边缘云平台所带来的深刻影响，我们在后面的章节还会深入探讨。就通过边缘计算实现低时延的网络而言，并不是简单地将应用服务安装到无线接入网区域内的边缘云上，还需要更进一步地对网络的架构进行改造，才能实现用户设备与边缘服务的连接以及对于边缘服务的访问。这其中最关键的改变就是用户平面和控制平面的分离（ControlUserPlaneSeparation，CUPS）（见图 2-34）。所谓用户平面（UserPlane）就是在无线接入网络中实际传输业务、应用数据的设备体系。我们通常在手机上看到的网页内容、聊天内容等，都是通过用户面传输的。而控制平面
（Control Plane）则是由传输信令信息的设备所构成的设备体系，控制平面上承载的是用户和网络的交互控制信息。例如，我们在上网时候建立、 维护、释放连接的过程，都是通过控制平面来完成的。一个完整的数据通 信过程，既有控制平面的参与也有用户平面的参与。而且在传统网络架构中，
这两个平面是融合在一起的，大多数的动作也是由同样的网络设备完成的。
但是这样就有个问题，控制平面与核心网的关系非常紧密，例如，很多鉴权过程都需要在核心网内部完成，如果不能将用户平面和控制平面解耦分离就不可能将数据传输服务迁移到边缘云上。因此CUPS是边缘云服务的技术基础。
图 2-34 用户平面与控制平面的分离（CUPS）
因为，在核心网络的虚拟化过程中，网络设备的用户平面功能（User Plane Function，UPF）会由虚拟化的用户平面功能单元实现，因此，将用户平面从核心网解耦并部署到网络边缘的过程也被称为是 UPF的下沉。用户平面与控制平面的分离，使得控制平面可以按需调度用户的数据服务通过哪个 UPF 完成，因此网络总是能够在离用户终端最近的地方为用户提供服务，这就直接降低了网络的时延，提升了网络的高可靠性。
边缘服务的建立不仅提升了网络性能，也为 5G网络更好地为物联网海量连接的服务提供了必要的机制。在物联网通信中，一个特别独特的现象就是数据传输的“浪涌”现象。所谓浪涌现象，就是工作机制的定义，物联网设备会出现在某一个时段集中大量上报或下载数据，而另一些时段又几乎没有任何数据通信量的情况。这就好比海浪一样，有时骇浪滔天，有时波澜不惊。当物联网的数据信息骇浪滔天时，如果采用的是集中式网络服务，那么数据传输就会对网络造成巨大的冲击，而边缘计算节点的存在则相当于为数据海浪建立了缓冲大坝。物联网设备的数据请求总是先被众多的网络边缘计算单元处理，然后才会波及数据中心，这就为网络服务在极端条件下的可用性提供了保障。
特别需要在此指出的是，MEC 这个概念非常容易引起歧义，因为它有两个版本的解释，移动边缘计算是 MEC的初创概念。如前文所述，这个概念的提出是为了实现面向移动网络数据传输的超高可靠性、超低时延的。但随着人们对边缘计算的不断深入研究，大家逐步意识到，移动边缘计算并不能完全地反映用户端实现超高可靠性、超低时延的解决方案。事实上，在网络上除了无线接入网的边缘计算节点之外，还存在着很多其他的网络边缘节点，也将会对提升网络整体服务性能产生巨大作用。
为此，欧洲电信标准学会（ETSI）行业规范组（Industrial StandardGroup，ISG）在 2017年 9 月，通过集体讨论正式将移动边缘计算的名称改为了多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing）旨在更加准确地反映边缘计算要实现的技术内容。在实际网络部署中，边缘计算节点（EdgeComputingNode，ECN）就是指那些能够与用户终端设备（通过无线或有线）直接连接并提供服务的网络节点。
