幾乎所有的巨頭都在提邊緣計算。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加快，傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)出現(xiàn)的智能設(shè)備也會越來越多。相較于個人手中的智能設(shè)備，生產(chǎn)線上的智能設(shè)備數(shù)據(jù)更有挖掘的價值。
從企業(yè)管理者的角度來看，選擇產(chǎn)業(yè)升級的目的有兩個：一是提高生產(chǎn)效率，降低成本，提供更好的客戶體驗(yàn)；二是對價值鏈進(jìn)行“洗牌”，發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)模式，提供新的產(chǎn)品和服務(wù)。
從戰(zhàn)略的角度來看，產(chǎn)業(yè)升級的目的一是對于企業(yè)數(shù)字化業(yè)務(wù)的優(yōu)化，二是對于企業(yè)數(shù)字化業(yè)務(wù)的創(chuàng)新、轉(zhuǎn)變。
未來是一個數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的社會，如何利用好、挖掘出更多的數(shù)據(jù)價值將會是企業(yè)價值提升的關(guān)鍵點(diǎn)之一。目前，存儲在云端的數(shù)據(jù)只是冰山一角罷了，更多的數(shù)據(jù)，還是存在于終端設(shè)備。數(shù)據(jù)還在呈爆炸式的增加中，云端的計算能力越來越低下，時間效率等已接近頂峰。
邊緣計算是一個相對于中心化的云計算的概念。不同機(jī)構(gòu)對其定義不盡相同，一般而言，它是為開發(fā)者在靠近用戶、數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供的具備計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)平臺。
邊緣計算的大面積應(yīng)用，恰恰是能夠提升計算的效率、降低延時、提高數(shù)據(jù)的安全性。這樣一來，目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型中由于云計算過度集中式數(shù)據(jù)處理模式而產(chǎn)生的各種問題迎刃而解了。將數(shù)據(jù)下沉到邊緣側(cè)的“微云”進(jìn)行處理，不僅可以提高效率，還推動了傳統(tǒng)制造業(yè)由“硬件思維”向著“服務(wù)思維”進(jìn)行轉(zhuǎn)變。在“邊緣計算+無邊界通訊”的模式下，每一個智能化的邊緣設(shè)備都能夠?qū)崿F(xiàn)服務(wù)端與客戶端的隨時切換。邊緣計算將會是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵加速器。
很多產(chǎn)品都是自稱“邊緣計算”，我們必須將這些同名產(chǎn)品進(jìn)行分類，否則大家說的“邊緣計算”可能根本不是同一類東西。有人會把邊緣計算說成IOT，有人會把邊緣計算說成超融合，有人會把邊緣計算說成分布式P2P計算，有些人會把邊緣計算說成邊緣機(jī)房。
從產(chǎn)品目的來看，邊緣計算大致分為三類，分別是物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算、邊緣節(jié)點(diǎn)計算和P2P邊緣計算。從部署位置來看，邊緣計算可以部署在城域網(wǎng)端，基站端和接入端，甚至SDK都可以叫邊緣計算。下文對幾大同名產(chǎn)品進(jìn)行辨識。
物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算能見到震撼人心的實(shí)物照片，軟件研發(fā)又敬畏新硬件，所以這種邊緣計算最火爆。這些邊緣計算最大的缺點(diǎn)是，他們只是其他行業(yè)的附屬品，無論是箱子和卡車，還是IOT網(wǎng)關(guān)加傳感器，本質(zhì)上都是為其他服務(wù)做嫁衣。比如某知名手提箱的官網(wǎng)介紹，無論是拷貝數(shù)據(jù)、小型私有云還是數(shù)據(jù)預(yù)處理，這個手提箱的最終目的仍然是讓這些數(shù)據(jù)上云。另外一些知名IOT邊緣產(chǎn)品，它們的目的就是認(rèn)證硬件、快速接入IOT和上傳數(shù)據(jù)到云平臺。物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的本質(zhì)著力點(diǎn)是物聯(lián)網(wǎng)或者云計算，而不是邊緣計算。
P2P傳輸和計算是個古老的行業(yè)，一直走著“特定內(nèi)容借流量”和“特型應(yīng)用借算力”的巧路，所有的計算和傳輸負(fù)載都在客戶端，服務(wù)端只做輕量級調(diào)度。所有的輕巧都要付出代價，整個P2P網(wǎng)絡(luò)里都是招募的不穩(wěn)定邊緣節(jié)點(diǎn)，“特定內(nèi)容”和“特型應(yīng)用”就是適用性不廣泛、只能對接幾個大客戶的意思，而大客戶的議價把控能力太強(qiáng)了。
隨著5G和下文另一種邊緣計算的興起，P2P傳輸和計算可能會拿到通用穩(wěn)定的邊緣節(jié)點(diǎn)，最終開發(fā)出更有價值的上層應(yīng)用，但它是邊緣計算的客戶而非本尊。
在服務(wù)器上部署邊緣節(jié)點(diǎn)聽起來就很熟，很多人就笑起來了，聊這么半天，這不就是談CDN嗎？
邊緣網(wǎng)絡(luò)+邊緣IaaS算力+網(wǎng)站服務(wù)，這就是CDN；把網(wǎng)站服務(wù)換成視頻服務(wù)，這就是點(diǎn)直播；如果把應(yīng)用層換成通用邊緣計算框架，再通過5G把延遲降低到10ms以下，這就是邊緣計算。
服務(wù)器邊緣計算和CDN并不相同，為了擁抱通用框架，某些為CDN優(yōu)化精簡的功能要補(bǔ)回來，還要繼續(xù)加新功能新資源，而且用戶群在發(fā)生變化。2020年以后，云原生程序越來越多，程序員們越來越習(xí)慣使用K8S等新一代技術(shù)架構(gòu)，這對邊緣計算也是個利好消息。
有些邊緣廠商夸大運(yùn)營商的基站節(jié)點(diǎn)能力，其實(shí)就是做通訊的和做IT的互不了解，智子疑鄰，自己嚇自己。
云計算業(yè)者連鐵塔公司和運(yùn)營商的分工都不了解，那就更沒去過基站和接入機(jī)房惡劣的施工環(huán)境了。就算有高溫X86服務(wù)器，我們也要考慮維修難度、狹小的空間和其他能聊一萬五千字的施工問題。
運(yùn)營商如果在匯聚機(jī)房和綜合接入機(jī)房部署x86服務(wù)器，這里比城域網(wǎng)機(jī)房快不了幾毫秒，網(wǎng)絡(luò)延遲沒發(fā)生質(zhì)變。這些過度近緣小機(jī)房的覆蓋用戶過少、資源池過小，客戶從這里獲取數(shù)據(jù)的速度會比邊緣大機(jī)房更慢。
討論邊緣計算產(chǎn)品前，我們先要清楚邊緣計算和云計算在產(chǎn)品層面的關(guān)聯(lián)。狹義上的云計算產(chǎn)品是對服務(wù)器端進(jìn)行替代的組件，比如虛擬機(jī)、RDS、OSS等組件；廣義上的云計算泛指所有云廠商為客戶完成的IT服務(wù)。在同一個云廠商體系下營銷售賣時，邊緣計算就是廣義云計算的一部分，在獨(dú)立產(chǎn)品設(shè)計時，邊緣計算不要受其他云產(chǎn)品的誤導(dǎo)。
邊緣計算廠商先要做好IaaS節(jié)點(diǎn)群，邊緣IaaS是“節(jié)點(diǎn)群”而不是“資源池”，搭建和維護(hù)這個節(jié)點(diǎn)群是要精工出細(xì)活的。在邊緣場景下，算力載體選擇容器會比云主機(jī)更合適，這是要篩選對邊緣算力和網(wǎng)絡(luò)有大量需求的客戶，而且為未來做大邊緣PaaS留下技術(shù)接口。
邊緣網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部幾乎都是南北流量，沒有東西流量，而且它是“節(jié)點(diǎn)群”而不是“資源池”，所以不能套用云端網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)。邊緣應(yīng)用90%的流量仍然是多媒體視頻，但其數(shù)據(jù)生成和分發(fā)邏輯不能抄襲CDN。
在邊緣IaaS節(jié)點(diǎn)群逐步穩(wěn)固的過程中，邊緣PaaS產(chǎn)品會根據(jù)技術(shù)棧進(jìn)化出不同分支，限于篇幅我只總結(jié)不展開細(xì)聊了。
首先成熟的產(chǎn)品大類會是定制化視頻應(yīng)用，類似用戶自主跨云調(diào)度、私有加密協(xié)議、客戶自建邊緣云等場景。第二大類是以云游戲?yàn)榧夹g(shù)切入點(diǎn)，后續(xù)將進(jìn)化成所有客戶端在邊緣端計算后，本地APP實(shí)際是視頻播放器。第三大類PaaS產(chǎn)品會是“IOT邊緣計算”的宿主平臺，無論工業(yè)、安防還是家用IOT都需要邊緣端做為承接載體。 客戶端默認(rèn)就是碎片化的，邊緣PaaS是在模擬和分擔(dān)客戶端工作，所以這些PaaS平臺也會細(xì)分化；比如同樣是云游戲，射擊類游戲和即時戰(zhàn)略游戲的PaaS產(chǎn)品會有明顯區(qū)別。邊緣PaaS產(chǎn)品在細(xì)化過程中會雞兔同籠的錯位競爭，最終會像一群細(xì)分領(lǐng)域各自稱霸商業(yè)軟件，而不是大一統(tǒng)的云服務(wù)。
邊緣計算要求客戶的IT服務(wù)從CS架構(gòu)改成CES架構(gòu)，從五個角度向大家解釋，IT服務(wù)做邊緣化改造時應(yīng)遵循的設(shè)計原則。
第一，從Edge單點(diǎn)角度，Edge端單點(diǎn)有計算有流量，但無邏輯無狀態(tài)。
第二，從資源負(fù)載角度，大量公網(wǎng)IO、較低連接延遲、大量算力負(fù)載。
第三，從節(jié)點(diǎn)架構(gòu)角度，節(jié)點(diǎn)間節(jié)點(diǎn)內(nèi)彼此獨(dú)立，較少內(nèi)聯(lián)依賴和相互判斷。
第四，從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)角度，從實(shí)時一致性向最終狀態(tài)一致性優(yōu)化。
第五，從工程的角度，必須做服務(wù)架構(gòu)改造，自研或應(yīng)用全新架構(gòu)。
根據(jù)調(diào)查，視頻、無人駕駛、AR/VR、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和游戲等領(lǐng)域是目前最受業(yè)界關(guān)注的應(yīng)用場景。
車聯(lián)網(wǎng)對于數(shù)據(jù)處理的要求較為特殊，一是低時延，在車輛高速運(yùn)動過程中，要實(shí)現(xiàn)碰撞預(yù)警功能，通信時延應(yīng)當(dāng)在幾ms以內(nèi)；二是高可靠性，出于安全駕駛要求，相較于普通通信，車聯(lián)網(wǎng)需要更高的可靠性。同時由于車輛是高速運(yùn)動的，信號需要在能夠支持高速運(yùn)動的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)高可靠性，這其實(shí)就需要邊緣計算的場景。
在一些工業(yè)控制類的場景中，要求用邊緣計算滿足低時工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是機(jī)器、計算機(jī)和人員使用業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型所取得的先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析成果來實(shí)現(xiàn)智能化的工業(yè)操作。但是在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐中，對于工業(yè)實(shí)時控制及邊緣設(shè)備安全隱私的要求較高，并且產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需要本地化處理，因此將邊緣計算應(yīng)用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)成為了行業(yè)發(fā)展的方向。
直播業(yè)務(wù)場景具有“高帶寬、高并發(fā)、計算密集”的特性。邊緣云計算服務(wù)在主播直播推流時，實(shí)現(xiàn)就近節(jié)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)碼和分發(fā)，同時支持高并發(fā)實(shí)時彈幕的邊緣分發(fā)，減少了對中心的壓力，節(jié)省了30%以上的中心帶寬成本，同時獲得網(wǎng)絡(luò)低時延，實(shí)現(xiàn)了邊緣節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)連接時延小于5毫秒，提升了主播上行質(zhì)量和用戶觀看體驗(yàn)。
當(dāng)然，邊緣計算的應(yīng)用場景遠(yuǎn)不止于上面列舉的幾種，邊緣計算未來也將會在智能安防、智能家居、虛擬現(xiàn)實(shí)、區(qū)塊鏈、遠(yuǎn)程監(jiān)控等場景帶給我們不同程度的驚喜。
參考：一文談盡邊緣計算 作者：曹亞孟
邊緣計算對數(shù)字化轉(zhuǎn)型有何影響 作者：劉洪倫
