0 引言

    傳統的視頻安防方案按照監控范圍主要分為兩種：(1)應用在較小地理范圍的園區或社區監控場景，一般在本地通過有線網絡或無線Wi-Fi的方式把攝像采集終端采集到的數據回傳到本地部署的視頻監控分析平臺上；(2)應用在統一監控多個公共場館、社區或園區的場景，一般通過把終端采集設備用有線網絡的方式連接到本地的IP路由器設備上后，進一步接入到運營商的數據承載網上(城域網或廣域網)，進而接入到某個集中部署的云數據中心內進行視頻的存儲和處理。

    受限于上述視頻安防方案，帶來如下難以解決的問題：(1)從安裝部署的角度：傳統監控部署采用有線方式，存在布線成本高、效率低、耗費大量有線網絡資源的同時造成組網方式的不靈活。如果是采用Wi-Fi回傳的方式，Wi-Fi穩定性較差，覆蓋范圍較小，需要補充大量路由節點以保證覆蓋和穩定性。另外Wi-Fi屬于非授權無線網絡資源，在頻譜上也會受到較多的信號干擾。(2)從基礎網絡角度：需要將監控視頻通過運營商的承載網和核心網傳輸至云端服務器進行存儲和處理，不僅加重了網絡的負載和成本支出，智慧安防應用所需的端到端低時延業務關鍵指標也難以得到有效的保障。(3)從安防終端設備性能的角度：在傳統方案里，攝像采集終端都必須具備較強的數據采集能力，必然存在性價比的問題。

     如圖1所示，基于5G+MEC的智慧安防方案^[1]是在傳統視頻安防行業的通用解決方案基礎上，加入邊緣計算(Multi-Access Edge Computing)節點，主要包括：5G的用戶面網元(UPF)、邊緣計算業務平臺(Multi-Access Edge Computing Platform，MEP)和智能監控應用。具體工作流程是：客戶現場側的視頻終端設備通過5G無線網絡接入到邊緣計算平臺上的5G UPF設備，終端設備通過多種網絡協議與物聯網網關設備連接，在該平臺上實現視頻前端感知、視頻數據的采樣與壓縮，進一步通過5G UPF設備把采樣和壓縮后的視頻數據通過5G回傳網傳輸到遠端的云計算數據中心內進行存儲。在云計算數據中心內，這些業務視頻數據通過部署的大數據與人工智能平臺，對視頻幀進行標記和人工智能模型訓練。然后基于這些訓練模型封裝成為智能監控應用，最后把應用推送部署到邊緣計算節點上的MEP上^[2]。從這時候開始，來自視頻采集終端的視頻業務流直接與智能監控應用交互，該應用會對視頻業務流進行分析研判和預測預警等業務操作，最終實現邊緣實時的智能監控能力。

    上述方案雖然加入了5G、云計算、大數據和人工智能的能力解決了傳統安防方案中存在的大部分問題，但在實際部署中依然存在如下的問題：

    (1)5G與云網基礎設施融合與協同：為了實現5G能力開放、部署靈活性以及網元功能的邏輯切片，5G核心網采納了許多云計算中以容器為代表的虛擬化技術，例如5G UPF的部署形態之一就是基于x86虛擬機，更多的AMF、SMF組件更是基于容器來部署的。按照圖1方案，需要5G綜合網管系統在邊緣計算節點和云計算節點內創建5G UPF網元，同時完成5G無線網絡到邊緣計算節點UPF之間和邊緣計算節點與云計算節點之間的業務配置。這些5G網元的生命周期管理和業務配置都需要5G基礎設施與分布在邊緣計算和云計算節點的云網基礎設施進行管理面和業務面上的融合與協同，從而實現大量終端設備與邊緣計算平臺之間的低時延、高可靠和靈活的邊緣組網方案。

    (2)云邊能力交互與協同：云數據中心的大數據平臺、深度學習平臺和邊緣計算平臺需要具備云邊協同的能力^[3]，以滿足智慧安防應用所需的云計算節點人工智能模型訓練、云邊節點之間的應用交付、邊緣端智能推理應用的能力迭代等技術要求。根據文獻^[4]的分析，云邊協同可以分為三方面的協同：①資源的協同；②數據協同、智能協同、應用管理協同、業務管理協同；③服務的協同。

    本文提出一種旨在解決云邊能力協同的數字化PaaS平臺來解決上述的云邊能力協同的問題。該數字化PaaS平臺位于多種云計算和邊緣計算IaaS資源層和多場景SaaS應用之間。該平臺可以在多種云網融合基礎設施之上，為智能安防應用提供云邊協同的業務數據收集與存儲、基于業務數據的人工智能模型訓練、云邊之間智能應用的交付等能力。該數字化PaaS賦能平臺將極大地增強企業的數字化轉型能力，它不僅考慮了企業用云形式由單云向邊緣云、混合云、多云轉變的趨勢，同時考慮了企業對于新興技術，包括人工智能、大數據等專業領域的支持能力，可以很好地滿足需要云邊協同的智慧安防場景的業務訴求。

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作者信息:

王旭亮，武宇亭，任宏丹

(中國電信股份有限公司北京研究院，北京102209)