云計算、邊緣計算、IoT，一個(gè)也不能少

邊緣計算是一類(lèi)技術(shù)方法，強調讓數據在更接近源頭的位置接受處理與分析。那么，邊緣計算如何起效？邊緣計算要如何適應物聯(lián)網(wǎng)與云戰略？

是一類(lèi)技術(shù)方法，強調讓數據在更接近源頭的位置接受處理與分析。如今，邊緣計算已經(jīng)在各行各業(yè)中掀起一波浪潮。Grand View Research分析師預測，到2027年邊緣計算類(lèi)解決方案的市場(chǎng)規模將由35億美元增長(cháng)至434億美元。

數據咨詢(xún)廠(chǎng)商AHEAD管理負責人David Williams表示，部分企業(yè)正在采用邊緣計算以補充現有混合云戰略，希望更好地管理不斷增加的數據總量。

什么是邊緣計算?

邊緣計算是指一系列用于讓數據存儲、計算及網(wǎng)絡(luò )更接近數據生成點(diǎn)或消費點(diǎn)的技術(shù)方案，從而取代傳統上更為集中的計算位置。Red Hat公司首席技術(shù)策略師E.G. Nadhan提到，“要讓邊緣計算設備獲得智能加持，必須讓它們能夠處理自身收集到的數據、及時(shí)分享見(jiàn)解，并在適當情況下采取適當行動(dòng)。邊緣計算就是一門(mén)讓邊緣設備獲得這種執行能力的學(xué)科，避免將數據傳輸至額外的遠端服務(wù)器環(huán)境。換句話(huà)說(shuō)，邊緣計算可以說(shuō)是數據與計算之間的最近交互點(diǎn)?！?

CompTIA公司首席技術(shù)布道師James Stanger博士認為，網(wǎng)絡(luò )向邊緣計算的演進(jìn)相當于把以往高速公路式的數據傳入/傳出集中樞紐，轉化為蜘蛛網(wǎng)式的存儲與處理設備互連節點(diǎn)。他強調，“邊緣計算是在客戶(hù)周邊捕捉、存儲、處理并分析數據的實(shí)踐方案，一切都將在數據的生成位置、而非集中的數據倉庫內接受處理?！?

邊緣計算在根本上強調的是速度與效率提升，還能夠保障數據安全并優(yōu)化云投資。

邊緣計算有什么好處?

在應用邊緣計算之前，數據是由傳統數據中心之外的各分布式位置收集得到。數據中心可能位于本地、合作伙伴的設施當中或者公有云端。數據會(huì )被發(fā)送至數據中心，在這里接受處理——要么根據數據內容做出決策，要么確定數據價(jià)值。但隨著(zhù)邊緣計算的出現，我們可以在收集點(diǎn)或者與收集點(diǎn)鄰近的物理位置上做出決策。

這顯著(zhù)縮短了根據數據做出決策的時(shí)間，而速度的提升對于各類(lèi)實(shí)時(shí)決策用例至關(guān)重要，例如自動(dòng)駕駛汽車(chē)間的相互通信。此外，邊緣計算的效率更高、網(wǎng)絡(luò )流量占用更低，因為它不再需要將所有數據推送回數據中心。

這樣更高效、成本更低的邊緣處理用例在各個(gè)行業(yè)都有體現。

例如，用邊緣位置替代云端進(jìn)行處理能夠顯著(zhù)降低成本，同時(shí)以更快、更高效的方式完成檢查處理、質(zhì)量保證與安全保障等任務(wù)，工廠(chǎng)可以在生產(chǎn)車(chē)間當中使用具有AI邊緣處理技術(shù)的攝像頭，其不僅可以用于監控設備與生產(chǎn)狀況、執行安全管控，同時(shí)也能確保員工遵照防疫要求相互保持適當距離。

同樣的，收集視覺(jué)或地理空間情報的零售商也需要強大的邊緣處理能力，保證在本地處理關(guān)鍵數據時(shí)不致出現明顯的延遲。

那么，成本節約又是如何實(shí)現的?Red Hat云平臺高級首席營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)理Rosa Guntrip表示，隨著(zhù)設備、應用程序與聯(lián)網(wǎng)員工數量的不斷增加，數據量也在持續膨脹?！叭绻袛祿夹枰祷丶袛祿行倪M(jìn)行處理，那么企業(yè)必然需要擴展數據中心基礎設施以消化不斷增長(cháng)的資源需求，這必然會(huì )對資本支出與運營(yíng)支出的預期產(chǎn)生直接影響。此外，如果所有數據都需要返回至集中站點(diǎn)，企業(yè)還需要承擔相應的回傳成本，例如傳輸帶寬成本?！?

邊緣計算與物聯(lián)網(wǎng)有何區別?

隨著(zhù)企業(yè)部署的物聯(lián)網(wǎng)設備及連接變得愈發(fā)復雜，由數十億臺設備及服務(wù)器共同構成的邊緣計算生態(tài)系統正在快速顯現。

IDC全球基礎設施實(shí)踐研究總監Dave McCarthy解釋道，邊緣計算代表著(zhù)部署在集中位置之外的基礎設施與工作負載，其特點(diǎn)就是更靠近數據生成與消費的位置——可以是遠程辦公室，也可以是各類(lèi)分支機構，甚至可以是特定行業(yè)中的工廠(chǎng)、倉庫、醫院及門(mén)店等現場(chǎng)位置。而邊緣計算的實(shí)現可以領(lǐng)先設備自身算力，也可以借助微型數據中心。

邊緣計算通常是由數據中心之外的硬件搭建而成，這些硬件會(huì )不斷收集或生成大量數據。這里的硬件可以是負責運行應用的手機、根據信號位置接收實(shí)時(shí)廣告，也可以是用于圖像識別的遠程攝像頭，或者是負責做出實(shí)時(shí)決策的傳感器等。它們生成或捕捉到的數據只有很短的有效期，因此數據的處理器或計算平臺必須與收集設備處于同一或者鄰近位置(至少要保證極低的網(wǎng)絡(luò )延遲)。

這里需要破解一個(gè)廣為流傳的誤解——邊緣計算跟物聯(lián)網(wǎng)并不是一回事。Red Hat技術(shù)布道師Gordon Haff指出，“物聯(lián)網(wǎng)只是邊緣計算中的一種重要用例。例如，在三層物聯(lián)網(wǎng)架構當中，傳感器數據通常會(huì )被饋送至某種本地網(wǎng)關(guān)。網(wǎng)關(guān)可以使用此數據執行需要快速完成的操作，例如停車(chē)。它還能在將數據發(fā)送回數據中心之內執行分析，同時(shí)跟蹤之前篩選并聚合過(guò)的數據，從而顯著(zhù)節約網(wǎng)絡(luò )傳輸帶寬?！?

邊緣計算不僅僅與物聯(lián)網(wǎng)息息相關(guān)，它在電信等越來(lái)越多的實(shí)踐應用領(lǐng)域，都扮演著(zhù)將服務(wù)與交互對象(可以是人，也可以是設備)彼此拉近的重要角色。

邊緣計算是如何實(shí)現的?

在實(shí)現邊緣計算的過(guò)程中，企業(yè)可以靈活地在多種架構方案當中做出選擇。

大多數企業(yè)在應用邊緣計算時(shí)都會(huì )選擇分布式方法。這意味著(zhù)應用程序中的單一功能或模塊會(huì )被部署在一系列本地、云及邊緣基礎設施當中。

以企業(yè)應用程序為例，開(kāi)發(fā)人員可以選擇在邊緣位置上運行一部分代碼，這有助于減少網(wǎng)絡(luò )數據移動(dòng)帶來(lái)的成本與時(shí)間負擔。當然，開(kāi)發(fā)者需要選定架構以及相應的基礎設施來(lái)運行這些工作負載。目前，眾多企業(yè)應用供應商都在投資建設邊緣功能，他們將此視為「邊緣到云」架構的擴展，并希望能在自己的平臺為客戶(hù)提供全鏈條支持。

那么邊緣計算屬于混合云架構的一部分嗎?

有些人還會(huì )把邊緣計算視為模式的替代品，但二者其實(shí)屬于互補關(guān)系。McCarthy強調，“二者希望協(xié)同努力以克服單一部署模式的固有局限性?！备匾氖窃圃椒ㄒ餐瑯舆m用于邊緣位置。IDC最近的一項調查發(fā)現，95%的新興邊緣部署方案會(huì )使用云原生技術(shù)。

McCarthy總結道，“不妨將邊緣計算視為對混合云架構的延伸。從歷史上看，混合云一直被視為一種二元對立的產(chǎn)物：資源如果不存在于本地、就一定得存在于云端。但在新興力量的推動(dòng)下，混合云的定義正在向本地、多云以及邊緣位置全面拓展。