對(duì)于邊緣計(jì)算常見的三大認(rèn)知誤區(qū),。

 文 | 張棟 

邊緣計(jì)算作為新科技和新趨勢(shì)，以燎原之勢(shì)引燃科技界,。

隨著物聯(lián)網(wǎng)以及5G等技術(shù)的進(jìn)步,，智能安防等領(lǐng)域火速興起。邊緣憑借更實(shí)時(shí)快速的數(shù)據(jù)處理和分析,、較少的網(wǎng)絡(luò)流量占用,、較低的運(yùn)營(yíng)成本以及更高的運(yùn)行效率等優(yōu)勢(shì)，將會(huì)在更廣泛的行業(yè)領(lǐng)域得以應(yīng)用,。

IDC預(yù)測(cè),，全球數(shù)據(jù)圈規(guī)模將從2018年的33ZB增至2025年的175ZB。到2025年全球數(shù)據(jù)圈將有近30%的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),。

如果想要提供一流客戶體驗(yàn)并擴(kuò)大市場(chǎng)份額,，企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施必須能滿足實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)需求，邊緣計(jì)算的用武之地會(huì)更為凸顯,。

麥肯錫公司在2018年10月的報(bào)告中提出了107個(gè)不同的邊緣計(jì)算用例,。預(yù)計(jì)到2025年，邊緣計(jì)算的潛在價(jià)值介于1750億美元到2150億美元之間,，而這僅僅只是硬件公司的價(jià)值,。

邊緣計(jì)算的潛力無(wú)窮，而對(duì)于期望充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的企業(yè)來(lái)講,，不了解邊緣計(jì)算就容易被行業(yè)“邊緣化”,。

正如Gartner分析師Thomas J. Bittman所說(shuō)，多數(shù)公司都意識(shí)到他們需要拓寬思維,，不僅關(guān)注集中化和云計(jì)算,，也應(yīng)該關(guān)注低延遲和實(shí)時(shí)的分布式處理，但這談何容易,。

為了幫助企業(yè)更進(jìn)一步了解邊緣計(jì)算,，希捷科技相關(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)于邊緣計(jì)算的幾個(gè)常見誤區(qū)做出簡(jiǎn)要分析：

分布式計(jì)算的優(yōu)勢(shì)非常明顯，所以很多風(fēng)險(xiǎn)投資家也開始將關(guān)注點(diǎn)從云轉(zhuǎn)移到邊緣,，有些甚至發(fā)布了較為大膽的預(yù)測(cè),。

企業(yè)投資人Peter Levine在2017年發(fā)表的題為《邊緣的回歸和云計(jì)算的終結(jié)》的演講中稱,，由于機(jī)器學(xué)習(xí)和IoT驅(qū)動(dòng)，計(jì)算從云轉(zhuǎn)移到邊緣,，云將在“不久的將來(lái)”消散,。

同年，Gartner的分析師Thomas Bittman也發(fā)表了類似的觀點(diǎn),，稱“邊緣將吞噬云”,，他在文中闡述了向“低延遲和基于地理位置的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與分布式數(shù)據(jù)處理”的轉(zhuǎn)變。

正如IDC預(yù)測(cè),，全球?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)量將會(huì)大幅增加,，到2025年，全球30%的數(shù)據(jù)將需要實(shí)時(shí)處理,。該預(yù)測(cè)不是憑空而來(lái),，是有據(jù)可循的。

拿自動(dòng)駕駛汽車和聯(lián)網(wǎng)汽車（聯(lián)網(wǎng)汽車與其他車輛進(jìn)行大量數(shù)據(jù)通信,，但不為駕駛員做出決策）為例,，如果一輛聯(lián)網(wǎng)或自動(dòng)駕駛汽車的傳感器感知到馬路上有孩子們正在玩耍，而另一輛汽車很可能闖該區(qū)域的紅燈,。這種情況下,，將這些信息發(fā)送回云再進(jìn)行處理是來(lái)不及的，必須要迅速即刻的處理,，毫秒級(jí)的延遲都關(guān)乎生命,。

Levine認(rèn)為，這種對(duì)性命攸關(guān)的數(shù)據(jù)的處理需要在終端進(jìn)行,。但是,，他在同一篇報(bào)告中也承認(rèn)，“重要信息仍將存儲(chǔ)在集中化的云中”,，云仍將是支持集中式機(jī)器學(xué)習(xí)的中心,，這一中心需要大量數(shù)據(jù)并在邊緣聚集洞察。同樣,，Gartner的Bittman也承認(rèn)“云仍將發(fā)揮重要作用”,。

因此可見，邊緣不會(huì)取代云,，相反,，會(huì)促進(jìn)云向邊緣的拓展。

“邊緣”或“云”哪個(gè)占上風(fēng)其實(shí)不是重點(diǎn)，重點(diǎn)是云邊緣將如何配置，邊緣和云怎樣協(xié)同工作?

超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心仍適用于集中化的應(yīng)用,，比如大規(guī)模歸檔,、內(nèi)容分發(fā),、應(yīng)用存儲(chǔ)和快速原型等等,。

邊緣數(shù)據(jù)中心具有小型、區(qū)域性,、設(shè)備獨(dú)立,、低成本、自動(dòng)化等特征,，位于網(wǎng)絡(luò)的邊緣,。邊緣位置獨(dú)特，比如停車場(chǎng),、市政道路以及手機(jī)信號(hào)塔基站等,。

Dell EMC表示，這些邊緣集群的設(shè)計(jì)旨在抵御外圍環(huán)境和安全方面的挑戰(zhàn),，它們擁有“足夠的計(jì)算能力，可以獨(dú)立于集中式數(shù)據(jù)中心,，進(jìn)行數(shù)據(jù)整合和處理”,。云計(jì)算和邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施提供商Packet將這些產(chǎn)品稱為“可以隨處安放”的云。

邊緣可以被視為云的自然產(chǎn)物,。

Telefonica公司副總裁Patrick Lopez表示,，雖然云促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)大眾化”，“但我們認(rèn)為邊緣將會(huì)是互聯(lián)網(wǎng)大眾化的新生代力量,。邊緣計(jì)算本質(zhì)上是把云和電信的最佳特質(zhì)結(jié)合在一起,，云的極致特征就是云服務(wù)便捷的訪問(wèn)，而電信的極致在于其即時(shí)性,、永遠(yuǎn)在線,、永遠(yuǎn)連接，這就是兩者結(jié)合的優(yōu)勢(shì)所在,。”

畢竟,，提到邊緣，我們常常使用單數(shù)形式,。

當(dāng)邊緣為單數(shù)形式時(shí),，它指的是在數(shù)據(jù)創(chuàng)建地附近進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。但邊緣存在于多處是不爭(zhēng)的事實(shí),，也是非常重要的事實(shí)：所有這些邊緣網(wǎng)絡(luò)都依賴于應(yīng)用的需求,。

也就是說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越多,，外部網(wǎng)絡(luò)邊界也就越多,，這些外部網(wǎng)絡(luò)邊界包含著運(yùn)行用戶感興趣的應(yīng)用程序的多個(gè)端點(diǎn)。邊緣可以根據(jù)應(yīng)用需求靈活地安置在不同的位置，比如可以運(yùn)行于田野的谷倉(cāng),、聯(lián)網(wǎng)汽車或者在其他許多地方,。

為特定目的而打造的定制化邊緣已經(jīng)成為一個(gè)趨勢(shì)。隨著時(shí)間的推移,，邊緣將變得更為云化：邊緣定制化會(huì)出現(xiàn),，但很可能只作為軟件層。

正如Telefonica公司的Lopez指出：云的隨處可訪問(wèn)以及對(duì)開發(fā)者的簡(jiǎn)單易用等特性,，可能也會(huì)成為所有邊緣的必備條件,。如果有人開發(fā)了一款可以在邊緣運(yùn)行的應(yīng)用程序，那么該應(yīng)用程序應(yīng)該支持在任何網(wǎng)絡(luò)部署,。

有些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理需要在邊緣進(jìn)行,，邊緣至少需要具備云環(huán)境的某些屬性：平等的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)以及各個(gè)邊緣網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用程序相互兼容。這難道不是讓每個(gè)邊緣都變成一小塊云嗎?

數(shù)據(jù)及其需求成就了邊緣,。邊緣并不是微型云,，因?yàn)槭紫冗吘壨耆蓴?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，也就是說(shuō)邊緣是由接近最終用戶進(jìn)行生產(chǎn)和處理數(shù)據(jù)的應(yīng)用所決定,。

這些應(yīng)用存在很大的差異性,，范圍涉及智慧城市的公共設(shè)施監(jiān)管、虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景,、橋梁監(jiān)控以及通過(guò)虛擬助手在工廠里制作衣服的機(jī)器人等等,。這些應(yīng)用場(chǎng)景生成的數(shù)據(jù)（需要在邊緣處理）也是多種多樣的，這就是為什么說(shuō)邊緣基礎(chǔ)設(shè)施依賴于應(yīng)用的原因,。

正如之前提及的,，邊緣沒有空間和時(shí)間存儲(chǔ)某些特定類型的數(shù)據(jù)，包括歸檔數(shù)據(jù),，機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)（用來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)湖,、大規(guī)模數(shù)據(jù)集）。此類數(shù)據(jù)在邊緣基本沒有用武之地,。

最后,，邊緣并不是微型云，因?yàn)檫吘壙梢詫?shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程自動(dòng)操作且物理距離接近用戶,。與云不同的是,，邊緣是由位置和距離數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)近來(lái)定義的。此外,，與集中式,、通用型數(shù)據(jù)中心不同，每個(gè)邊緣都專注于解決特定的問(wèn)題,。

邊緣計(jì)算讓計(jì)算更靠近數(shù)據(jù)源,，更迅捷地向最終用戶交付服務(wù),。充分了解邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)以及特征，合理進(jìn)行邊緣計(jì)算部署,，將會(huì)助力各個(gè)行業(yè)成功挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值,，共同開啟萬(wàn)物互聯(lián)的新篇章。

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