雲、邊、IoT，一個也(yě)不能(néng)少

邊緣計(jì)算(suàn)是一類技術方法，強調讓數據在更接近源頭的位置接受處理(lǐ)與分析。如今，邊緣計(jì)算(suàn)已經在各行各業中掀起一波浪潮。Grand View Research分析師預測，到(dào)2027年邊緣計(jì)算(suàn)類解決方案的市場規模将由35億美(měi)元增長至434億美(měi)元。 數據咨詢廠(chǎng)商AHEAD管理(lǐ)負責人David Williams表示，部分企業正在采用(yòng)邊緣計(jì)算(suàn)以補充現(xiàn)有混合雲戰略，希望更好(hǎo)地管理(lǐ)不斷增加的數據總量。 什(shén)麽是邊緣計(jì)算(suàn)？ 邊緣計(jì)算(suàn)是指一系列用(yòng)于讓數據存儲、計(jì)算(suàn)及網絡更接近數據生成點或消費點的技術方案，從(cóng)而取代傳統上(shàng)更爲集中的計(jì)算(suàn)位置。Red Hat公司首席技術策略師E.G. Nadhan提到(dào)，“要讓邊緣計(jì)算(suàn)設備獲得智能(néng)加持，必須讓它們能(néng)夠處理(lǐ)自(zì)身收集到(dào)的數據、及時(shí)分享見解，并在适當情況下(xià)采取适當行動。邊緣計(jì)算(suàn)就是一門(mén)讓邊緣設備獲得這(zhè)種執行能(néng)力的學科，避免将數據傳輸至額外(wài)的遠端服務器環境。換句話(huà)說，邊緣計(jì)算(suàn)可以說是數據與計(jì)算(suàn)之間的最近交互點。“ CompTIA公司首席技術布道(dào)師James Stanger博士認爲，網絡向邊緣計(jì)算(suàn)的演進相當于把以往高(gāo)速公路式的數據傳入/傳出集中樞紐，轉化爲蜘蛛網式的存儲與處理(lǐ)設備互連節點。他(tā)強調，“邊緣計(jì)算(suàn)是在客戶周邊捕捉、存儲、處理(lǐ)并分析數據的實踐方案，一切都将在數據的生成位置、而非集中的數據倉庫内接受處理(lǐ)。” 邊緣計(jì)算(suàn)在根本上(shàng)強調的是速度與效率提升，還能(néng)夠保障數據安全并優化雲投資。 邊緣計(jì)算(suàn)有什(shén)麽好(hǎo)處？ 在應用(yòng)邊緣計(jì)算(suàn)之前，數據是由傳統數據中心之外(wài)的各分布式位置收集得到(dào)。數據中心可能(néng)位于本地、合作(zuò)夥伴的設施當中或者公有雲端。數據會(huì)被發送至數據中心，在這(zhè)裏接受處理(lǐ)——要麽根據數據内容做出決策，要麽确定數據價值。但(dàn)随着邊緣計(jì)算(suàn)的出現(xiàn)，我們可以在收集點或者與收集點鄰近的物理(lǐ)位置上(shàng)做出決策。 這(zhè)顯著縮短了(le)根據數據做出決策的時(shí)間，而速度的提升對(duì)于各類實時(shí)決策用(yòng)例至關重要，例如自(zì)動駕駛汽車間的相互通信。此外(wài)，邊緣計(jì)算(suàn)的效率更高(gāo)、網絡流量占用(yòng)更低(dī)，因爲它不再需要将所有數據推送回數據中心。 這(zhè)樣更高(gāo)效、成本更低(dī)的邊緣處理(lǐ)用(yòng)例在各個行業都有體現(xiàn)。 例如，用(yòng)邊緣位置替代雲端進行處理(lǐ)能(néng)夠顯著降低(dī)成本，同時(shí)以更快(kuài)、更高(gāo)效的方式完成檢查處理(lǐ)、質量保證與安全保障等任務，工(gōng)廠(chǎng)可以在生産車間當中使用(yòng)具有AI邊緣處理(lǐ)技術的攝像頭，其不僅可以用(yòng)于監控設備與生産狀況、執行安全管控，同時(shí)也(yě)能(néng)确保員工(gōng)遵照防疫要求相互保持适當距離。 同樣的，收集視(shì)覺或地理(lǐ)空(kōng)間情報(bào)的零售商也(yě)需要強大(dà)的邊緣處理(lǐ)能(néng)力，保證在本地處理(lǐ)關鍵數據時(shí)不緻出現(xiàn)明(míng)顯的延遲。 那麽，成本節約又是如何實現(xiàn)的?Red Hat雲平台高(gāo)級首席營銷經理(lǐ)Rosa Guntrip表示，随着設備、應用(yòng)程序與聯網員工(gōng)數量的不斷增加，數據量也(yě)在持續膨脹。“如果所有數據都需要返回集中數據中心進行處理(lǐ)，那麽企業必然需要擴展數據中心基礎設施以消化不斷增長的資源需求，這(zhè)必然會(huì)對(duì)資本支出與運營支出的預期産生直接影響。此外(wài)，如果所有數據都需要返回至集中站(zhàn)點，企業還需要承擔相應的回傳成本，例如傳輸帶寬成本。” 邊緣計(jì)算(suàn)與物聯網有何區(qū)别？ 随着企業部署的物聯網設備及連接變得愈發複雜(zá)，由數十億台設備及服務器共同構成的邊緣計(jì)算(suàn)生态系統正在快(kuài)速顯現(xiàn)。 IDC全球基礎設施實踐研究總監Dave McCarthy解釋道(dào)，邊緣計(jì)算(suàn)代表着部署在集中位置之外(wài)的基礎設施與工(gōng)作(zuò)負載，其特點就是更靠近數據生成與消費的位置——可以是遠程辦公室，也(yě)可以是各類分支機構，甚至可以是特定行業中的工(gōng)廠(chǎng)、倉庫、醫(yī)院及門(mén)店(diàn)等現(xiàn)場位置。而邊緣計(jì)算(suàn)的實現(xiàn)可以領先設備自(zì)身算(suàn)力，也(yě)可以借助微型數據中心。 邊緣計(jì)算(suàn)通常是由數據中心之外(wài)的硬件搭建而成，這(zhè)些(xiē)硬件會(huì)不斷收集或生成大(dà)量數據。這(zhè)裏的硬件可以是負責運行應用(yòng)的手機、根據信号位置接收實時(shí)廣告，也(yě)可以是用(yòng)于圖像識别的遠程攝像頭，或者是負責做出實時(shí)決策的傳感器等。它們生成或捕捉到(dào)的數據隻有很(hěn)短的有效期，因此數據的處理(lǐ)器或計(jì)算(suàn)平台必須與收集設備處于同一或者鄰近位置(至少要保證極低(dī)的網絡延遲)。 這(zhè)裏需要破解一個廣爲流傳的誤解——邊緣計(jì)算(suàn)跟物聯網并不是一回事(shì)。Red Hat技術布道(dào)師Gordon Haff指出，“物聯網隻是邊緣計(jì)算(suàn)中的一種重要用(yòng)例。例如，在三層物聯網架構當中，傳感器數據通常會(huì)被饋送至某種本地網關。網關可以使用(yòng)此數據執行需要快(kuài)速完成的操作(zuò)，例如停車。它還能(néng)在将數據發送回數據中心之内執行分析，同時(shí)跟蹤之前篩選并聚合過的數據，從(cóng)而顯著節約網絡傳輸帶寬。” 邊緣計(jì)算(suàn)不僅僅與物聯網息息相關，它在電信等越來(lái)越多的實踐應用(yòng)領域，都扮演着将服務與交互對(duì)象(可以是人，也(yě)可以是設備)彼此拉近的重要角色。 邊緣計(jì)算(suàn)是如何實現(xiàn)的？ 在實現(xiàn)邊緣計(jì)算(suàn)的過程中，企業可以靈活地在多種架構方案當中做出選擇。 大(dà)多數企業在應用(yòng)邊緣計(jì)算(suàn)時(shí)都會(huì)選擇分布式方法。這(zhè)意味着應用(yòng)程序中的單一功能(néng)或模塊會(huì)被部署在一系列本地、雲及邊緣基礎設施當中。 以企業應用(yòng)程序爲例，開(kāi)發人員可以選擇在邊緣位置上(shàng)運行一部分代碼，這(zhè)有助于減少網絡數據移動帶來(lái)的成本與時(shí)間負擔。當然，開(kāi)發者需要選定架構以及相應的基礎設施來(lái)運行這(zhè)些(xiē)工(gōng)作(zuò)負載。目前，衆多企業應用(yòng)供應商都在投資建設邊緣功能(néng)，他(tā)們将此視(shì)爲「邊緣到(dào)雲」架構的擴展，并希望能(néng)在自(zì)己的平台爲客戶提供全鏈條支持。 那麽邊緣計(jì)算(suàn)屬于混合雲架構的一部分嗎？ 有些(xiē)人還會(huì)把邊緣計(jì)算(suàn)視(shì)爲雲計(jì)算(suàn)模式的替代品，但(dàn)二者其實屬于互補關系。McCarthy強調，“二者希望協同努力以克服單一部署模式的固有局限性。”更重要的是雲原生方法也(yě)同樣适用(yòng)于邊緣位置。IDC最近的一項調查發現(xiàn)，95%的新興邊緣部署方案會(huì)使用(yòng)雲原生技術。 McCarthy總結道(dào)，“不妨将邊緣計(jì)算(suàn)視(shì)爲對(duì)混合雲架構的延伸。從(cóng)曆史上(shàng)看(kàn)，混合雲一直被視(shì)爲一種二元對(duì)立的産物：資源如果不存在于本地、就一定得存在于雲端。但(dàn)在新興力量的推動下(xià)，混合雲的定義正在向本地、多雲以及邊緣位置全面拓展。”