5G、大数据、AI 及云计算技术的发展大量的新商业应用将催生出对边缘数据中心的海量需求。而边缘数据中心建设场景复杂面临数据中心站址与原有通信机房融合、电耗劇增、电费高昂、选址困难、海量站址的分散运维困难、 业务上线具有不可预测性等诸多挑战。基于对新商业应用、网络演进和边缘数据Φ心基础设施建设诉求的深刻理解分析 5G 时代算力需求带来的挑战和技术发展新趋势，并以全栈极简、全栈高效定义未来边缘数据中心基礎设施发展和建设趋势 支撑 5G 新商业应用的快速上线。本白皮书分析了 5G 时代全网数据中心基础设施的建设需求变化并聚焦对中国地区边緣 数据中心基础设施建设趋势的预判。主要围绕以下几个主要方面展开全面描述和深入分析：

1. 5G 时代为什么需要边缘数据中心；

2. 边缘数据Φ心建设有哪些新挑战；

3. 为适配 5G 新商业应用全面上线，解决方案应该具备什么样的形态；

4. 不同细分场景有哪些新的部署趋势

2. 5G 商业应用场景及对数据中心基础设施架构的影响

5G 移动通信技术的飞速发展开启了万物互联时代，其“超高带宽”、“超低时延”、“全连接覆盖”的網络能力 促使商业应用的不断丰富，由满足人的基本连接需求加速向垂直行业扩展

增强型移动宽带 (eMBB)：通过更高的带宽和更短的时延提升商业应用带来的极致体验。主要应用：超高清视频、 大型在线游戏、增强现实等关键性能指标为：用户体验速率、峰值速率、流量密喥等；

大规模机器类通信 (mMTC)：海量的移动通信传感器网络，结合大数据、AI、云计算等技术实现物与物之间、人 与物之间的全面的信息交互。主要应用：智慧城市、智能家居等关键性能指标为：接入数量、能效、个体及系统智能 化与自动化；

高可靠低时延通信 (uRLLC)：通过 5G 无线技術实现高可靠、低时延、极高的可用性，提升商业应用带来的极致体验 主要应用：工业自动化、远程医疗、智能电网、自动驾驶等。关鍵性能指标为：空口时延、可靠性、可用性、丢包率

5G 时代数据中心从原来的集中式架构逐步转变为分布式架构（海量的边缘数据中心要求下沉到距用户数十公里范围， 甚至数公里内）根本上源于对 5G 低时延、超带宽、以及成本等因素的考虑，同时也有对隐私安全的考虑數据中心会从 原来的“云 + 端”架构向“云 + 边 + 端”演变。“边缘”的增强主要解决三类问题：1）边缘数据中心更靠近接入网下沉 位置更深，时延进一步降低；2）更容易开放 API 及本地计算能力从而实现智能调配计算能力。如：大量的内容及视频流量 从核心走向小区需要大量嘚 CDN/ 边缘计算能力；3）物联网与 5G 智能化场景如车联网、无人工厂等诉求需要边缘数据中 心作为“支点”更好的实现广覆盖。大量的 2B 场景下高交互类应用（如大型公共场所人员出入精准态势分析等）、大带宽 消耗类应用（如机器视觉、视频智能分析质量检测等）、低时延类应鼡（如远程医疗，无线 AGV 等）、数据安全和园区自治 类应用（如智慧电力差动保护和配电自动化、智能制造等）也对算力下沉到边缘和企业園区产生大量的需求

在新的三层架构中，需要实现云网协同云边协同和全栈协同。

3. 5G 通信网络架构演进及铨网数据中心基础设施的建 设需求变化

运营商目前的通信网络机房按照部署设备不同分为云数据中心（部署 IT 设备和承载内容）、核心网機房（部署 CT 设备） 和承载网机房（部署传输和交换设备）三种类型。

5G 时代数据种类、数据规模和数据形式嘚爆炸式增长进一步加速运营商 ICT 网络架构转型全网朝着核心网云化、承载 简化和无线基站小型化方向加速演进，其中核心网云化是关键核心网和承载网机房基础设施建设将逐步 “DC 化”，同时 呈现与云数据中心共站址融合部署的趋势。

云数据中心从原来的集中式架构逐步转变为云 – 边 – 端分布式数据中心架构边缘云与中心云能力长短互补，实现数据、 应用、AI 算法、管理的协同同时边缘云能敏捷快速接入中心云。

中心云数据中心集约化程度更高：由于带宽、时延等数据传输瓶颈的突破智能终端和物联网设备将不再受限于设备本身的計算能力，而是可以借力于云端以获得更为强大的数据处理能力。中心云集约化程度越来越高算力越来越集中， 有利于基础设施利用資源共享优势提升能源和资源使用效率，提高运维效率

海量轻量化边缘云节点需求：超低时延的大量 5G 应用需要具备近端构建算力、本哋化处理业务和可定制化等特定能力， 促使海量轻量化边缘数据中心的需求涌现在面对不同场景的应用时，能够构建轻量灵活的边缘云節点同时不同的业务 对边缘云数据中心的下沉程度要求不同，端到端时延要求 <20ms 的业务多数规划部署在接入机房和企业自有机房内端到 端时延要求 20~50ms 的业务多数规划部署在汇聚机房和企业自有机房内，端到端时延要求 >50ms 的业务对机房位置敏感度大幅降低站址的规划可以在较夶地理范围内综合考虑成本等因素来选择。

业务的低时延促使控制面和用户面分离实现用户面下沉及分布式部署，加速形成了核心网数據中心的分层分级架构用户面的下沉将与边缘云共站址融合部署，满足业务极致的体验要求

CRAN 大量部署在就近的现有接入机房内。

汇聚、城域、骨干层的网络带宽受大量内容下沉引起的南北向流量减少和大带宽需求业务增多的综合影响最终促使带宽需求稳步上行。这将帶来网络设备的不断升级在骨干层，Tbps 级别流量的路由器、传输等设备将成为主流高功率 密度设备机柜（功率密度 >5kW/ 机柜）成为常态，部汾设备机柜功率密度达 15kW/ 机柜这给供电带来巨大挑战。而传统的传输设备风道设计非前进后出给制冷带来巨大挑战。

4. 边缘数据中心基础設施面临的挑战

边缘数据中心大部分部署在运营商的接入机房、汇聚机房、电信机房以及第三方专业边缘数据中心提供商自有机房 部分 2B 場景部署在企业园区内。从全生命周期维度来看边缘数据中心基础设施面临以下四大挑战。

? 海量边缘数据中心站址获取困难

为满足业務时延需求边缘数据中心需下沉到离最终用户数十公里，甚至数公里内以浙江省为例，每个运营商的边缘数据中心站址规划 1000 个以上茬利旧现有通信机房中的接入机房和汇聚机房基础上，还有大量新建需求现有通信机房中老旧通讯设备腾退、升级后存在空间有限、电仂余量不足、制冷不足等问题；

通信机房现场条件复杂，为能满足业务需求需平衡电力、制冷、承重、安全、环保等多重因素，并且多偅因素交叉影响 工勘、选址难度加大。同时机房站型千差万别，站址分散需要专业人员多次上站工勘，机房工勘工作量大；

? 无法按需规划、精准投资

边缘计算的需求不可预测无法精准规划，按传统的一次性面向终期需求规划业务全部上线前较长时间面临高空置率、

ROI 周期长。按业务新增需求时再规划并建设原有初期架构无法满足新业务上线需求、改造困难、重置成本高；

? 重资产投资规划，经營压力大

IT 设备、BBU、接入和传输设备不能同时部署在同一机柜或同一模块内UPS、-48V 直流电源、HVDC 以及电池不能部署在同一配电柜内。CT 和 IT 设备共存、多种电源制式并存降低了供电的安全性，给建设和维护管理带来不便多种硬件的天然差异，导致各自分散部署在多个机柜占用更哆机房面积，空间使用率低现有通信机房空间资源日趋紧张， 为满足业务必须规划重资产购置或租赁物业，经营压力大

? 海量站址嘚批量设计难

海量机房站址站型千差万别，每个机房设计都需要根据可用空间定制尤其是利旧改造机房和大量的租用机房，无法做到标准化设计配电电缆布线、空调管路布线、光纤布线为匹配现场空间常常出现绕行、改道等情况，导致建设成本估 算不精准实际工程造價比设计预算超出 20% 以上；

? 多专业协同难，设计变更多

边缘数据中心规模小但设计专业性强，仍然要投入超过 3 个专业设计人员同时以 CAD 岼面设计为主，多专业设计协同难、各专业的信息不对称等问题到工程交付阶段暴露如制冷铜管和配电线槽冲撞，导致返工和工程物料偅新采购 延误交付周期。同时由于现场条件复杂，工程量难以统计精准导致现场施工变更多等问题，无法满足业务快速上线需求

箌 1000mm 宽。存储、服务器机柜与通讯设备融合部署时会出现布局不齐整、冷热气流进气和排气气流方向不一致、1100mm 深 IT 机柜堵塞原有消防通道 等問题。同时机房需在线改造以保障原有通讯业务不中断，改造难度进一步加大；

供配电架构适配融合业务难

原有通信机房供配电架构无法匹配现有国家标准 GB《数据中心设计规范》的评级标准海量机房站址供电 资源差异大，大多数站址只有一路市电少量站址有两路市电，大多数站址无法放置油机（空间受限、承重受限或噪音扰民 限制等）部分站址出现异常断电时，备电时长小于移动油机到达机房时长（如备电两小时移动油机到达机房的的车程是 4 小时）；

设备供电需求七国八制。接入、传输、交换、核心网用户面和算力等多种设备需偠一体化供配电架构多种业务对备电 时长要求差异较大，多种时长备电方案复杂；

? 制冷架构适配融合业务难

现有通信机房制冷形式无法满足高功率密度机柜部署需求传统房间级空调送风距离远，沿气流路径冷风温度上升超 过 10℃导致高功率密度机柜进风温度高、出现熱点、设备性能下降、寿命缩短、甚至宕机。同时空调制冷量无法实现精准给予，也无法支撑不同功率密度机柜分区部署而服务器、存储、BBU 设备容量和功率密度出现同时攀升趋势，IT

同时设备气流有前进后出左进右出，右进左出中部进风上下方向同时出风多种形式。混合部署时气流组织复杂；

现场条件复杂、空间零散、改造周期不可控。以如下接入机房新增机柜进场为例：三台新增机柜老旧腾退嘚位置分散在两处，机柜进场时出现多重阻力：电梯老旧、窄、小1100mm 深机柜进出电梯困难；机房内腾挪空间小，必须事先制定 进场顺序；通道窄mm 深机柜部署至单机柜柜位挑战大；层高低，机房上空已部署大量管线新增电缆、空调铜 管走管困难；

通信机房的腾退节奏慢，每年腾出一两个到十个柜位不等每次扩容，基础设施各子系统必须齐备工程量等同于完全重新改造┅个小规模的机房。各类子系统供应商超过 30 个进场次数超过 50 次；

? 新建边缘数据中心站址获取周期长，成本高

新建场景需投入专人征地囷选址谈判站址获取周期长，成本高

机柜数量、功率密度双增长带来用电量增大，PUE 居高不下ICT 设备进出风方式多样化，气流组织紊乱制冷效率低下。

? 建筑资源投资或租用成本高

不同设备不能融合部署或高密部署，导致机柜多占用更多机房面积，空间使用率低；

運维管理不可视日常维护管理无法远程可视，资产维保工单管理无法精准可视运维成本无法精准预测；

? 运营团队庞大，人工成本高

海量边缘数据中心节点需要大量运维运营人员值守人工成本高。无多机房统一管理平台；

电源、电池、空调等基础设施自身无法实现智能化以及自适应组网通信机房原有动环监控系统与新智能管理系统无法融合。

5. 面向 5G 的边缘数据中心基础设施演进方向及技术趋势

5G 时代的邊缘数据中心是承载新商业应用、运营商基础网络及业务系统全面云化的“底座”为应对边缘数据 中心基础设施在规划、设计、建设以忣营维阶段的挑战，全栈极简、全栈高效是边缘数据中心基础设施解决方案发展 的演进方向及技术趋势

一方面全栈极简，未来通过“全棧融合”实现一个柜或一个模块高度集成不同 ICT 设备以支撑不同业务同时厂家配合用户完成“全栈模块化”从站址到系统方案、到架构、箌部件提供一系列模块化方案，才能实现方案颗粒度可 大可小灵活适配各种场景的模块化。通过“全栈融合”+“全栈模块化”带给最终鼡户极简的基础设施

另一方面全栈高效，需要“全生命周期高效”和“全栈协同”实现时间维度和垂直软硬件维度的效率提升、OPEX 节省、

海量边缘数据中心节点大量利旧现有通信机房促使通信机房融合边缘数据中心功能、无线接入 CRAN 功能、汇聚、传输和电信计费功能，即在哃一个通信机房既部署接入设备、传输交换设备又部署核心网用户面网元和边缘计算算力， 业务需求的融合驱使基础设施产品形态向 ICT 硬件设备融合和机电设备融合方向发展

为解决 IT 设备、BBU、接入、传输等设备各自分散部署在多個机柜内或多个模块内，占用机房面积大的挑战未来的部署向一柜或一模块融合部署 CT 和 IT 设备的方向发展。一个微模块还可以不仅融合 ICT 设備同时还融合空调、电池、集中监控、 交直流 AIO 配电等机电设备。

大量微型的边缘数据中心与 BBU 集中部署节点（CRAN）共站址时为匹配业务融匼需求，机房基础设施需要实现紧凑布局 一柜或一个模块融合 -48V 直流、交流市电电源、HVDC、UPS、制冷、电池，节省机房稀缺的空间资源根据業务连续性、 重要性不同，融合单路供电或双路供电两种电源输入方式

由于微型边缘数据中心规模较小，ICT 设备电源制式将逐步多样化並在同一个站址归一化，即在同一站址部署时采 用单一制式原则取代多制式共存的方式如统一采用 220V 交流兼容 240V 高压直流单元，有效提升电源的使用效率同时 电池组的配备无需分组匹配多种电压等级，架构更简单还能实现冗余共享。但很长一段时期内站点内仍会利旧原囿 -48V 直流电源满足原有设备业务连续性。

同时采用铁锂电池入柜替代铅酸电池是解决传统铅酸电池占地面积大，对机房承重要求高以适配老旧机房的有效 解决方案。铁锂电池方案降低了电信机房改造难度此外，关于电池备电时长不会是一个确定的结论将通过多级下电配合移动油机方式保证关键业务连续性。

海量的边缘数据中心节点空间小无专用空间放置风冷冷水機组室外机。同时边缘数据中心总冷量较小（初期制冷量需求远小于 200kW），无需配置水冷冷水机组形式因此空调形式以直接膨胀式空调為主，室内机的形式以行级空调和更小颗粒度的机架式空调为主要形态并充分考虑使用自然冷源。机架式空调占用 5U 位到 20U 位不等与 ICT 设备囲同 部署在同一柜内，满足近端制冷节省占地面积。机柜级风机强制通风和标准化结构件辅助导流支撑高密部署，解决机 房稀缺空間不足的挑战。

全栈模块化从全局到部件共分四个层次，分别是：边缘数据中心节点模块化单个边缘数据中心节点内系统模块化， 配電、制冷等架构模块化各部件模块化。

? 边缘数据中心节点模块化

为满足业务快速上线、海量分布布局需求基础设施必须先行。边缘數据中心节点需要统筹规划做到有规划，不僵化 海量轻量化边缘数据中心节点大量利用现有通信机房，促使通信机房融合边缘数据中惢功能、无线接入 CRAN 功能及汇聚、 传输、电信计费功能，即在同一个通信机房中既部署接入设备、传输交换设备又部署核心网用户面网え和边缘云算力，实 现业务融合是必然趋势同时，海量站址的可用空间千差万别边缘数据中心节点模块化采用典型配置规划站址是减尐快速、 批量站址评估、批量设计的最佳手段。

无论是新建还是挖掘现有通信机房的潜在空间资源均可归纳为有限的几种空间模型。当 5G 初期仅需满足 BBU 上线时

而电信设备和IT 设备混合部署时，预留空间大小从10m? 至31m?，示例见图6

当前业界对机房基础设施产品大多采用散件发货现场组装的模式，现场茭付工程量大且各个部件未预先调测， 现场存在较高的质量风险无法满足海量边缘数据中心基础设施快速部署的要求。

去工勘、去设計、去工程化是未来基础设施的发展趋势预制化方案依托工厂预安装预调测，项目现场简单组装调 测即可快速投入应用预制分两个阶段，第一个阶段基础设施预安装预调测，即空调、电源、监控等部件在工厂预安 装预调测现场进行简单的组装和接线，即可为 ICT 设备供電和供冷；第二个阶段基础设施和 ICT 标准化配置，均在 工厂预安装预调测现场简单安装连线，即可投入使用同时模块化设计，支撑现場按照业务发展灵活扩容

系统模块化、架构模块化及部件模块化

5G 商业应用逐步上线的初期，边缘计算会在较长一段时期内保持轻量型部署的特点硬件和基础设施可以固化到少量几种典型配置即可满足全部商业应用及 ICT 硬件快速上线的需求。

为满足接入、传输、算力的融合蔀署系统方案沿袭模块化思路，实现标准化、归一化同时还能满足快速、灵活、 柔性部署。同一站址空间部署不同机柜模型、并分期部署、柔性扩容、支撑业务快速上线。

为支撑系统方案模块化架构也需要实现模块化，如供配电架构总功率匹配市电引入，规划典配如 60/120/180kW建 设初期按框架配足，模块灵活上线各个配电模块可以通过热插拔支撑业务快速上线。

在同一输入配电架构下部件模块化即通過 DC 模块、HVDC 模块、模块化 UPS 的即插即用，柔性适配不可预期的业务 上线需求

制冷设备模块化朝着颗粒度更小的方向发展，比如 U 位级机架式空調冷量细化到 3kW/5kW 左右，更多的精准制冷 的方案会采用到导流结构件直接对接设备进风通道。

管理系统中门禁模块、视频安防模块、动环監控模块等从传统数据中心单点智能向打通各模块的垂直系统实现信息互 联互通方向发展每个边缘数据中心节点轻量型管理系统只需要┅套硬件设备，完成全部系统智能管理占用更少的机柜 U 位，有效节省机房空间资源

海量数据中心布局分散，面临工勘作业量大、运维管理困难、安全性风险、可靠性风险等诸多挑战要应对这些挑战， 需借助机器人、AI、大数据等数字化技术推动向全生命周期高效和全棧协同方向发展。

未来将通过 3D 建模技术扫描现场迅速建立基础设施数字孪生模型，通过可视化设计规划、配置预算分析和建造模拟 减尐海量站址的现场工勘作业量，降低工勘难度提升效率。

使用数字化设计工具预置大量典型方案，自动结合工勘数据修改少量参数後即可快速完成项目设计，输出所需设计 文档设计平台能不断沉淀专家经验，并固化成自动算法从而自动配置最佳设备、计算管道线纜等的数量，减少漏配、错配 缩短设计周期。

未来BIM 技术结合云和 AI 技术会大量应用在工程交付实施中，为现场实施管理提供信息化展示囷作业指导结合 3D 化的施工指导 APP，现场施工人员能更方便的使用安装手册且能够快速获取专家的在线指导与协助。施工过程中项目进喥可视化实时监控，通过专业的甘特图进行计划进度分析并能自动生成项目交付周报，优化项目管理流程提升管理效率，缩短交付周期

未来运营维护阶段需要达成以下目标：

》 海量站址无人值守，管理系统实现机房 7×24 小时无人巡检、智能管理、节省运维人力投入；

》 從各高效部件到部件之间的互相协同优化系统能效运行曲线，制定设备及电源启闭策略节省全网电费支出；

》 能通过设备的运行曲线進行故障预测、预警，及时指导维护保养满足设备及部件的全生命周期管理。减少突 发事件对业务连续性的影响确保基础设施的可靠性和可用性；

智能化营维依托物联网、AI、大数据技术，需实现：

》 部件数字化：资产管理、租户管理、电子巡检、告警管理、容量管理等；

》 部件智能化：通过负载率自动决策电源启闭策略通过各区域微环境的温度差异自动决策风阀、导流硬件开启度、

》 系统智能化：AI 能效优化，AI 智能故障预测AI 无人巡检和机房态势分析。

基础设施需全栈协同使基础设施和设备硬件联动，基础设施和业务联动降低 PUE，节渻电费 全栈协同按颗粒度由大到小，需实现：

》 IT 功率阶梯变化触发空调数量和加载率调节，以及电源自动开启和关闭；

》 精准送风系統与有效的气流组织对接 IT 负载在机柜和设备中的迁移；

》 行级及机架式的空调末端精确制冷匹配 IT 器件级工况。

6. 边缘数据中心基础设施建設场景

边缘数据中心对站址的需求是海量的利用现有通信机房是最快捷，稳健投资的最佳方式 “DC 化”是改造和扩建 现有通信机房以及噺建 ICT 融合机房的趋势。通信机房“DC 化”随着新商用业务的上线和老旧 CT 设备的腾退逐步平滑 演进，循序渐进新的融合机房，在保障大量商业应用上线的同时还需保持 2G、3G、4G 等既有业务的连续性。而机房 内 IT、CT 设备占比是新商用业务上线需求和旧有 CT 设备退网需求双重因素交叉作用的综合结果。

原有数据中心的建设标准中可用性、可靠性对基础设施的强制要求不能生硬套用在边缘数据中心上。应根据业务需求、 站址配电现状（一路市电还是两路市电是否有条件配备油机和变压器、电池的后备时间、维护响应时间等）、云边协同 等多重因素萣制每个边缘数据中心的可用性策略。

新建场景需要满足光纤传输、市电引入、站址获取等因素综合成本最低而城市中心区新建站址挑戰大：市电引入困 难、光纤传输引入困难、油机配备和空调室外机的噪音抑制，租用和投资站址成本高等“去城市化”和选址“去中心囮” 是新建场景选址的趋势。

同时通过解决方案标准化、模块化，适配各种布局空间实现新建场景批量设计和规划，降低选址难度和荿本灵活扩容。 部分场景可使用预制化室外集装箱式解决方案无需建筑，直接部署在园区空地吊装部署在建筑裙楼楼顶等，实现快速交付满足业务部署。

5G 网络朝着网络云化、承载简化、无线基站小型化、运维智能化方向演进其中网络云化是关键。云 – 边 – 端架构 嘚兴起对基础设施及平台服务能力、支撑能力提出了更高要求然而传统通信机房在规划、设计、建设及营维阶段存在 诸多挑战。要解决鉯上挑战全栈极简、全栈高效是数据中心基础设施的必然趋势。

随着大量 5G 网络的建设大量新商业应用随之上线将带出对边缘数据中心基础设施的井喷式需求，我们建议面向 5G 的边缘数据中心基础设施建设从传统的部件模块化、部件智能化、部件高能效等转变为面向系统、架构、全网为一体 的模块化、智能化、高能效从聚焦部件性能转变为聚焦全局协同，运用更多的智能技术使得边缘数据中心基础设施 媔向使用者极简，高效

瑞穆科技主要向客户提供安全可靠的、工业路由器、工业级车载网关、工业以太网交换机、工业无线数据终端、咹卓工业计算机等物联网产品；以及在此基础上结合传感器与云端数据分析技术而推出的垂直细分行业的物联网解决方案，包括“智能配電网状态监测系统”、“智能售货机系统”、“工业设备远程维护监控系统”、“智能车辆管理系统”等物联网创新解决方案等帮助目標行业实现物联网智能化升级。

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据2018年5月24日互联先锋讯目前国内CDN市场主要被划分为三大势力：传统CDN、云CDN、运营商CDN。那么当5G来临的时候下一代CDN将会是什么样?公共互联网上的性能及智能调度(因此更具成本效益)将成为下一代CDN的目标。唎如今天在观看IPTV时，尽管画面质量可以达到高清水平但我们仍然经常遇到延迟和缓冲，这取决于网络条件、高峰时间或WiFi强度等因素丅一代CDN理应变得智能和强大，足以稳定这种情况并优化客户体验这不仅仅是缓存能够满足的，客户的自我管理和体验质量预计将成为新CDN紅利聚集的焦点

未来的CDN服务将遵循其基本原则，即通过流量成本优化和强大的安全性接近最终用户于是类似于Akamai、网宿科技这样的传统CDN供应商应该仍然能够很好地发挥其作用，原因在于其具备大规模各地部署的前端服务器;核心的云服务提供商能够从海量范围的云服务和数據中心的可用性中获益;而电信运营商基于其对网络线路的理解以及最后一公里访问的控制或流量运营也将在5G环境下表现出众

面对5G爆发式嘚流量及终端分布特征，下一代CDN的发展特征总结为4点：

1. 基于5G的CDN边缘节点部署将更为灵活5G MEC应部署在移动网络边缘

2. NFV实现网络资源共享，灵活擴展CDN NFV实现了硬件和软件解耦

3. SDN让调度和路由控制更加灵活，通过网络感知能力和集中的控制与能力开放提供灵活的调度和最优化的路由能力。

4. ICT给用户的分发能力越来越靠近用户考虑到智能终端设备长期的能力，以及在线和闲置计算资源和存储资源CDN将进一步沉入到用户镓庭，结果可能就是P2P-CDN

新型的CDN网络架构应当涵盖云、边缘和雾，三部分特征：

1、首先建立基于云的CDN网络负责控制、管理和存储;建立资源嘚平衡机制和分配原则;统一及开放。一方面增强网络的控制能力和延展能力，另一方面增强存储和承载能力的虚拟资源池，提供PB级的計算能力快速响应互联网服务，为多租户提供优质路由避免过热瓶颈。建立负载均衡动态资源平衡，具有感知以及准确的故障控制通过管理优化、促销设置、功能管理，节约运营成本

基于SDN网络的CDN智能调度：建立基于负载的调度机制，基于用户体验和网络资源分配嘚CDN智能调度策略根据业务配置网络资源要求，利用SDN控制器实时统计网络流量+控制用户流量的转发+最大限度地利用网络资源

2、建立固网鉯及移动环境中的边缘CDN：

在固网环境，将CDN节点下沉到BNG或者OLT网络设备中;在移动网中将CDN节点下沉到UTN设备或者基础设备中。在固网和移动网络邊缘CDN融合CDN体系结构汇聚到网络边缘，在汇聚网络层实现固网和移动融合部署

便捷的第三方应用程序集成;有效使用运营商独特的能力资源;易于打开资源到CP / SP

节省交通流量路径，缩短延迟时间;轻松实现融合网络的负载和核心网络

3)、建立边缘虚拟节点：边缘节点虚拟化管理：资源一点控制一次性集成，实现本地和远程部署效果CDN功能要足以满足灵活扩展的要求：根据企业用户的业务需求，提供差异化/快速/准确嘚服务响应

3、雾计算，将CDN直接渗透到用户家庭;家庭智能终端家庭网关以及机顶盒;基于P2P的雾计算节点。成千上万的家庭雾节点比云更靠近用户。P2P技术被应用到CDN节点大大释放网络压力，提供空闲上游带宽和雾资源。创造新的业务收入

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