2020年新年伊始，圍繞著邊緣計(jì)算和5G肯定會(huì)有一波新的炒作。現(xiàn)在是鞏固和更新我們對(duì)這兩個(gè)概念的理解以及探索這兩種技術(shù)如何相互補(bǔ)充和相互增強(qiáng)的理想時(shí)機(jī)。特別是在金融支付、在線訂單、欺詐監(jiān)測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，這兩項(xiàng)技術(shù)將助力你在未來(lái)保持持續(xù)地競(jìng)爭(zhēng)力。

邊緣計(jì)算主要是處理來(lái)自更接近其創(chuàng)建位置的設(shè)備信息，而不是在云平臺(tái)中來(lái)回調(diào)取信息。5G的到來(lái)，為邊緣計(jì)算之前不可能實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用鋪平了道路。比如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)，5G的超低延遲特性使你看到的東西與你正在做的事情保持同步；還有自動(dòng)駕駛汽車，需要在瞬間對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并做出決策。

IDC預(yù)測(cè)，到2025年，全球?qū)⒂?500億臺(tái)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備(包括RFID)，其中大部分都會(huì)實(shí)時(shí)輸出數(shù)據(jù)。2017年，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)僅占所有創(chuàng)建、捕獲或復(fù)制信息的15%；到2025年，這一比例有望達(dá)到30%。從百分比上看，邊緣計(jì)算似乎不會(huì)帶來(lái)翻天覆地的變化，但是從數(shù)據(jù)的原始容量來(lái)看，這是一個(gè)數(shù)量級(jí)的增長(zhǎng)(從~5 zb到~ 50zb)。邊緣計(jì)算基于海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，具有同步智能分析的能力，同時(shí)最小化帶寬開(kāi)銷。?

新的定義

即使已經(jīng)到了2020年，關(guān)于“邊緣”的定義仍會(huì)仁者見(jiàn)仁智者見(jiàn)智。從NIST（美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所）到IEEE，模型仍在不斷發(fā)展。它可以是樹(shù)莓派選擇性地將傳感器信息發(fā)送到云上，也可以是谷歌在線流媒體平臺(tái)上處理數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)。雖然這兩種模型之間有很大的差距，但它們都使計(jì)算資源更接近用戶終端。

一份相對(duì)中立的邊緣計(jì)算報(bào)告中給出了一個(gè)更明確的定義，得到了一些行業(yè)的共識(shí)：

●邊緣是一個(gè)位置，而不是一個(gè)新事物。

●邊緣計(jì)算有很多，但我們關(guān)心的是網(wǎng)絡(luò)“最后一公里”的邊緣計(jì)算。

●邊緣計(jì)算有兩種形式：基礎(chǔ)設(shè)施邊緣和設(shè)備邊緣。

●計(jì)算將同時(shí)存在于邊緣和云平臺(tái)，他們之間的界線越來(lái)越難以劃分

通俗地來(lái)講，設(shè)備邊緣包含終端，如電話、無(wú)人機(jī)、AR耳機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器和聯(lián)網(wǎng)汽車；還包含網(wǎng)關(guān)設(shè)備，如交換機(jī)和路由器；以及本地服務(wù)器。它們都在網(wǎng)絡(luò)最后一公里的下游。基礎(chǔ)設(shè)施邊緣存在于上游，是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)接入設(shè)備和數(shù)據(jù)中心獲取計(jì)算資源。

上圖：從設(shè)備邊緣到基礎(chǔ)設(shè)施邊緣的上下游鏈條

例如在大鉆機(jī)案例中，樹(shù)莓派是在設(shè)備邊緣，它不需要實(shí)時(shí)傳輸環(huán)境數(shù)據(jù)來(lái)占用帶寬，而是在本地進(jìn)行處理，除非緊急任務(wù)下才向后臺(tái)上報(bào)。相反，當(dāng)本地?cái)?shù)據(jù)中心需要提供每秒60幀的流媒體速度來(lái)播放4K高清視頻時(shí)，雖然設(shè)備邊緣能提供了一個(gè)明顯的低延遲優(yōu)勢(shì)，但是用戶更希望向上游獲得一個(gè)具有更強(qiáng)大的處理能力的硬件。

除了分布式基礎(chǔ)設(shè)施靠近核心網(wǎng)絡(luò)之外，對(duì)云的要求也變得更集中化和可擴(kuò)展性。但是，當(dāng)您使用云計(jì)算時(shí)，延遲要高得多(而且一致性也差得多)。

低時(shí)延邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)

人們很容易將低延遲視為邊緣計(jì)算的殺手锏，尤其是在云計(jì)算受到物理限制的情況下。

數(shù)據(jù)的傳輸速度不可能超過(guò)光速，因此向數(shù)百或數(shù)千英里外的服務(wù)器發(fā)出請(qǐng)求必然要花費(fèi)數(shù)十或數(shù)百毫秒才能完成。當(dāng)你滾動(dòng)網(wǎng)頁(yè)時(shí)，這種區(qū)別是看不出來(lái)的。但對(duì)于遠(yuǎn)程操作的外科醫(yī)生或虛擬現(xiàn)實(shí)中的游戲玩家來(lái)說(shuō)，這些延遲是無(wú)法接受的。

邊緣計(jì)算則消除了延遲以保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。

上圖：未來(lái)設(shè)備和應(yīng)用對(duì)網(wǎng)絡(luò)寬帶和網(wǎng)絡(luò)延遲的要求變化

邊緣計(jì)算還避免了在連接的設(shè)備和云之間來(lái)回傳輸數(shù)據(jù)。如果您可以確定數(shù)據(jù)的價(jià)值更接近它被創(chuàng)建的地方，那么就可以優(yōu)化數(shù)據(jù)流動(dòng)的方式。將流量只用于云上的數(shù)據(jù)，可以減少帶寬和存儲(chǔ)成本，對(duì)延時(shí)性不敏感的應(yīng)用也是如此。

邊緣計(jì)算還會(huì)帶來(lái)可靠性。在惡劣的環(huán)境中，設(shè)備邊緣和集中式云之間數(shù)據(jù)傳輸可能會(huì)出現(xiàn)很多問(wèn)題。如海上平臺(tái)、煉油廠或太陽(yáng)能農(nóng)場(chǎng)，設(shè)備邊緣和基礎(chǔ)設(shè)施邊緣可以在連接不到云的情況下半自主地運(yùn)行。

分布式體系結(jié)構(gòu)甚至是安全的福音。將更少的信息轉(zhuǎn)移到云中意味著攔截的信息更少。邊緣的數(shù)據(jù)分析在地理上分散了風(fēng)險(xiǎn)，端點(diǎn)信息本身并不容易保護(hù)，因此，邊緣處的防火墻有助于限制攻擊的范圍。而且，出于遵從性原因，將數(shù)據(jù)保存在本地可能很有用。邊緣基礎(chǔ)設(shè)施提供了基于地理位置或版本權(quán)限訪問(wèn)的靈活性。

5G和邊緣計(jì)算相互促進(jìn)

邊緣計(jì)算并不新鮮。早在2000年，內(nèi)容傳播網(wǎng)絡(luò)就被稱為邊緣網(wǎng)絡(luò)。但人們普遍認(rèn)為，隨著5G覆蓋范圍的擴(kuò)大，邊緣計(jì)算將有助于利用本地(而非區(qū)域)計(jì)算資源解決現(xiàn)代應(yīng)用程序的高帶寬、低延遲需求。

5G技術(shù)將使計(jì)算資源更接近數(shù)據(jù)生成的地方，從而提高企業(yè)應(yīng)用程序的速度、可靠性和靈活性。更多的信息將在5G網(wǎng)絡(luò)之間高效傳輸，而不需要往返于中央云上。因此，我們將會(huì)看到以前不存在的應(yīng)用案例。

根據(jù)《邊緣計(jì)算狀態(tài)報(bào)告2020》，對(duì)邊緣計(jì)算的最大需求來(lái)自于通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商，他們要不斷的更新基礎(chǔ)設(shè)施和升級(jí)5G網(wǎng)絡(luò)。在這些網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行的移動(dòng)消費(fèi)者服務(wù)將依賴于邊緣計(jì)算，來(lái)支持在線游戲平臺(tái)、增強(qiáng)/虛擬現(xiàn)實(shí)和人工智能等應(yīng)用。

智能家庭、智能電網(wǎng)和智能城市都傾向于使用設(shè)備邊緣平臺(tái)。但是，隨著這些用例的發(fā)展和變得更加復(fù)雜，也會(huì)出現(xiàn)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施邊緣功能的需求。5G對(duì)超可靠低延遲通信(URLLC)和大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)通信(mMTC)的規(guī)定意味著設(shè)備和邊緣計(jì)算可以更緊密地連接在一起，使它們的短連接更高效。

如圖所示:交通信號(hào)燈聯(lián)網(wǎng)并連接到邊緣網(wǎng)關(guān)，數(shù)據(jù)可以在那里被收集和分析。作為邊緣網(wǎng)絡(luò)的一部分，它們可以向地圖工具提供數(shù)據(jù)，并圍繞擁塞問(wèn)題重新設(shè)置路線。

值得一提的還有自動(dòng)駕駛汽車。它是5G增強(qiáng)的邊緣計(jì)算的典范。現(xiàn)在最新的汽車已經(jīng)利用設(shè)備邊緣上的計(jì)算資源進(jìn)行避碰、車道保持和自適應(yīng)巡航控制。但隨著輔助駕駛和自動(dòng)駕駛功能變得越來(lái)越復(fù)雜，將需要添加來(lái)自周圍環(huán)境的基礎(chǔ)設(shè)施的邊緣資源。例如:根據(jù)前方的交通狀況來(lái)調(diào)整行程，與其他自動(dòng)駕駛車輛相互協(xié)調(diào)在紅燈前通過(guò)，或者在瞬間做出決定以避免不安全情況。

邊緣計(jì)算還需成長(zhǎng)

邊緣計(jì)算被列為Gartner 2020年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)之一。同時(shí)列表中的其他幾個(gè)概念也植根于邊緣計(jì)算。超自動(dòng)化致力于應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，它將依賴于低延遲和持續(xù)可靠的通信基礎(chǔ)。多維體驗(yàn)也是一大趨勢(shì)，它依賴于高帶寬和實(shí)時(shí)處理的多維傳感器和多功能界面。當(dāng)然，智能的事物都與AI、5G和邊緣計(jì)算有關(guān)。

如圖所示：邊緣技術(shù)和數(shù)據(jù)中心全球年度資本支出預(yù)計(jì)在2028年達(dá)到1460億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為35%。

圖片來(lái)源：《邊緣計(jì)算狀態(tài)報(bào)告2020》

啟用這些新的應(yīng)用將需要大量的投資。據(jù)Tolaga Research預(yù)測(cè)，從現(xiàn)在到2028年，IT和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的累計(jì)資本支出將達(dá)到7000億美元。

隨著計(jì)算資源從集中式云向分布式邊緣的擴(kuò)散，新的應(yīng)用、新的機(jī)會(huì)比比皆是，特別是成熟的基礎(chǔ)設(shè)施邊緣。理解邊緣計(jì)算和5G的影響將幫你給客戶帶來(lái)更加無(wú)縫的體驗(yàn)，洞察新市場(chǎng)，并迅速做出反應(yīng)決策。