边缘计算PaaS
边缘计算提供PaaS层服务，既能作为增值服务为平台创收，又能降低应用上线的难度。边缘计算的PaaS平台与公有云/私有云的PaaS平台有所区别。边缘计算数据中心的规模不大，将所有PaaS平台能力部署在边缘数据中心，是不明智的选择。边缘计算的PaaS能力，应按需部署。
PaaS平台主要分为两部分。一是边缘计算PaaS管理平台。其为管理数千计的边缘数据中心以及数万的边缘网关平台，为用户和管理者提供统一的门户，能够展现边缘数据中心情况、资源使用情况、业务运行状态面板等。二是边缘计算PaaS运行平台。其提供应用的运维环境和运维工具，北向是统一的部署入口，优化面向垂直行业SDK和能力开放的引入，上报相应的资源状态信息和业务信息给管理平台。
引入5G后，PaaS平台主要需解决以下问题。
充分暴露5G网络丰富能力，赋能边缘计算应用
边缘计算应用开发过程中，需充分使用5G网络提供的无线能力和核心网能力，这些能力是运营商独有的，如位置服务、带宽管理服务、无线网络时延信息服务等。这些能力可以在无线侧或者核心网侧提供RESTful接口给边缘计算，丰富边缘计算的生态。
边缘业务开通与5G网络分流息息相关，应紧密结合，打通流程
边缘业务部署完毕后，业务并不能够直接开通运行。边缘计算与公有云的环境是有明显差异的，其在访问业务时需要经过分流设备（如5GUPF）。该分流设备属于电信网元，用户需向边缘计算平台提出需求，平台侧与网元管理侧再进行沟通和协商，以确保安全和不引入网络的抖动，然后对分流设备进行配置下发。
边缘计算SaaS
如果说边缘计算IaaS和PaaS面向的是边缘计算应用与平台的开发商、服务商，那么边缘计算SaaS面向的就是真正使用边缘计算业务的客户，其提供的是面向各类行业的边缘计算业务。在众多垂直行业新兴业务中，对边缘计算的需求主要体现在时延、带宽和安全三个方面。目前智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网4个垂直领域对边缘计算业务的需求最为明确。
在智能制造领域，工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集，并进行数据过滤、清洗等实时处理。同时，边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力，实现碎片化工业网络的统一接入。一些工厂还在尝试利用虚拟化技术软件实现工业控制器，对产线机械臂进行集中协同控制，这是一种类似于通信领域SDN中实现转控分离的机制，通过软件定义机械的方式实现了机控分离。
在智慧城市领域，应用主要集中在智慧楼宇、物流和视频监控几个场景。边缘计算可以实现对楼宇各项运行参数的现场采集分析，并提供预测性维护的能力；对冷链运输的车辆和货物进行监控和预警；利用本地部署的GPU（图形处理器）服务器，实现毫秒级的人脸识别、物体识别等智能图像分析。
在直播游戏领域，边缘计算可以为CDN提供丰富的存储资源，并在更加靠近用户的位置提供音频和视频的渲染能力，让云桌面、云游戏等新型业务模式成为可能。特别是在VR/AR场景中，边缘计算的引入可以大幅降低VR/AR终端设备的复杂度，从而降低成本，促进整体产业的高速发展。
在车联网领域，业务对时延的需求非常苛刻，边缘计算可以为防碰撞、编队等自动/辅助驾驶业务提供毫秒级的时延保证，同时可以在基站本地提供算力，支撑高精度地图的相关数据处理和分析，更好地支持视线盲区的预警业务。
[1] Gartner. 技术成熟度曲线2017［EB/OL］.https://www.gartner.com/smarterwithgar tner/top-trends-in-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2017/; Gartner.技术成熟度曲线2018［EB/OL］.https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5trends-emerge-in-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2018/; Gartner.技术成熟度曲线2019［EB/OL］.https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/.
[2] 百度百科. https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/9180fr=Aladdin.
[3] 周志华.机器学习［M］.北京：清华大学出版社，2016.
[4] 李正茂，中国移动通信研究院.通信4.0：重新发明通信网［M］.北京：中信出版社，2016.
[5] ZigBee技术是一种近距离、低复杂度、低功耗、低速率、低成本的双向无线通信技术。——编者注
[6] Kbps约为103 比特每秒。——编者注
[7] RJ45是标准8位模块化接口的俗称。——编者注
[8] “虚拟化与云计算”小组.虚拟化与云计算［M］.北京：电子工业出版社，2009.
[9] 4V指Volume（海量数据规模）、Velocity（高速数据处理）、Variety（多样数据类型）和Value（应用价值）。——编者注
[10] 1MB≈106B。——编者注
