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風口之下,邊緣計算的未來會怎樣?
發表時間:2020-11-20

風口之下,邊緣計算的未來會怎樣?



市场研究&咨询公司Grand View Research预测,「即使在冠状病毒在全球肆虐的配景下,边缘计算以及5G网络市场最终也将出现显著增长。到2027年,边缘计算解决方案的市场规模将从35亿美元增长到434亿美元。」
 
隨著5G商用化進程的推進,邊緣計算正式站上了市場的風口,成爲一股不行阻擋的技術趨勢。
 
 
也有業內人士認爲,邊緣計算的高增長,有可能會在計算領域上演“中心走向邊緣,邊緣走向中心”的一幕。誠然,這樣的論斷並非“空穴來風”。
 
日前,全球邊緣計算大會在北京乐成召開,在該領域领先展開结构的阿裏雲、百度智能雲、華爲等互聯網科技廠商的專家接連出場,大談自家的邊緣計算结构和發展。市場的追捧似乎正如此前聯想集團CTO芮勇博士所介紹的,“在行業智能化新需求的拉動下,‘邊緣’正在變得越來越‘主流’。”
 
那麽,在風口之下,邊緣計算的未來清楚了嗎?
 
起源
 
施巍松教授是邊緣計算的早期提出者之一和主要倡導者,也是國際邊緣計算研討會的創始人。
 
在评上美国终身教授之前,施巍松一直主攻功耗(energy efficiency)方向的研究。2008年,他开始思考,彼时的数据中心已经受到非常高的重视,但是耗电很大,如何才气进一步的解决数据中心的节能问题。
 
于是,他和他的團隊開始了有關數據中心的節能研究,並在隨後幾年內取得了不錯的研究结果和行業影響力。這在當時,Google等國際頂尖科技企業也同步開了這方面的研究。
 
那麽,這與邊緣計算有什麽關系呢?
 
隨著施巍松與其團隊在數據中心層面,也就是後面常說的雲端領域做了諸多的研究,積累了經驗,他開始順著這個思路,去思考下一步去哪裏執行數據計算。
 
2014年左右,施巍松開始關注邊緣計算。也是從這個時候,他和他的團隊嘗試著想要把計算推行到邊緣。而此時正是邊緣計算從技術儲備期向快速增長期過渡的階段,自此,邊緣計算進入行業視野,相關論文增長10余倍,得到了前所未有的快速發展。
 
 
 
同時,這樣的研究轉變,在施巍松看來,是相當于之前的項目延伸。盡管當前對于邊緣計算還有沒有完全確定的概念定義,但是基于雲計算與邊緣計算的協同關系,也存在部门業內人士將邊緣計算看作是雲計算的補充和延伸。
 
誠然,這樣的觀點存在爭議。但是,在此,我們依舊可以將其用以理解邊緣計算。在目前的互聯網科技企業的物聯網解決方案中,雲邊端一體化的思路往往是主流。
 
從市場的角度來看,將雲計算與邊緣計算結合理解,更有助于我們去認知。實際上,不管如何看待雲計算與邊緣計算兩者的關系,後者的發展也或多或少可以歸結于前者的推動。
 
在數字時代,物聯網(IoT)的快速發展和雲服務的推動,日常的生活往往會産生大量的數據需要收集、處理和分析,以支持智能設備的工作和智慧服務的開展。
 
當雲計算無法很好的解決現有的數據計算問題,邊緣計算也就順勢推出,成爲技術的另一個選擇。
 
在云端与终端之间,这是一个居中取优的概念。施巍松在他的论文《Edge Computing:Vision and Challenges》对“边缘计算”如此定义——
 
「邊緣計算是指允許計算在網絡邊緣,代表雲服務的下遊數據和代表物聯網服務的上遊數據上執行的使能技術。在這裏,我們將“邊緣”定義爲沿著數據源和雲數據中心之間的路徑的任何計算和網絡資源。」
 
簡單理解,“邊緣”是相對的,位于靠近智能終端(也就是數據的源頭)的網絡一側就是邊緣。智能終端産生的部门數據不再經過網絡到達雲端處理,直接在本土邊緣進行計算和存儲,從而降低了時間延遲和網絡負荷,並保障了數據的安全隱私。
 
這是邊緣計算相對于雲計算的優越性。也正是基于這些優勢,邊緣計算在今天受到越來越多的科技企業關注和重視,逐步投入邊緣計算領域研究。
 
流行
 
在施巍松教授看來,目前邊緣計算領域取得最大的突破在于應用場景逐漸清楚化。所謂有的放矢,不管是我們理解邊緣計算的概念,或是認知邊緣計算的優勢,實際上都是基于場景應用來判斷的。
 
而推動邊緣計算發展的,是在5G、AI、大數據、雲計算等新技術的支持下,物聯網(IoT)應用的成熟,隨之而來是智能家居、智慧都会、智慧交通、工業互聯網等場景的建設大步開展,實時計算需求的爆發,直接大幅提升了邊緣計算的應用需求。
 
據數據顯示,2019年全球物聯網設備聯網數達107億個,同增17.58%,預計2020年有望同比增長19%達127億個,2025年物聯網設備聯網數有望達到252億個。不難發展,邊緣計算的發展有著足夠紮實的基礎場景支持。
 
 
 
而這些場景,正是當前互聯網科技公司競相角逐的領域。隨著場景建設起步,邊緣計算的關注與重視也就“水到渠成”,進而發生了從過去的雲端一體化到現在的雲邊端一體化的思路轉變。
 
这样思路也决定了互联网科技厂商们习惯于将边缘计算定义为云能力在边缘端的拓展。譬如,阿里的物联网边缘计算(Link IoT Edge),实际上便是阿里云功能向边缘端的下沉,基本继承了阿里云在安全、存储、计算、人工智能等方面的能力。
 
云能力像这样下沉到边缘,进而又可以在当地范围搭建自闭环的治理系统,实现当地自治。腾讯云的边缘智能数据处置(IoT EIDP)便支持客户将AI算法容器部署在边缘硬件平台,进而实现离线AI计算,在确保数据反馈迅速、降低运营成本的同时,也保障了智慧运算的隐私安全。
 
總的來說,邊緣計算在場景應用中的優勢非常顯著,承接雲計算能力,它甚至可以解決雲計算深受诟病的問題,譬如客戶最忌憚的數據安全、隱私等等。
 
可以說,邊緣計算的流行並非無端起風,在雲邊協同的理念,雲計算有多麽火熱,邊緣計算便能追隨跟上,成爲下一個技術结构的重點。
 
當然,伴隨著兩個技術的差異化,即雲計算的集中化與邊緣計算的分布式,未來後者的熱度甚至可以逾越前者,成爲更加廣泛的選擇。
 
但是,這也是僅是面向未來的預想。在當下,邊緣計算發展的桎梏還須解決雲邊協同的技術問題和部署問題。
 
譬如,邊緣節點需要與其他節點整合,與雲中心聯動,數據資源如何進行篩選、遷移,都是需要解決的關鍵問題。而邊緣節點之間、邊緣與中心之間也都需要一個統一的底層傳輸網絡支持,涉及到的協議棧優化、私有協議以及動態選路和組網技術都需要面對。
 
那麽,解決這一系列問題的前提都在于對雲計算的深入理解,阿裏雲與百度智能雲都傾向于擁抱雲原生的理念。其中,阿裏雲主要利用雲原生實現資源的抽象和納管,以容器作爲主要的服務載體,來實現內外部業務的交付。
 
未來
 
百度智能雲對于雲計算與邊緣計算的理解很是有趣,也好理解。其認爲,「雲計算是數據跟著計算走,而邊緣計算是計算跟著數據走。」
 
这种理解也直接推动了百度智能云基于CDN节点网络来打造自家的边缘计算产物BEC(Baidu Edge Computing),以此搭建云+边+端一体的分布式计算架构。
 
誠然,跟著數據走的另一面,自己也就意味著分布式的計算结构。而在現實的應用中,如果所有的終端設備産生的數據都“一股腦兒”的經過網絡到達雲端處理,很難實時滿足越來越嚴苛的數據處理需求。
 
在萬物互聯的數據時代,快速處理數據是一項至關重要的能力。
 
以场景来看,在智慧交通方面,华为云的IoT边缘(IoT Edge)需要实时提供碰撞告警、红绿灯相位推送、车流量感知及利用等智能服务,皆是需要场景之下快速的数据处置和反馈能力。
 
以體驗來看,在視頻觀看方面,愛奇藝應用百度智能雲邊緣計算節點BEC後,分發到用戶側觀看速度提升了20%,用戶體驗有了25%的優質提升。可見,邊緣計算節點支持的分發能力往往就是影響你下飯觀影體驗的一個重要因素。
 
事实上,计算进展至今,在社会运作过程的影响越来越大。在2016年,浪潮王恩东院士便提出,“融合是未來趋势,融合的结果是‘一切皆计算’。”
 
多年以來,在邊緣計算的流行風口上,我們看到的恰恰是這樣一個技術融合(5G、AI、雲計算、物聯網等等)、應用融合、場景融合的趨勢,而融合也最終推動了計算的另一個範式,即邊緣計算走上更高的發展水平。
 
当我们笃定,未來属于计算,那么或许我们也可以回答,边缘计算的未來,清楚吗?
 
答案,是肯定的。
 
參考文獻
 
1. 李克畅:边缘云面临的核心挑战
 
2. 施巍松丨边缘计算的进展历程
 
3. 专访边缘计算早期提出者施巍松教授—探访边缘计算的前世今生

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