

2.

五花八门的原因


会有什么样的原因呢?

我们先看两个图,图2是抓取的一个在西藏做户外直播的主播的RSRP,也就是他的参考信号接收强度,这代表的就是他的无线接收强度的信息。可以看得到有一半的情况下,这个主播一定是开播质量非常糟糕。因为它的RSRP很多时候都低于-110dBm,这个时候的网络会很差。

图2: 主播RSRP显示图

图3是在公司找的一个角落里测的一个图。那个角落的信号强度不是特别好,而且不知道为什么,还存在很强的上行的干扰,所以会导致上行的传输误码比会很高,然后呢,手机肯定会把发送功率调大。一直增大、增大,最后到了23dBm,也就大概对应着200毫瓦的功率,几乎已经是国家规定的手机最大发射功率,这个时候最大上行带宽是多少呢?才0.1mbps。

图3: 测试信号相关结果图

这是两个例子,对于我们的接收网络来说还有很多不同原因。

比如大家在地下室里面就会体会得到,信号很弱。还有一种信号不弱但是周围干扰比较强,噪声比较大,这是强干扰的情况。还有就是我们可能信号也很好,也没有干扰,但是网络是拥塞的,比方说在一个万人演唱会或者是几万人的体育场,那么多观众,这个时候就几个基站的覆盖往往不能支持几万人的正常使用。还有一种是限速,很多主播或者观众用的流量非常夸张,哪怕是无限流量套餐,它也会有一个流量阈值,过了这个阈值就会被运营商限速,很多时候每秒钟不能超过1Mbps。

最后是一个乱序的问题,乱序是怎么产生的?

比如5G、4G用了MIMO和HARQ的技术;如果我们的RLC层或者PDCP层没有做一些按序递送的操作,那最后上层拿到的东西就有可能是乱序的。

上述这些五花八门的原因导致什么结果?

导致了业务需求和可用带宽的供给两者之间存在比较大的矛盾,简单来讲就是供需矛盾。既然存在供需矛盾,我们的解决方案是什么呢?要么扩大供给,要么就是把需求给缩减。

3.

应对思路一:扩大供给(开源)


3.1 多接入(Multi-Access)

现在看一下扩大供给,就是开源节流的开源逻辑,会有哪些方案?

一个是多链路的接入,还有QoS机制,再一个就是网络切片(大家可能多多少少听说过这个名词,叫5G网络切片),还有另外一种,虽然成本很低但是见效非常好的,那就是简单升级一下你的设备和通讯标准。我们会一个个去稍微讲细一点。

图4是5G的ATSSS的一个示意图。

图4: ATSSS示意图

实际上更多想表现的是针对一个终端,我可以通过WIFI和运营商的5G网络或者4G网络同时接入运营商的网关,再通过一些去重的操作,再达到一个比较可靠的传输链路。这个在实现上本身分了两种,一个是Low Layer,另一个是基于MP-TCP,但是这两个东西实际来说对应用层是不可见的。我跟很多运营商的朋友有交流过,因为其实我自己也挺想用那个技术,但是挺遗憾,我得到的反馈是,运营商不太可能会去开放这个能力给我们用。但是我们不妨参考这个3GPP定义的能力,去把这个想法转移到我们的应用上去。在3GPP定义之前,很多人也已经做过了一些MIFI设备、多链路聚合的设备或者WIFI、4G聚合的设备,这样做的好处是什么呢?

就是一路如果不行了,不管是它的网络不通还是带宽不够,两路三路四路总归是OK的。利用APP主导的多链路接入以保证上行的稳定性,是比较常见的做法,比如说,如果传输的要求比较高,从一路移动的线路再加上电信、联通的线路,三路上去传输的是同一份数据,总比单路传输可靠的。还有就是通过厂商提供的API在应用层调用Wi-Fi/4G/5G双链路接入技术。

图5: ATSSS的多链路聚合

3.2 无线QoS

QoS是一个比较古老的话题,我大概2000年的时候做IP QoS的时候就接触过这个东西。下图这个是3GPP定义的5G的一个QoS的架构。和4G不同的地方在于:4G需要建立多个专用承载为UE提供具有不同QoS保障的业务。

图6: 无线QoS图

但是5G里面不同的QoS会把它放在同一个PDU的会话里面。然后再通过PCC的QoS rules把不同的IP流映射到不同的QoS Flow里面,然后不同的QoS Flow再映射到不同的DRB里面,不同的DRB有不同的优先级的处理。

大家会想QoS的效果怎么样?先拿两个五六月份做的例子看一下。这个例子是一个主播,这是它的帧率。额定帧率大概是每秒24帧,但这个主播开始启用QoS之前,它的上行帧率非常糟糕,这个情况下视频基本不可用,卡得非常厉害。

图7: 上行帧率

当把QoS打开了之后,整个上行的帧率变得比较理想,这是一个例子。还有一个例子:在打开QoS之前,这个主播上行的RTT非常非常的差。理论上来讲,我们会觉得百毫秒以下是比较理想的上行延迟,而这个用户是几秒钟的级别。可以看到,当我们打开了QoS之后,整个传输质量得到比较明显的改善。

图8: 启用QoS对比图

● 无线QoS:存在的问题

你可能会想,QoS这么好的效果,为什么没有听到业界说有非常大规模的应用呢?特别是无线的QoS。是因为它其实还是存在一些问题。

什么问题呢?

就是接下来的第一个图所示,我刻意没有标哪个是成功率,哪个是失败率或者失败是什么原因。

我只想告诉大家说现在成功率还是一个问题。这个成功率里面,失败率里面有一个非常大的占比就是右边那个图的橙色部分,某些运营商在某些省或者城市里面它的支持还不够。这是一个QoS现在使用的失败率很高的主要原因。

图9: 成功率饼状图

第二个原因是什么呢?我们使用了QoS之后如果发现了网络的问题,我们想去排查,发现困难非常大,因为链条很长,我得去跟运营说我这个QoS打开了,你也反馈说开通成功了,最后为什么质量还是那么差;但查了半天,有可能会不了了之。所以说这个排查难度比较大,因为它不完全受控于应用层。

大规模应用的另一个障碍是网络本身负载就高,特别是在4G的时候,5G可能还好,5G整个网络还是比较轻载;比如说4G在广州地区,整个网络负载就非常重,这个时候如果要求把一部分流量再分给要求更高的视频,对于运营商来说非常吃力。此外,如果大家是做网络,也会比较好理解,那就是无线的覆盖对QoS的效果会有比较大的影响。如果我的信号很差,就算你给我最高的优先级,我也没有办法传更多的数据。

另外一个,就是GBR和MBR关系的问题。这里GBR是指保证速率,MBR是最大速率。理论上说我开通QoS服务,运营商应该给我保底的GBR,比如说4M每秒的流量给我,MBR的流量应该更高,网络一旦空闲,给我10M、20M理论上都是不过分的。但是往往在实践中运营商给的GBR和MBR是一样的!

这会导致什么呢?

导致我的一些应用特别是视频应用在有码率突变的时候,这个GBR和MBR的限定就特别难受,比如我的编码是VBR,我的编码码率抖动是非常厉害的。所以说,QoS这个东西在概念上已经说了很多年,在实现上特别是无线的实现上在应用上还是有一些不太成熟的地方,当然用还是可以慢慢用起来的。

3.3 5G网络切片

再来说一下大家应该听到比较多的5G网络切片。

下图也是3GPP定义的一个示意图。切片的概念是什么呢?无非是把一个物理的网络把它隔离成多个逻辑上相互独立的网络,使得可以独立运维,质量也互不影响,比如说切片A不会受切片B的影响,这是切片的概念。这在2B的场景大家听得比较多,例如我们可以给政府机关,或者军方、警方单独开放一个切片出来。

图10: 网络切片示意图

但是在我们2C的场景会怎么样?在2C场景下,我们用到一个URSP的规则,这个规则URSP是用户设备路由选择策略的规则。它是根据流量的特征来把你的流量映射到相应的PDU会话,简单来讲符合流量特征A的映射到切片A,符合流量特征B的映射到切片B。这个映射关系怎么确定呢?通常是根据我的APPID或者是访问的域名或者是IP的三元组或者是APN(在5G我们叫DNN),我不知道大家在有没有在手机上设过APN,现在中国移动大概能用的就是Internet或者MMS的APN。

图11: URSP规则

我们在2B的时候可以讲切片讲得比较多,2C的时候基本上没法去用。问题是什么呢?因为到现在为止,我的手机操作系统和MODEM、还有应用层之间根本没有打通。所以如果有人跟你吹说他在2C的时候很好的用了切片,不管是云游戏还是其它场景,大概率是在吹牛。

比如说APPID的定义,现在都没搞清楚,对于安卓来说到底APPID是一个PackageName,还是PackageName加签名,还是应用市场APPID,现在都没有统一起来。此外,操作系统也没有任何接口给你设置这些东西,操作系统就算提供了接口,操作系统和MODEM之间的传递谈妥了吗?好像也没有完全谈妥。

这是现在导致我们在2C领域,比如我们用一个手机想去接入某个切片的时候很大的问题。然后我附这个图是什么呢?是前段时间我突然发现,安卓12冒出了对URSPRule的支持,也许意味着对安卓来说,安卓12才有机会把5G切片功能给用上去。

QoS与切片的使用建议(TOC场景)

不管是使用QoS还是切片,事实上我们想做的都是提升用户的接入质量。这两个东西使用还是有一些讲究的。比如说,最大的问题是什么呢?不管是开通了QoS还是开通了切片,成本是一个非常大的问题。我肯定是希望我网络接入质量不够的时候才会去打开QoS或者是使用网络切片。

其他时候就用普通的服务就OK了。所以说,我觉得我们如果以后在用的时候一定要考虑怎么动态的来开和关QoS或切片的问题。另外除了成本之外还有我刚才提到的GBR和MBR关系的问题。

这里有一个实际例子,是吃鸡游戏的一个主播使用VBR编码的时候,因为画面的变动非常大,编码码率变化得也就比较大,使用2M的编码码率,输出码率有时候会冲到8M或者10M。这个时候如果申请QoS,在GBR和MBR相等的情况下,我申请的就不是2M或者4M,而是10M的码率,成本非常惊人。

图12: 码率变化图

所以说,对成本的考量,会决定我们一定是在有需要的时候才会去打开QoS或者切片。至于怎么判断要不要打开、什么时候去打开或关闭QoS或者切片,也是有讲究的。时间关系,就不细讲了。

3.4 设备或者技术的升级换代

在扩大供给方面,还有一个成本比较低的做法,那就是对我们的设备或者是我们的通信标准进行升级。

●设备或者技术的升级换代(1):从4G到5G

比如说,我们从4G到5G的升级。

很多人都在谈5G,虎牙现在也有超过20%的用户是在使用5G的手机和网络。那么实际情况是怎么样呢?总体来讲从卡顿率的角度来看,使用5G的主播的质量不见得比4G有多大的提升,为什么呢?

我们分析到很多用户发现,其实5G的网络覆盖比起4G来说还是有一些差距。这是特别大的一个原因,如果覆盖搞不定,那户外开播肯定没办法去做得很顺畅,这是一个问题。第二个问题也比较普遍,是什么呢?我们很多主播就是带宽,哪怕买了无限流量的,播了几天就超过了限速阈值,后面运营商给你最小的带宽,大概是700K~800K左右,不管是4G还是5G,优势体现不出来。

5G好歹投入那么大,我们看到好的地方是什么呢?RTT方面看到5G在RTT方面稍微有一些优势,比如说我们在同城的话,我们的4G移动终端和同城服务器之间大概是40毫秒这样的RTT。换到5G可能是20毫秒,RTT稍微会有一些优势。另外一个就是在高码率的时候5G的稳定性确实漂亮一些,我们可以看到当码率升到4M或者8M的时候,使用4G来支撑开播,可用带宽或者RTT会比较抖,使用5G会好不少。当然这个我不排除现在5G网络负载还比较轻的原因。

总体而言,5G要在这个行业要比较好的应用,我觉得它的覆盖还得进一步的加强。

相信以后如果随着VR或者其他大码率的直播出现,可能4G真的扛不住了。这个时候也许用5G替代4G的动力才会更足。

●设备或者技术的升级换代(2):WI-FI

还有一个WIFI的事情。

我这里列了三个例子,这个绿色的线是指我们用户手机或者是移动终端到他们家WIFI网关之间的RTT,你可以看到,其实之间的距离可能就几米,但它的RTT就是几十毫秒或者几百毫秒。

图13: WIFI链路信息-用户A

用户A质量非常差,用户B是非常漂亮的,基本上就是两三个毫秒的RTT。用户C是时好时坏,而且这个用户很典型,因为它的终端到WIFI-AP之间的质量跟观众能够感受到的视频质量完全是正相关的。

图14: WIFI链路信息-用户B

图15: WIFI链路信息-用户C

你会发现在主播C这个例子里面,如果改善了开播设备到他家里AP那段的通信,对这个场景来说,整个端到端就是非常漂亮的。

●设备或者技术的升级换代(3):WIFI的代差

所以,我经常在不同场合讲,最简单的去把网络质量搞好的一个做法是:提示我们的用户,升级他的手机或者升级AP。

我在我家架了两个设备,一个是WIFI-4的网关,另外一个是WIFI-5的网关,然后我用两台手机去测,手机当时是空载的,空载的时候RTT会偏高,我估计空载的时候手机会降频。但不管怎么样,从总体来看,WIFI-4的网关比WIFI-5的网关延迟会有相当的差距。

图16: 手机A和B的数据

这个差距有两方面的原因,第一个是WIFI-4的网关已经是十年前买的,处理器的能力肯定比现在的网关处理能力差很多。另外一个是WIFI代差的区别,WIFI-4和WIFI-5的代差,这个图可以明显看到差别很明显。

图17: WIFI网关信息数据

如果我们做直播平台,让我去帮用户升级他的网关或者手机,可能做不到,但是去提示他这个总该可以吧。这个对平台方来说,可能是成本最低的,可以迅速把质量拉升上去的一个做法吧。

4.

应对思路二:减少网络消耗(节流)


我们讲完开源,再讲一下节流的事情。节流我们可能听得比较多的是:“拥塞控制”,以及网络不行时的降帧率、降码率的措施。但这是被动的做法,它损伤的是视频质量和开播质量。

有一些偏主动的,或者说能够尽可能的不去降太多质量的做法,现在业界也在做。

比如说,我们要去研究6G的东西,6G提出来的是什么呢?其中有一项是语义通信,或者叫语义的提取、编码和通讯。我们是希望它能够打破香农公式的极限,但其实不是打破,毕竟香农公式给出的是数据传输信道的容量极限,数据再上一层才是语义。

不管我们的1G到5G,我们做的都是数据的通信。我们能不能有一天让网络传输的是我们的意思而不是数据本身。就意味着什么呢?意味着网络两端通信双方可能要有一些共通的知识库,针对数据的理解,再把它提取到语义,传输的是语义。

这有两个好处,一个有可能是传输量变得特别小;第二个是什么呢?有可能我对纠错的算法有不同的做法。这个是这一两年业界逐渐在考虑的东西。也有人想把它推到物联网那边去,大家可以关注一下。

还有一个是基于AI的编解码算法。例如大家应该听说过谷歌的Lyra,声称是3kbps可以达到比较流畅的语音交互,这样一来对网络的依赖就减轻了很多。

当然还有其他的一些做法,像虎牙用得比较多的是服务端的超分,我可能上行的时候上去的码率比较低,但我做一个漂亮的超分之后,会让整个画质得到比较好的增强,下发给观众端更清晰的画面。总的来说,如果管道不够好的时候,千方百计想怎么去提升它所传输的数据的表达效率,以此达到最终质量不会降得特别多的结果。

5.

“古老”的话题:带宽估计


不管是开源还是节流,其实特别依赖同一个东西。我必须得清楚地知道当前网络发生了什么,当前网络到底有多少带宽是可以用的。如果带宽不够的时候,我可能要去申请用更多的带宽,这时候想方设法做开源;或者当谋求不到更多资源的时候,这个时候得考虑节流。

它的基础是必须要对现在网络状况有比较好的预测和估计,这就是带宽估计的逻辑。带宽估计的概念或者带宽预测的概念也是比较古老的问题。

在实时音视频方面,有GCC等类似的算法,也有人在研究的基于AI的带宽估计算法,这方面的探索一直在做,而事实上做得比较好的也没有几家。BBR对文件传输类比较好,但是应用于音视频通信就比较差强人意,实时或准实时音视频对带宽估计的要求比文件传输要高。这一块每家还得继续去再发力。这个话题可以作为一个专题来讲,今天不展开。

我大概讲一下我们的做法。

我们基于吞吐率、RTT以及丢包率,再加上我们对一些特定的模式的判断,还有引入应用层等方面的跨层信息,构建了针对视频传输的带宽估计的算法,测试结果还算是比较让人满意。

图18: 带宽估计

时间关系,我就不细说了。带宽估计还有另外一个思路,我们为什么要估计?因为我们不知道网络上发生了什么。但是有人是最清楚网络上到底发生了什么的,运营商就有很多的信息。

他知道这个基站现在所有用户上行信道质量是什么样的,有多少PRB可分配,有多少用户是要优先处理的。这些信息运营商或者基站它是知道的。如果哪一天把信息开放出来了,对整个带宽估计会有很大的作用。

比如我现在有一个安卓手机,我想方设法的去采集一些RSRP或SINR的数据,但是对苹果手机完全没有任何这方面的信息,因为苹果不给。如果运营商开放一个接口出来,把无线信道信息和PBR分配的信息给我,哪怕不直接告诉我有多少带宽,自己能大致能推导出来这个上行可以达到多少带宽。

我觉得这是带宽估计最靠谱或者说是最简单的一种做法,我们现在用很多的方法去做估算、做滤波,做人工智能的训练,如果结合运营商的数据可能会更精准。

6.

无线网络的优化的其他方案


当然无线网络优化还有一些其他的措施。我们知道边缘计算会导致非常多的海量数据产生,如果不能把数据都传上网的时候,能不能做一些本地卸载的东西?

事实上是有很多的,比方说,4G已经定义了LTE-Direct,5G的时候叫D2D,主要看你有什么应用场景。D2D意味着我两个用户的通信的数据通道不会再依赖于基站,而是直接点到点的两个设备之间的通讯,但是用的还是运营商的频谱。还有另外一个事情,就是无线是有广播的特性,可以想想怎么用好广播的特性。

比如我以前想的例子,在大规模赛事直播的情况下,完全可以用多媒体多播广播系统(MBMS)来发送信号,我只是在广播信道发送了一路视频,所有用户去监听该广播信道,他就可以看到同样的视频;当然,前提是这个基站下是希望看同样视频的人足够多,广播的特性或者优势才能够体现出来。

还有一个,实在没办法了,我解决不了,那就绕过去。我最近去看一些LoRa或者类似无线技术的东西,发现还挺好玩的,它的速率在国内被限制到不超过5kbps,但是你会发现基于LoRa的对讲机做得非常小,但是通话距离又蛮大。

在一些物联网的场景,当NB-IOT和CAT1不适合的时候,也许我们能够去考虑其他的方案,LoRa只是一个例子。

7.

总结和展望


刚才讲的无线接入网络,尤其是4G/5G的接入网络,是端到端网络里面总体来讲质量比较差的一段,差到什么程度?

我们有一个数据:在使用4G的虎牙主播里,上行质量不好的主播占比会超过10%,而其中因为信号不好导致了质量差的占比是多少呢?只占了20%;也就是说质量差的4G主播里面,有80%左右的比例是网络拥塞或者限速或者其他非覆盖原因导致,所以这一块可优化空间还是蛮大的。我们刚才谈到的主要从开源和节流两方面去谈优化思路。

“开源”大致对应着运营商经常讲的“网随业动”,我的网络要随着业务来变动,如果业务需求量大,网络供给变得更大一些,这是运营商的底层逻辑。

但是我们在2C场景下做,就得在业务层做这个事情。如果是网络没法给我提供更多的带宽,这时候做的就是节流或者是“业随网动”,网络给了你多少带宽,你的业务就跟着网络带宽的供给来变化。这个逻辑大家都比较清楚。

开源节流的一个基础是精准的带宽估计,这个话题挺有意思的。我原来一直觉得带宽估计这个事我做起来应该不难。但是后来发现理论上还行,真正在工程上去做一个对音视频非常准的带宽估计,还有很多工作去做。

我们再展望一下,不管是正在慢慢起来的5G或者是2030年的6G,我们这个优化的思路还会不会存在?现在6G大家都在考虑,比如我们的可见光通信、我们的太赫兹、我们的陆海空全域覆盖,这些都是一些不断把我们的管道做大的一些措施,因为我们大家都能看得到,随着物联网还有其他一些诸如XR业务的兴起,流量越来越大,对管道的需求也会越来越大。当然,应用的需求也会跟着越来越大,所以流量治理和优化的需求一定还会存在,也仍然存在一些不同优先级的业务,怎么去跟其他业务去抢占的问题。所以我认为刚才讲的那些开源节流逻辑还是存在。

另外节流那一块,我个人对AI和语义通信这两个领域比较感兴趣一些。在座如果有人是做音视频和做传统网络相关的话,这些领域可以关注一下。

顺便说说MEC。大家应该听到别人跟你灌输MEC边缘计算的各种好处,车联网怎么受益于MEC的东西。大家有没有想过一个简单的问题,联通的车怎么跟移动的车通信?在同一个运营商里面,UPF可以下沉到地市,也可以在UPF旁边建一个MEC,这对于运营商来说没问题,但两个运营商之间的MEC怎么对通,需要经过全国那十几个互联节点吗?

进一步地,算力等资源如何调度和分配,以及是通过边缘容器还是边缘FAAS服务来承载,算力节点之间如何通信等等,其实都是会影响到整个产业真正落地的一些点。存在着一个趋势,就是资源的融合,且它可能会再进一步的得到增强。这个资源包含云和网的资源。这个趋势对网络治理的要求同样值得我们关注。

谢谢大家!

感谢林总对全球边缘计算大会的支持,欢迎阅读,欢迎大家扩散传播!感谢!

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