邊緣計算正帶來一場新的計算風(fēng)暴和商業(yè)機會

算力邊緣化，催生了現(xiàn)時代的更多商業(yè)機會。

相比完全基于云的傳統(tǒng)模型，新的場景需要更為去中心化的計算和組網(wǎng)方式，這推動了邊緣計算從概念階段向早期部署過渡。

隨著市場和行業(yè)客戶對邊緣計算的關(guān)注度逐漸增加，越來越多ICT綜合解決方案提供商開始構(gòu)建覆蓋邊緣計算、核心數(shù)據(jù)中心和云計算的整體架構(gòu)，同時圍繞邊緣計算也產(chǎn)生了一批新的創(chuàng)業(yè)企業(yè)。哪里有應(yīng)用痛點和需求，哪里就有創(chuàng)新和新的市場。

邊緣計算正帶來一場新的計算風(fēng)暴和商業(yè)機會。

從云計算到邊緣計算

數(shù)據(jù)時代，最不缺的就是數(shù)據(jù)。IDC早前發(fā)布的《數(shù)據(jù)時代2025》報告指出，全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將從2018年的33ZB增長到2025年的175ZB。

但在海量的數(shù)據(jù)中，既包括一次性的數(shù)據(jù)，又包括有價值的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)種類雜亂無章。想要對數(shù)據(jù)進行梳理和篩選，離不開計算機運算。

在本地計算機算力成本等限制下，越來越多的應(yīng)用依賴著云計算，因而對于云計算算力的需求也在逐步加大。當(dāng)然，云計算提供服務(wù)的同時，算力系統(tǒng)的優(yōu)化也在同步進行中。

然而，云計算雖強大，卻也存在其局限性。一般而言，當(dāng)對數(shù)據(jù)進行處理時，若只通過云計算來進行數(shù)據(jù)處理，則不可避免導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理的拖沓情況。

從整個流程來看，所有數(shù)據(jù)先通過網(wǎng)絡(luò)全部傳輸?shù)街行臋C房，隨后，通過云計算進行處理，待處理完成后，再將結(jié)果傳輸?shù)较鄳?yīng)位置。而對于這樣數(shù)據(jù)處理會有兩個較為突出的問題。

一是算力的時效性。數(shù)據(jù)反饋會出現(xiàn)延遲，海量數(shù)據(jù)傳輸是這個問題形成的主要原因。數(shù)據(jù)在有限的帶寬資源中傳輸會出現(xiàn)阻塞的情況，進而使得響應(yīng)時間加長。二是算力的有效性。所有數(shù)據(jù)都會傳輸?shù)街行臋C房，但其中部分?jǐn)?shù)據(jù)是沒有使用價值的。正是因為缺少預(yù)處理的過程，這些數(shù)據(jù)會導(dǎo)致云計算算力的浪費。

“中心-邊緣-端”的運作模式適時解救了云計算的困窘，并在電信網(wǎng)時代的到了充分的應(yīng)用，也在一定程度上保證整個網(wǎng)絡(luò)有序且有效的運作。其中，中心指的是程控交換中心，邊緣是程控交換機，而電話則是終端。

互聯(lián)網(wǎng)時代，“中心-邊緣-端”模式得以延續(xù)?！皵?shù)據(jù)中心-CDN-移動電話/PC”是這種其在互聯(lián)網(wǎng)時代的應(yīng)用。其中 CDN（Content Delivery Network，內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)）的設(shè)計是為了盡量避免網(wǎng)絡(luò)擁擠的情況，為客戶就近提供所需內(nèi)容，達到提高用戶訪問網(wǎng)站的響應(yīng)速度的目的。這種邊緣化的設(shè)計能使得在線內(nèi)容的分發(fā)或傳輸?shù)牡絻?yōu)化，進而提高網(wǎng)絡(luò)效率和用戶體驗。

然而，傳統(tǒng) CDN存在局限性，傳統(tǒng) CDN注重緩存，這顯然不能滿足云計算+物聯(lián)網(wǎng)時代。在云計算+物聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)大量爆發(fā)，所需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)將會以幾何形式增加，這對于整個網(wǎng)絡(luò)的承載將會是一個極大的考驗。

從傳統(tǒng) CDN的運作模式來看，終端所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將需要回溯到中心云進行處理，在海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)那闆r下，將會出現(xiàn)使用成本和技術(shù)實現(xiàn)這兩個較為突出的問題。

從使用成本來看，傳統(tǒng)CDN使用費率上一直居高不下，其中最主要的原因是資費收取不夠靈活，無法實現(xiàn)按需收取。技術(shù)問題則表現(xiàn)在帶寬上，以移動網(wǎng)為例，傳統(tǒng) CDN 系統(tǒng)一般部署在省級IDC 機房，而非移動網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部。因而，數(shù)據(jù)需要通過較長的傳輸路徑才能到達數(shù)據(jù)中心。

顯然，傳統(tǒng)CDN已不能滿足云計算+物聯(lián)網(wǎng)時代日益增加海量數(shù)據(jù)的存儲、計算及交互需求的需求。為提升數(shù)據(jù)處理的時效性與有效性，邊緣計算應(yīng)運而生。

這個“邊”就代表了邊緣的節(jié)點，邊緣計算顧名思義，指在靠近端或數(shù)據(jù)源頭的，為中心平臺就近提供端的計算服務(wù)。邊緣計算的理念和章魚有些類似，這里的“節(jié)點”可以理解為章魚的觸角，屬于分布式計算的一種。

在更靠近終端的網(wǎng)絡(luò)邊緣上提供服務(wù)是邊緣計算最大的特點。對于這樣的設(shè)計，能滿足各行業(yè)在數(shù)字化上敏捷聯(lián)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。其所具備的優(yōu)勢對智能化具有促進作用，串聯(lián)起物理和數(shù)字兩個世界。

生活在邊緣

作為繼分布式計算、網(wǎng)格計算、 云計算之后的又一新型計算模型，邊緣計算是以云計算為核心，以現(xiàn)代通信網(wǎng)絡(luò)為途徑，以海量智能終端為前沿，集云、網(wǎng)、端、智四位一體的新型計算模型?？梢哉f，邊緣計算是解決未來數(shù)字化難題的重要路徑。

當(dāng)然，對邊緣計算的接納與開發(fā)也需要經(jīng)歷一個漫長的過程。美國容錯技術(shù)有限公司首席技術(shù)官John Vicente將邊緣計算的成熟度分為四個等級，從1．0的孤立的靜態(tài)系統(tǒng)到4．0的無形的自適應(yīng)、自管理系統(tǒng)。

邊緣計算 1．0是關(guān)于如何安全、管理和連接機器和設(shè)備以啟用數(shù)字邊緣。這一階段只具備在數(shù)字世界中成功實現(xiàn)業(yè)務(wù)運營所需要的基本能力。

在2．0階段，邊緣計算將開始采用開放的、軟件定義的技術(shù)。軟件定義技術(shù)是指從底層計算機硬件中提取出各項功能，并使這些功能能夠在軟件中執(zhí)行。

比如，借助軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）技術(shù)，企業(yè)從集中控制平臺上修改包括路由表、配置和策略在內(nèi)的各種屬性，而不必逐一修改各交換機的屬性，從而更輕松地管理網(wǎng)絡(luò)。同樣，軟件定義的技術(shù)也促成了基于云技術(shù)的安全服務(wù)的實現(xiàn)，使企業(yè)無需自己擁有運行防火墻和入侵檢測/防護系統(tǒng)等。

邊緣計算 3．0階段，IT和OT將實現(xiàn)真正的融合，具備了一系列彈性和實時能力。如今，仍然有很多IT未觸達的工業(yè)領(lǐng)域。例如，工廠需要機械控制系統(tǒng)來執(zhí)行確定性行為，并保障安全性。這些控制系統(tǒng)誕生于操作技術(shù)領(lǐng)域，而不是信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)。

落實邊緣計算 3．0的功能是成功邁向邊緣計算 4．0轉(zhuǎn)變的必要條件。在邊緣計算 4．0階段，IT和OT基礎(chǔ)設(shè)施和運營將與人工智能（AI）相融合，一個自管理、自愈和自動化的工業(yè)領(lǐng)域即將誕生。一旦機器出現(xiàn)問題，AI系統(tǒng)就能進行診斷并進行修復(fù)——無需人工干預(yù)。

就目前來看，邊緣計算仍處于起步階段，但卻已經(jīng)展現(xiàn)出了生生力量。根據(jù)中國移動發(fā)布的《中國移動邊緣計算白皮書》，目前智能制造、智慧城市、直播游戲和車聯(lián)網(wǎng)4個垂直領(lǐng)域?qū)吘売嬎愕男枨笞顬槊鞔_。

在智能制造領(lǐng)域，工廠利用邊緣計算智能網(wǎng)關(guān)進行本地數(shù)據(jù)采集，并進行數(shù)據(jù)過濾、清洗等實時處理。同時，邊緣計算還可以提供跨層協(xié)議轉(zhuǎn)換的能力，實現(xiàn)碎片化工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一接入。

在智慧城市領(lǐng)域，應(yīng)用主要集中在智慧樓宇、物流和視頻監(jiān)控幾個場景。邊緣計算可以實現(xiàn)對樓宇各項運行參數(shù)的現(xiàn)場采集分析，并提供預(yù)測性維護的能力;對冷鏈運輸?shù)能囕v和貨物進行監(jiān)控和預(yù)警;利用本地部署的 GPU服務(wù)器，實現(xiàn)毫秒級的人臉識別、物體識別等智能圖像分析。

在直播游戲領(lǐng)域，邊緣計算可以為 CDN 提供豐富的存儲資源，并在更加靠近用戶的位置提供音視頻的渲染能力，讓云桌面，云游戲等新型業(yè)務(wù)模式成為可能。特別在AR/VR場景中，邊緣計算的引入可以大幅降低 AR/VR終端設(shè)備的復(fù)雜度，從而降低成本，促進整體產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展。

在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，業(yè)務(wù)對時延的需求非?？量?。邊緣計算可以為防碰撞、編隊等自動輔助駕駛業(yè)務(wù)提供毫秒級的時延保證，同時可以在基站本地提供算力，支撐高精度地圖的相關(guān)數(shù)據(jù)處理和分析，更好地支持視線盲區(qū)的預(yù)警業(yè)務(wù)。

邊緣計算的應(yīng)用場景，已逐漸覆蓋到制造、運輸、公共事業(yè)、醫(yī)療保健、零售等諸多領(lǐng)域。盡管目前多是項目試驗及小規(guī)模部署的階段，但放眼至不久的未來，因邊緣計算而帶起的新興產(chǎn)業(yè)收入無疑非?？捎^。

誰在做邊緣計算的生意？

Gartner認(rèn)為，到2025年，大約超過75%的數(shù)據(jù)將在邊緣側(cè)處理，為邊緣計算產(chǎn)業(yè)帶來巨大的發(fā)展機遇。

同時，IBM商業(yè)價值研究院2019年發(fā)布的邊緣計算調(diào)研報告《為何邊緣計算成為企業(yè)的重投領(lǐng)域》顯示，僅需三年，邊緣投資的平均回報率可達到6%。能源和公共事業(yè)的高管對邊緣計算的投資回報尤其樂觀，預(yù)計平均投資回報率將接近10%;汽車行業(yè)高管緊隨其后，預(yù)計為8%。

邊緣計算將帶來更多的商業(yè)機會成為不爭的事實和未來的趨勢。僅2020全年，根據(jù)IT桔子的收錄，有22家邊緣計算相關(guān)的企業(yè)獲得融資。

目前，國內(nèi)各從業(yè)者積極投身尚在起步階段的邊緣計算，其中包括三大運營商、主要網(wǎng)絡(luò)設(shè)備提供商（Ericsson、華為、Nokia和中興）以及中國大型云服務(wù)企業(yè)（阿里巴巴、騰訊和百度）。眾多小型ICT公司、云和邊緣技術(shù)專業(yè)公司、垂直行業(yè)也紛紛加入，尋求邊緣新業(yè)務(wù)和解決方案的機會。

從上游的芯片、模組到中游的運營商、通信設(shè)備商以及云平臺廠商，再到下游的終端設(shè)備廠商和行業(yè)應(yīng)用商，整個產(chǎn)業(yè)鏈充斥著邊緣計算的商業(yè)價值分析與投資。

此外，中國企業(yè)對邊緣計算的認(rèn)知日益提高。GSMA智庫全球企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)調(diào)查顯示，76%的中國企業(yè)計劃在未來部署物聯(lián)網(wǎng)時采用5G技術(shù)。雖然在許多國家，5G的速度增益似乎是其最引人注目的能力，但中國企業(yè)（相對于其他區(qū)域）對5G能夠提供的其他網(wǎng)絡(luò)能力（包括網(wǎng)絡(luò)切片、邊緣計算、低時延）有更強的認(rèn)知。

中國運營商早期的合作和試點促進了這種認(rèn)知的提高，企業(yè)廣泛使用邊緣計算能力的意愿就證明了這一點。將近一半的中國企業(yè)認(rèn)為其未來物聯(lián)網(wǎng)部署需要具備邊緣能力，而在美國和歐洲，這一比例不到40%。制造業(yè)和運輸業(yè)尤為突出，與平均水平相比，這些行業(yè)的公司更期望通過探索邊緣計算技術(shù)助力業(yè)務(wù)發(fā)展。

而在美國，為了在邊緣計算市場中分一杯羹，美國五大科技巨頭Facebook、Amazon、Microsoft、Google 和 Apple也正在投資邊緣計算，包括云計算基礎(chǔ)設(shè)施、設(shè)備和應(yīng)用等。

比如，亞馬遜正試圖通過擴展 AWS（Amazon Web Services）的功能，以及投資智能家居和自動駕駛等新興應(yīng)用，在邊緣計算領(lǐng)域站穩(wěn)腳跟。

2018 年，微軟宣布計劃在 4 年內(nèi)向邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）投資 50 億美元。從那時起，微軟就將其公有云功能（在其 Azure 業(yè)務(wù)下）擴展到邊緣，并投資了一些服務(wù)型企業(yè)，它們能在企業(yè)運行大型設(shè)備時，滿足一些管理和安全需求。另外，微軟持續(xù)加注可能從邊緣計算中受益的 AR 和游戲。

當(dāng)然，挑戰(zhàn)也無處不在。雖然從整體上看，邊緣計算正處于上升階段，市場前景廣闊。但是，邊緣計算的技術(shù)和應(yīng)用仍然存在一些問題。

由于現(xiàn)在處于發(fā)展前期，越來越多的試點和項目仍聚焦于開發(fā)邊緣計算的潛力。而實際商業(yè)模式和實際的 應(yīng)用場景在很多情況下則仍不明確。邊緣的完整定義依然不明確，特別是關(guān)于計算資源的部署位置和邊緣基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模沒有統(tǒng)一觀點。

毫無疑問，邊緣計算的發(fā)展必然要經(jīng)受時間的考驗，一如過去的云計算。但目前，邊緣計算受到的關(guān)注都與過去不同，邊緣計算的賽道已經(jīng)開啟。

責(zé)任編輯：xj