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机器学习在5G MEC中的应用研究——场景、架构、方法廖军中国联通网络技术研究院2019年1月20日目录CONTENTS15G移动边缘计算(MEC)智能5G MEC研究2基于深度学习的5G MEC缓存案例35G MEC的需求背景全新业务体验,超短时延,多角度超清视频企业私网定制,本地化服务联动物联网应用,开放平台,统一管理体育赛事、景区互动、车联网智慧港口、大型商超等特殊应用物联网实时信息查询、智慧城市管理等降低时延、节省带宽、能力开放是对网络的诉求。5G MEC典型应用:边缘流媒体业务“Cloud云游戏”行业痛点核心优势行业痛点:需要下载更新庞大的游戏安装包,潜在用户决策门槛高,新入用户转化效率低,老用户流失严重;依赖手机终端处理器、显卡、存储等物理硬件,受限于终端的图形处理及计算能力核心优势:云服务器去中心化部署,下沉至5G MEC边缘云平台,进行实时画面渲染,就近分发和处理,降低时延;“瘦终端”,解除游戏与终端的深度捆绑,无需下载更新庞大的游戏安装包运营商边缘流媒体业务“边”“端”“云”边缘云游戏服务端云游戏客户端5G 基站VR直播Cloud游戏边缘云游服戏务端调度 服务端云游戏客户端5G 基站高清视频自定义CDN分发5G网络下的MEC总体架构把云计算平台从移动核心网络内部迁移到移动接入网边缘,弹性利用计算及存储资源,减少移动业务交付的端到端时延,有效抑制网络拥塞,发掘无线网络的内在能力,提升用户体验并促进业务创新公网用户面数据3rd Public Cloud 本地网络本地分流用户面数据…TOFLBSRNIS分流模块UE5G核心网5G基站MEC Edge-Cloud边缘业务平台公网Internet低时延,缩短端到端业务时延,提升用户感知高带宽,减少大带宽业务对传输资源的占用,降低成本本地化,面向垂直行业市场,快速推出新业务目录CONTENTS5G移动边缘计算(MEC)12智能5G MEC研究基于深度学习的5G MEC缓存案例35G MEC的局限性分析业 务平 台无线网络故障处理视频图像业务MEC对历史数据和当前频谱状态进行采集,但无法实现频谱的动态调整设置MEC不能在不同无线环境下提供更为精准的差异化业务服务策略5G MEC中缓存的视频需要仔细选择,如果用户访问的视频不在5G MEC缓存中,视频缓存的优势将无法体现网 络MEC平台一般无人值守,难以实时定位故障并及时处理基于人工智能的5G MEC架构在现有5G MEC架构下引入AI能力公网用户面数据3rd Public Cloud 本地网络本地分流用户面数据AI…RNISLBSTOFAI分流模块UE5G核心网5G基站MEC 边缘业务平台公网Internet基于人工智能的5G MEC架构边缘和云端同时引入人工智能技术,云端建立模型,边缘实时决策边缘云端面向高实时性场景在靠近设备或数据源一侧提供边缘智能应用接收云端输出的机器学习模型/深度学习模型基于实时数据执行模型,并得到相应的结果面向对实时性要求不高的海量计算等场景对边缘侧推送的大数据进行处理对数据样本进行学习并训练形成机器学习模型/深度学习模型视频预测模型人工智能算法数据分类、图像识别回归预测……模型输出故障自愈模型网络优化模型迭代优化……数据样本视频访问记录、故障特征、频谱状态信息……实时数据交互与处理本地执行结果智能5G MEC应用场景一:智能安防以智能5G MEC边缘云重建安防监控系统在边缘利用推理模型对视频进行处理,实现人脸检测、入侵检测、人流分析等功能边缘侧将无法识别的异常,推送到云端云端进行训练,将训练的模型下发到边缘,迭代优化边缘的推理模型,在边缘侧对异常再识别,实现边缘和云端协同5G基站图片来源于“湖北潜江小龙虾 养殖基地”事件识别城市监控电子围栏车牌识别移位检测热点管理表情识别人脸识别智能5G MEC应用场景二:智慧交通基于智能5G MEC构建人、车、路协同式智能交通生态系统智能5G MEC与车辆进行智能交互,实现刹车告警、车路协同等功能5G基站 智能MEC5G基站 智能MEC智能5G MEC V2X典型应用交叉路口会车避让高优先级车辆优先急刹车告警加入自动驾驶车队虚拟仪表盘360度街景合成沉浸式信息服务车辆远程控制智能5G MEC演进未来智能5G MEC将实现模型训练功能AI推理分析+模型训练AI推理分析能力带宽管理计费管理本地分流带宽管理计费管理本地分流本地网关:RGW本地网关:RGW未来5G MEC内嵌AI推理能力增加模型本地训练能力现状5G MEC内嵌AI推理能力与外部AI训练平台协同AI模型注入AI模型注入大数据推送大数据推送AI模型训练AI模型训练目录CONTENTS5G移动边缘计算(MEC)1智能5G MEC研究23基于深度学习的5G MEC缓存案例5G MEC边缘缓存视频的挑战5G M
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