近期，由于IT（云服務(wù)商）、OT企業(yè)（自動化企業(yè)）和CT企業(yè)（電信運營商）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”。還有觀點指出，云計算將延伸到邊緣側(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。
邊緣計算將成基礎(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，有些業(yè)務(wù)場景對時間非常敏感，要求數(shù)據(jù)分析低時延，甚至需要在設(shè)備端進行實時數(shù)據(jù)分析。如果將智能終端采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆粕戏治觯瑒荼貢斐裳訒r。
另外，隨著萬物互聯(lián)，智能終端數(shù)量規(guī)模不斷擴大，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)量無法通過電信運營商骨干網(wǎng)全部匯聚到云，骨干網(wǎng)無法承載這么高的網(wǎng)絡(luò)流量，一部分數(shù)據(jù)勢必要到端做分析，于是邊緣計算應(yīng)運而生：每個智能終端都可以擁有小數(shù)據(jù)中心，可以低延遲甚至實時處理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)響應(yīng)及時、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》記者采訪時說：“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(yīng)和管理，并提供網(wǎng)絡(luò)訪問的模式。然而，目前云計算已經(jīng)無法滿足低時延、低成本的需求，邊緣計算的引入是物聯(lián)網(wǎng)時代的必然結(jié)果。”李雅琪表示，邊緣計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)交付的時延，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。
進一步研究就會發(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)于某一個應(yīng)用。
由于邊緣計算的誕生，未來更多的是根據(jù)每一個場景不同的需要隨時調(diào)動整合資源，是因需而動。邊緣計算的低延時、零計劃、低能耗特點，滿足客戶自適應(yīng)的需求，實現(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，以致邊緣計算市場前景被一致看好。
據(jù)Gartner預(yù)測，到2022年，邊緣計算將成為所有數(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(gòu)CB Insights也預(yù)測，到2022年，全球邊緣計算市場規(guī)模預(yù)計將達到67.2億美元。
“未來，邊緣計算將成為不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施之一。”阿里云邊緣計算技術(shù)負責(zé)人楊敬宇表示。
“云邊協(xié)同”才是方向。邊緣計算來勢洶洶，對物聯(lián)網(wǎng)而言，邊緣計算技術(shù)取得突破，意味著許多控制將通過本地設(shè)備實現(xiàn)而無需交由云端，處理過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(nèi)人士對此持否定態(tài)度。對于用戶來說，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足客戶需求。
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》記者采訪時表示，云計算與邊緣計算本身都屬于一種分布式計算拓撲結(jié)構(gòu)，如果與云沒有關(guān)系，那么這個點是孤立的，沒有辦法形成循環(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(cè)是實時推理的執(zhí)行節(jié)點，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為，邊緣計算是云計算的補充，邊緣計算不應(yīng)該取代云計算，兩者應(yīng)是互相協(xié)作的關(guān)系：邊緣計算負責(zé)設(shè)備端（邊緣側(cè)）實時分析和響應(yīng)，而云負責(zé)對所有匯聚的數(shù)據(jù)進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，邊緣計算是云計算的延伸。”騰訊云邊緣計算產(chǎn)品負責(zé)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)場景中獨立部署一套系統(tǒng)。這種計算模式并不是邊緣計算，邊緣計算事實上需要與云計算打通，二者并不是兩套獨立的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)從邊緣到云可以因需流動，有的數(shù)據(jù)需要實時分析就在邊緣側(cè)進行處理，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。
“邊緣計算目前只是實時、短周期的處理與分析本地數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)最終會被丟棄，不利于最終數(shù)據(jù)累積進行大數(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)分析以及數(shù)據(jù)共享等問題。”浪潮云產(chǎn)品總監(jiān)張緒東表達了同樣的觀點。
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，邊緣計算并不是一成不變的，當(dāng)邊緣計算能力需要改變或升級的時候，通過“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行系統(tǒng)升級，當(dāng)邊緣側(cè)數(shù)量龐大時，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景就是“自動駕駛”，車上的智能終端利用邊緣計算及時處理大量數(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，那就意味著服務(wù)商需要召回市場上全部的汽車一個一個地安裝完善。但若邊緣計算與云計算打通并協(xié)同，汽車服務(wù)商按一個按鈕就可以實時更新所有車輛的整個算法。
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，邊緣計算之所以是云計算的延伸，要從編程模型、服務(wù)模型和數(shù)據(jù)幾方面看。廣義的邊緣只強調(diào)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，動態(tài)部署到各個邊緣，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間沉淀的數(shù)據(jù)，邊緣決策則是短時間沉淀的數(shù)據(jù)。（徐恒）
轉(zhuǎn)自：中國電子報
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