孙茜，田霖，周一青，冯晨，王园园，周继华

（1.移动计算与新型终端北京市重点实验室，北京 100190； 2.中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心，北京 100190； 3.中国科学院大学，北京 101408；4.重庆金美通信有限责任公司，重庆 400030）

1 引言

随着以自动驾驶为代表的车联网业务、以虚拟现实/增强现实为代表的视频业务、以远程医疗为代表的智慧生活业务等的涌现，5G以及未来6G时代中时延敏感的计算密集型任务将呈指数级增长。由于计算能力有限的移动设备无法完成上述低时延应用的计算需求[1]，因此将计算任务卸载到边缘进行处理[2]。移动边缘计算（mobile edge computing，MEC）利用位于移动通信网络边缘的计算资源，对复杂任务进行分布式处理，以提升网络数据处理能力，提供低时延、高容量的计算服务[3]。未来5G、B5G（beyond 5G，后5G）甚至6G网络将利用网络切片为差异化的通信业务提供服务，具体是：基于个性化服务需求为不同垂直行业、不同客户、不同业务提供能力可定制的、相互隔离的网络服务，是一个提供特定网络能力和特性的逻辑网络[4-5]，如图1所示。未来5G/6G的网络切片将共享无线与边缘计算资源为时延敏感、计算密集型应用提供服务，因此面向网络切片的无线与计算资源管理是关键问题之一。

图1 网络切片资源共享示意图

2 网络切片生命的资源管理需求

网络切片在蜂窝网络软件定义与虚拟化的基础上实现了整个网络服务定制化。网络切片作为提供服务的方式可以应用于多种垂直行业，根据应用场景、业务类型按需提供网络能力，切片间相互隔离、互不干扰。……