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中國聯合網絡通信有限公司高沛、蔡超、侯迎龍、邱佳慧、董紫淼

1　項目目標和概述

行業挑戰：隨著數字化轉型的推進，網絡機房的安全性和穩定性對各行各業至關重要。傳統機房巡檢方式效率低下、響應速度慢，難以滿足現代社會對網絡安全和效率的高要求。

項目目標：本項目旨在利用5G邊緣計算技術和物聯網技術，提升網絡機房巡檢的實時化、智能化和高效化，實現企業降本增效。

總體概述：本項目通過在新疆地區部署5G邊緣計算平臺，優化網絡機房巡檢工作，特別是在“數據機房區域巡檢”和“戶外線纜區域巡檢”兩個關鍵場景下，實現安全、高效、實時的巡檢目標。

功能與創新：

（1）功能：本項目通過部署5G邊緣算網一體機和邊緣盒子，連接多路攝像頭，實時捕獲機房和戶外線纜區域的視頻數據，并通過5G網絡傳輸至核心機房進行AI分析，識別安全隱患。

（2）創新：采用“云-邊-端”架構，利用5G邊緣計算的高速率和低時延特性，提升數據處理和模型訓練的效率和實時性。同時，端側邊緣盒子支持邊緣自治，確保在網絡中斷情況下仍能保持正常運行，保障數據的完整性和安全性。

（3）方案亮點

· 靈活交付，體驗豐富：方案支持“私有云+邊側5G邊緣算網一體機+端側邊緣盒子+物聯攝像頭”打包交付，也可以根據客戶的具體需求進行靈活配置和擴展，滿足不同場景下的應用和成本需求，簡化了客戶的部署和運維流程，降低了客戶的操作難度和成本，提升了客戶的使用體驗。

· 一體部署，性能強大：邊側5G邊緣算網一體機軟件與硬件一體、算力與網絡一體、CT與IT能力一體，實現一站式交付、一體化部署，真正實現開箱即用。

· 邊緣自治，安全可靠：端側盒子支持邊緣自治，即使在網絡中斷的情況下，也能保持正常運行，確保關鍵數據的完整性和安全性。

· 一體協同，資源靈活調用：通過“邊-端”算網一體協同和調度編排，實現了邊緣計算資源和端側設備的統一管理和調度，提高了資源的利用率和系統的整體性能，更好地支持分布式應用。

· 技術棧領先，穩定高效：采用OpenYurt技術棧，為整個架構提供了穩定可靠的容器編排與管理能力，確保應用的穩定運行和高效管理。

2　案例介紹

基于5G邊緣計算平臺，本項目通過構建“云-邊-端”架構，在“數據機房區域巡檢”和“戶外線纜區域巡檢”兩個關鍵場景下實現高效、智能的網絡安全巡檢。本項目充分利用了5G邊緣計算的高速率和低時延特性，提升了數據處理和模型訓練的效率和實時性。

圖1

在圖1中，我們采用ONVIF協議標準的攝像頭等物聯網設備，確保了設備的互操作性和可擴展性，將實時視頻數據傳送至端側邊緣盒子。在充分考慮各層算力和業務需求的情況下，我們在端側邊緣盒子內置高性能GPU，確保視頻推理和流媒體服務的快速執行；在邊側一體機上部署訓練優化平臺，支持AI模型的持續優化與更新。這種算力分配方式既保證了數據處理的高效性，又滿足了業務需求的多樣性。

下面重點介紹本項目驗證的“數據機房區域巡檢”和“戶外線纜區域巡檢”兩個關鍵場景。

應用場景一：數據機房區域巡檢

對于數據機房區域，通過部署在機房內的攝像頭，5G邊緣計算平臺能夠實時監控機房內設備的運行狀態、環境溫濕度等關鍵指標。一旦檢測到異常情況，5G邊緣計算平臺將立即發出警報，并通知巡檢人員進行處理。其部署和功能具體介紹如下：

我們在新疆聯通核心局機房部署1個“邊”側5G邊緣算網一體機，40個左右“端”側邊緣盒子接入到邊側，每個端側設備搭載2-5路攝像頭，支持攝像頭通過RJ45有線直連或者Wi-Fi方式接入到端側邊緣盒子，共計搭載200路左右攝像頭。攝像頭視頻數據提供對進出數據機房的人員進行識別、入侵檢測、消防警戒和安全生產監察。

圖2

圖3

基于5G邊緣計算平臺，我們在“邊”側部署了高性能的5G邊緣算網一體機，并在這臺一體機上部署了先進的AI算法訓練平臺。該平臺擁有強大的數據處理和計算能力，能夠應對大數據量的訓練任務，生成精確可靠的AI模型。在模型生成的過程中，我們充分利用了邊緣計算的優勢，將部分計算任務從云端下沉到邊緣端，減少了數據傳輸的延遲，提高了系統的實時性。通過不斷的優化和調整，我們成功地訓練出了適用于機房巡檢場景的AI模型。

圖4

當AI模型訓練完成，我們會將其打包成輕量級的鏡像文件，并通過安全可靠的傳輸方式部署到“端”側的邊緣盒子節點上，這些邊緣盒子搭載有高性能的處理器和存儲單元，能夠支持AI模型的運行和推理。通過這種方式，我們實現了AI模型在端側的實時推理和決策，進一步提高了巡檢的效率和準確性。

同時，我們還建立了完善的數據回傳機制，“端”側邊緣盒子通過攝像頭等物聯網設備采集到機房內的實時數據后，會通過數據接入服務（DIS）將數據回傳到“邊”側的5G邊緣算網一體機。這些數據包括設備運行狀態、環境溫濕度、人員進出記錄等關鍵信息，為后續的模型訓練和優化提供了寶貴的數據資源。

圖5

在數據回傳后，“邊”側5G邊緣算網一體機上的AI算法訓練平臺會利用這些數據對現有的AI模型進行進一步的訓練和優化。通過不斷迭代和更新，模型的性能得到了持續提升，能夠更好地適應各種復雜的巡檢場景。

最終，我們實現了一個完整的“邊-端”一體化協同的算網編排、調度、運營能力。在這個閉環系統中，邊側和端側設備能夠高效協同工作，實現數據的實時采集、傳輸、處理和推理。這不僅提高了機房巡檢的效率和準確性，還為整個數據中心的智能化管理提供了有力支持。

通過這一方案的實施，我們成功地解決了傳統巡檢方式中存在的數據傳輸延遲、處理能力不足等問題，為機房的安全生產和高效運行提供了有力保障。同時，該方案還具備良好的擴展性和靈活性，可以根據實際需求進行靈活調整和優化，滿足未來更多復雜場景的需求，機器人巡檢已經在后續擴展需求范圍之內。

應用場景二：戶外線纜區域巡檢

對于戶外線纜區域，尤其是干線、傳輸線纜等重要鋪設區域，5G邊緣計算平臺將利用攝像頭捕獲線纜周邊的實時畫面，并通過AI算法分析線纜周圍環境和維護人員的安全性等。其部署和功能具體介紹如下：

在新疆聯通核心機房部署的“邊”側5GMEC邊緣算網一體機，是整個系統的核心處理單元。該一體機具備強大的計算能力和存儲能力，能夠實時處理來自各個端側設備的數據，并生成相應的分析結果。同時，它還承擔著AI模型的訓練和優化任務，確保模型能夠適應各種復雜的戶外環境。

在戶外巡檢區域，我們部署了100個“端”側邊緣盒子，每個“端”側邊緣盒子搭載了2-5路攝像頭，共計約200路攝像頭。這些攝像頭通過RJ45有線直連或Wi-Fi方式接入到端側邊緣盒子，實時采集戶外環境的視頻數據。這些盒子分布在不同的傳輸線纜巡檢重要區域。這些盒子不僅具有高性能的計算能力，還具備防水、防塵、通風以及耐高溫和低溫等特性，以確保在惡劣的戶外環境下也能穩定運行。此外，端側邊緣盒子還支持太陽能供電或市電供電，以滿足不同場景下的供電需求。在太陽能供電模式下，端側邊緣盒子能夠連續支持48小時的運行，確保在斷電或網絡中斷的情況下仍能繼續工作。

此外，考慮到戶外場景中網絡中斷的頻發情況，我們特別加強了“端”側邊緣盒子的邊緣自治能力。即使在網絡中斷的情況下，端側邊緣盒子仍能繼續運行并保存監控數據，確保數據的完整性和連續性。一旦網絡恢復，這些數據將自動上傳到“邊”側5G邊緣計算一體機進行進一步的分析和處理。

圖6

圖7

通過上述方案的實施，我們成功地解決了戶外網絡機房巡檢中的一系列難題，不僅提高了巡檢的效率和準確性，還確保了系統的穩定運行和數據的安全性。未來，我們將繼續優化和完善這一方案，以適應更多復雜場景的需求，為網絡安全巡檢提供更加智能、高效的解決方案。

3　代表性及推廣價值

（1）應用情況及效果：本項目已在新疆地區成功部署，顯著提升了網絡機房巡檢的效率和準確性，降低了數據傳輸延遲，增強了系統的實時性。通過AI算法的應用，我們實現了對機房和線纜區域安全隱患的快速識別和響應。

（2）創新性：本項目采用了先進的5G邊緣計算技術和“云邊-端”架構，實現了數據處理的邊緣化和智能化，提高了資源利用率和系統性能。端側邊緣盒子的邊緣自治能力，確保了在網絡中斷時數據的安全性和完整性。

（3）技術的示范效應：本項目展示了5G邊緣計算技術在實際應用中的強大潛力，為其他行業提供了技術參考和應用模板，尤其是在需要實時數據處理和快速響應的場景中。

（4）方案成熟性：本項目經過實際部署和運行，證明了其技術方案的成熟性和可靠性。通過不斷的優化和調整，本項目已經形成了一套完整的解決方案，能夠適應多種復雜環境和業務需求。

（5）商業價值：本項目的實施不僅降低了企業的運維成本，還提高了服務質量和客戶滿意度，為企業帶來了顯著的經濟效益。同時，該方案的擴展性和靈活性也為未來業務的增長提供了支持。

（6）社會價值：通過提高網絡機房的巡檢效率和安全性，本項目有助于保障社會基礎設施的穩定運行，對維護社會秩序和促進經濟發展具有重要意義。此外，本項目的成功實施也為相關領域的技術人才培養和技術創新提供了平臺。

摘自《自動化博覽》2025年2月刊