邊緣計(jì)算不再“邊緣”

徐恒

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(yùn)營商）三股力量不斷發(fā)力，邊緣計(jì)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(jì)算與云計(jì)算是相對的，邊緣計(jì)算做了云計(jì)算做不了的事”。有聲音認(rèn)為“邊緣計(jì)算有可能吞噬掉云”。還有觀點(diǎn)指出，云計(jì)算將延伸到邊緣側(cè)，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(jì)算到底與云是何種關(guān)系，兩者未來將如何發(fā)展，成為了業(yè)界思考的重點(diǎn)。

邊緣計(jì)算將成基礎(chǔ)設(shè)施。早在25年前業(yè)界就開始談?wù)撐锫?lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)分為云和端兩級，過去，處理端的業(yè)務(wù)，云計(jì)算是可以勝任的。但隨著網(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)場景對時(shí)間非常敏感，要求數(shù)據(jù)分析低時(shí)延，甚至需要在設(shè)備端進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。如果將智能終端采集的數(shù)據(jù)侍輸?shù)皆粕戏治?，勢必套造成延時(shí)。

另外，隨著萬物互聯(lián)，智能終端數(shù)量規(guī)模不斷擴(kuò)大，需要處理的數(shù)據(jù)呈幾何級數(shù)增長，如此大的數(shù)據(jù)量無法通過電信運(yùn)營商骨干網(wǎng)全部匯聚到云，骨干網(wǎng)無法承栽這么高的網(wǎng)絡(luò)流量，一部分?jǐn)?shù)據(jù)勢必要到端做分析，于是邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生：每個(gè)智能終端都可以擁有小數(shù)據(jù)中心，可以低延遲甚至實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)響應(yīng)及時(shí)、提升效率的目標(biāo)。

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(bào)》記者采訪時(shí)說：“云計(jì)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(yīng)和管理，并提供網(wǎng)絡(luò)訪問的模式。然而，目前云計(jì)算已經(jīng)無法滿足低時(shí)延、低成本的需求，邊緣計(jì)算的引入是物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的必然結(jié)果?！?/p>

李雅琪表示，邊緣計(jì)算是一種將主要處理和數(shù)據(jù)存儲放在網(wǎng)絡(luò)的邊緣節(jié)點(diǎn)的分布式計(jì)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，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安奎與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。

進(jìn)一步研究就會(huì)發(fā)現(xiàn)。過去的架構(gòu)都是因應(yīng)用而搭建的，各種性能指標(biāo)也都是服務(wù)于桌一個(gè)應(yīng)用。

由于邊緣計(jì)算的誕生，未來更多的是根據(jù)每一個(gè)場景不同的需要隨時(shí)調(diào)動(dòng)整合資源。是因需而動(dòng)。邊緣計(jì)算的低延時(shí)、零計(jì)劃、低能耗特點(diǎn)，滿足客戶自適應(yīng)的需求，實(shí)現(xiàn)快速的響應(yīng)和敏捷的部署。

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、AI、5G等技術(shù)的快速發(fā)展以及各項(xiàng)應(yīng)用全面智能化的趨勢，邊緣處理數(shù)據(jù)的場景需求激增。以致邊緣計(jì)算市場前景被一致看好。

據(jù)Gartner預(yù)測，到2022年，邊緣計(jì)算將成為所有數(shù)字業(yè)務(wù)的必要需求：40%的大型企業(yè)將在2021年的項(xiàng)目中納入邊緣計(jì)算原則，而2017年這一比例還不足1%。研究機(jī)構(gòu)CB Insights也預(yù)測，到2022年，全球邊緣計(jì)算市場規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到67.2億美元。

“未來，邊緣計(jì)算將成為不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施之一?！卑⒗镌七吘売?jì)算技術(shù)負(fù)責(zé)人楊敬宇表示。

“云邊協(xié)同”才是方向。邊緣計(jì)算來勢洶洶，對物聯(lián)網(wǎng)而言，邊緣計(jì)算技術(shù)取得突破，意味著許多控制將通過本地設(shè)備實(shí)現(xiàn)而無需交由云端，處理過程將在本地邊緣計(jì)算層完成。

那么邊緣計(jì)算是否與云計(jì)算相互獨(dú)立，甚至所謂的“吞噬”和取代？業(yè)內(nèi)人士對此持否定態(tài)度。對于用戶來說，邊緣計(jì)算與云計(jì)算并不是二選一的抉擇。而是互相配夸形成物聯(lián)網(wǎng)一體化解決方案最終滿足客戶需求。

青云QingCloud loT與邊緣計(jì)算產(chǎn)品經(jīng)理王小虎在接受《中國電子報(bào)》記者采訪時(shí)表示，云計(jì)算與邊緣計(jì)算本身都屬于一種分布式計(jì)算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如果與云沒有關(guān)系，那么這個(gè)點(diǎn)是孤立的。沒有辦法形成循環(huán)體系，有了拓?fù)潢P(guān)系，就有了中心和邊緣的聯(lián)系，邊緣側(cè)是實(shí)時(shí)推理的執(zhí)行節(jié)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(shè)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。

賽迪顧問大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)研究中心高級分析師張凡也認(rèn)為，邊緣計(jì)算是云計(jì)算的補(bǔ)充，邊緣計(jì)算不應(yīng)該取代云計(jì)算，兩者應(yīng)是互相協(xié)作的關(guān)系：邊緣計(jì)算負(fù)責(zé)設(shè)備端（邊緣側(cè)）實(shí)時(shí)分析和響應(yīng)，而云負(fù)責(zé)對所有匯聚的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的處理和分析，從而提升邊緣側(cè)設(shè)備的智能化水平。

“其實(shí)，邊緣計(jì)算是云計(jì)算的延伸?！彬v訊云邊緣計(jì)算產(chǎn)品負(fù)責(zé)人戴國超向《中國電子報(bào)》記者表示。他認(rèn)為一些企業(yè)尤其是硬件企業(yè)在業(yè)務(wù)場景中獨(dú)立部署一套系統(tǒng)。這種計(jì)算模式并不是邊緣計(jì)算，邊緣計(jì)算事實(shí)上需要與云計(jì)算打通。二者并不是兩套獨(dú)立的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)從邊緣到云可以因需流動(dòng)，有的數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)分析就在邊緣側(cè)進(jìn)行處理，有的數(shù)據(jù)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(jì)算目前只是實(shí)時(shí)、短周期的處理與分析本地?cái)?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)最終會(huì)被丟棄，不利于最終數(shù)據(jù)累積進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析決策，云邊協(xié)同能夠很好的解決數(shù)據(jù)處理效率、海量數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析以度數(shù)據(jù)共享等問題。”浪潮云產(chǎn)品總監(jiān)張緒東表達(dá)了同樣的觀點(diǎn)。

據(jù)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(jì)算并不是一成不變的，當(dāng)邊緣計(jì)算能力需要改變或升級的時(shí)候，通過“邊云協(xié)同”可以一鍵升級邊緣計(jì)算的能力，而不用單獨(dú)為邊緣計(jì)算進(jìn)行系統(tǒng)升級，當(dāng)邊緣側(cè)數(shù)量龐大時(shí)，這種“邊云協(xié)同”顯然提升了邊緣計(jì)算的靈活性，也提高了升級的效率。

邊緣計(jì)算最典型的場景就是“自動(dòng)駕駛”，車上的智能終端利用邊緣計(jì)算度時(shí)處理大量數(shù)據(jù)來避免發(fā)生碰撞、行駛在正確的道路上，但是，當(dāng)該車算法需要更新，或者需要給這倆智能汽車裴上更好的模型、增加新的性能，若邊緣計(jì)算是獨(dú)立的割裂于云的，那就意味著服務(wù)商需要召回市場上全部的汽車一個(gè)一個(gè)地安裝完善。但若邊緣計(jì)算與云計(jì)算打通并協(xié)同，汽車服務(wù)商接一個(gè)按鈕就可以實(shí)時(shí)更新所有車輛的整個(gè)算法。

網(wǎng)易杭州研究院首席解決方案專家郭立航從更宏觀的角度作出了分析。他表示，從IT的視角下看，邊緣計(jì)算之所以是云計(jì)算的延伸，要從編程模型、服務(wù)模型和數(shù)據(jù)幾方面看。廣義的邊緣只強(qiáng)調(diào)功能，只要提供本地計(jì)算、存儲即可。而IT視角下的邊緣計(jì)算要求編程模型與云計(jì)算一致，這樣服務(wù)可以在云上驗(yàn)證，動(dòng)態(tài)部署到各個(gè)邊緣，或者說他提供的服務(wù)是受控于云的。從數(shù)據(jù)角度看，雖然隨著智能移動(dòng)到邊緣。數(shù)據(jù)可以在邊緣快速處理了，但如需要宏觀決策，關(guān)鍵數(shù)據(jù)還是要到云上。這就存在一個(gè)邊緣與云之間數(shù)據(jù)同步的問題。宏觀決策一般需要長時(shí)間沉淀的數(shù)據(jù)，邊緣決策則是短時(shí)間沉淀的數(shù)據(jù)。