近期，由于IT（云服務(wù)商）、OT企業(yè)（自動(dòng)化企業(yè)）和CT企業(yè)（電信運營(yíng)商）三股力量不斷發(fā)力，邊緣計算再次站在了媒體的鎂光燈下，被行業(yè)熱議。有聲音指出，“邊緣計算與云計算是相對的，邊緣計算做了云計算做不了的事”。有聲音認為“邊緣計算有可能吞噬掉云”。還有觀(guān)點(diǎn)指出，云計算將延伸到邊緣側，甚至有些企業(yè)還提出了“邊緣云”這一令人困擾的概念。于是邊緣計算到底與云是何種關(guān)系，兩者未來(lái)將如何發(fā)展，成為了業(yè)界思考的重點(diǎn)。
邊緣計算將成基礎設施。早在25年前業(yè)界就開(kāi)始談?wù)撐锫?lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)分為云和端兩級，過(guò)去，處理端的業(yè)務(wù)，云計算是可以勝任的。但隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的迅猛發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)也在不斷演進(jìn)，有些業(yè)務(wù)場(chǎng)景對時(shí)間非常敏感，要求數據分析低時(shí)延，甚至需要在設備端進(jìn)行實(shí)時(shí)數據分析。如果將智能終端采集的數據傳輸到云上分析，勢必會(huì )造成延時(shí)。
另外，隨著(zhù)萬(wàn)物互聯(lián)，智能終端數量規模不斷擴大，需要處理的數據呈幾何級數增長(cháng)，如此大的數據量無(wú)法通過(guò)電信運營(yíng)商骨干網(wǎng)全部匯聚到云，骨干網(wǎng)無(wú)法承載這么高的網(wǎng)絡(luò )流量，一部分數據勢必要到端做分析，于是邊緣計算應運而生：每個(gè)智能終端都可以擁有小數據中心，可以低延遲甚至實(shí)時(shí)處理數據，實(shí)現響應及時(shí)、提升效率的目標。
賽迪智庫電子信息研究所研究員李雅琪在接受《中國電子報》記者采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)：“云計算是一種將可伸縮、彈性、共享的物理和虛擬資源池以按需自服務(wù)的方式供應和管理，并提供網(wǎng)絡(luò )訪(fǎng)問(wèn)的模式。然而，目前云計算已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足低時(shí)延、低成本的需求，邊緣計算的引入是物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的必然結果。”李雅琪表示，邊緣計算是一種將主要處理和數據存儲放在網(wǎng)絡(luò )的邊緣節點(diǎn)的分布式計算形式。就近提供邊緣智能服務(wù)，減少網(wǎng)絡(luò )操作和服務(wù)交付的時(shí)延，滿(mǎn)足行業(yè)數字化在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數據優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。
進(jìn)一步研究就會(huì )發(fā)現，過(guò)去的架構都是因應用而搭建的，各種性能指標也都是服務(wù)于某一個(gè)應用。
由于邊緣計算的誕生，未來(lái)更多的是根據每一個(gè)場(chǎng)景不同的需要隨時(shí)調動(dòng)整合資源，是因需而動(dòng)。邊緣計算的低延時(shí)、零計劃、低能耗特點(diǎn)，滿(mǎn)足客戶(hù)自適應的需求，實(shí)現快速的響應和敏捷的部署。
隨著(zhù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、AI、5G等技術(shù)的快速發(fā)展以及各項應用全面智能化的趨勢，邊緣處理數據的場(chǎng)景需求激增，以致邊緣計算市場(chǎng)前景被一致看好。
據Gartner預測，到2022年，邊緣計算將成為所有數字業(yè)務(wù)的必要需求；40％的大型企業(yè)將在2021年的項目中納入邊緣計算原則，而2017年這一比例還不足1％。研究機構CB Insights也預測，到2022年，全球邊緣計算市場(chǎng)規模預計將達到67.2億美元。
“未來(lái)，邊緣計算將成為不可或缺的基礎設施之一。”阿里云邊緣計算技術(shù)負責人楊敬宇表示。
“云邊協(xié)同”才是方向。邊緣計算來(lái)勢洶洶，對物聯(lián)網(wǎng)而言，邊緣計算技術(shù)取得突破，意味著(zhù)許多控制將通過(guò)本地設備實(shí)現而無(wú)需交由云端，處理過(guò)程將在本地邊緣計算層完成。
那么邊緣計算是否與云計算相互獨立，甚至所謂的“吞噬”和取代？業(yè)內人士對此持否定態(tài)度。對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，邊緣計算與云計算并不是二選一的抉擇，而是互相配合形成物聯(lián)網(wǎng)一體化解決方案最終滿(mǎn)足客戶(hù)需求。
青云QingCloud IoT與邊緣計算產(chǎn)品經(jīng)理王小虎在接受《中國電子報》記者采訪(fǎng)時(shí)表示，云計算與邊緣計算本身都屬于一種分布式計算拓撲結構，如果與云沒(méi)有關(guān)系，那么這個(gè)點(diǎn)是孤立的，沒(méi)有辦法形成循環(huán)體系，有了拓撲關(guān)系，就有了中心和邊緣的聯(lián)系，邊緣側是實(shí)時(shí)推理的執行節點(diǎn)，云做為中央層面的決策層，賦予邊緣自主能力，讓邊緣設備具有部分自主決策的智能，而這個(gè)智能也是“中心”賦予的。
賽迪顧問(wèn)大數據產(chǎn)業(yè)研究中心高級分析師張凡也認為，邊緣計算是云計算的補充，邊緣計算不應該取代云計算，兩者應是互相協(xié)作的關(guān)系：邊緣計算負責設備端（邊緣側）實(shí)時(shí)分析和響應，而云負責對所有匯聚的數據進(jìn)行深入的處理和分析，從而提升邊緣側設備的智能化水平。
“其實(shí)，邊緣計算是云計算的延伸。”騰訊云邊緣計算產(chǎn)品負責人戴國超向《中國電子報》記者表示。他認為一些企業(yè)尤其是硬件企業(yè)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中獨立部署一套系統。這種計算模式并不是邊緣計算，邊緣計算事實(shí)上需要與云計算打通，二者并不是兩套獨立的系統，數據從邊緣到云可以因需流動(dòng)，有的數據需要實(shí)時(shí)分析就在邊緣側進(jìn)行處理，有的數據不需要在邊緣處理但需要在云上存儲并分析，為決策提供支持，那么這些就可以直接流到云上。
“邊緣計算目前只是實(shí)時(shí)、短周期的處理與分析本地數據，數據最終會(huì )被丟棄，不利于最終數據累積進(jìn)行大數據分析決策，云邊協(xié)同能夠很好的解決數據處理效率、海量數據存儲、大數據分析以及數據共享等問(wèn)題。”浪潮云產(chǎn)品總監張緒東表達了同樣的觀(guān)點(diǎn)。
據戴國超介紹，“邊云協(xié)同”更重要的是提高了終端更新的效率。其實(shí)，邊緣計算并不是一成不變的，當邊緣計算能力需要改變或升級的時(shí)候，通過(guò)“邊云協(xié)同”可以一鍵升級邊緣計算的能力，而不用單獨為邊緣計算進(jìn)行系統升級，當邊緣側數量龐大時(shí)，這種“邊云協(xié)同”顯然提升了邊緣計算的靈活性，也提高了升級的效率。
邊緣計算最典型的場(chǎng)景就是“自動(dòng)駕駛”，車(chē)上的智能終端利用邊緣計算及時(shí)處理大量數據來(lái)避免發(fā)生碰撞、行駛在正確的道路上，但是，當該車(chē)算法需要更新，或者需要給這倆智能汽車(chē)裝上更好的模型、增加新的性能，若邊緣計算是獨立的割裂于云的，那就意味著(zhù)服務(wù)商需要召回市場(chǎng)上全部的汽車(chē)一個(gè)一個(gè)地安裝完善。但若邊緣計算與云計算打通并協(xié)同，汽車(chē)服務(wù)商按一個(gè)按鈕就可以實(shí)時(shí)更新所有車(chē)輛的整個(gè)算法。
網(wǎng)易杭州研究院首席解決方案專(zhuān)家郭立航從更宏觀(guān)的角度作出了分析。他表示，從IT的視角下看，邊緣計算之所以是云計算的延伸，要從編程模型、服務(wù)模型和數據幾方面看。廣義的邊緣只強調功能，只要提供本地計算、存儲即可，而IT視角下的邊緣計算要求編程模型與云計算一致，這樣服務(wù)可以在云上驗證，動(dòng)態(tài)部署到各個(gè)邊緣，或者說(shuō)他提供的服務(wù)是受控于云的。從數據角度看，雖然隨著(zhù)智能移動(dòng)到邊緣，數據可以在邊緣快速處理了，但如需要宏觀(guān)決策，關(guān)鍵數據還是要到云上。這就存在一個(gè)邊緣與云之間數據同步的問(wèn)題，宏觀(guān)決策一般需要長(cháng)時(shí)間沉淀的數據，邊緣決策則是短時(shí)間沉淀的數據。（徐恒）
轉自：中國電子報
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