圖片來自“123rf.com.cn”

數(shù)十億物聯(lián)網(wǎng)設備和5G網(wǎng)絡這兩股力量必將推動計算工作負載的部署方式發(fā)生深遠而重大的變化。

近年來，計算工作負載一直在遷移：先是從本地數(shù)據(jù)中心遷移到云，現(xiàn)在日益從云數(shù)據(jù)中心遷移到更靠近所處理的數(shù)據(jù)源的“邊緣”位置。旨在縮短數(shù)據(jù)的傳輸距離，從而消除帶寬和延遲問題，最終提升應用和服務的性能和可靠性，并降低運行成本。

這倒不是說本地環(huán)境或云中心已死亡;一些數(shù)據(jù)總是需要存儲在集中的地方并加以處理。但數(shù)字基礎設施無疑在發(fā)生變化。比如據(jù)Gartner聲稱，到2025年，80%的企業(yè)將關閉傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，而2018年這個比例只有10%。工作負載的布置是這次基礎設施演變的關鍵驅動因素，工作負載的布置有賴于各種業(yè)務需求，這家調研公司稱：

隨著最近業(yè)務驅動的IT項目不斷增加(通常超出傳統(tǒng)IT預算的范圍)，實施物聯(lián)網(wǎng)解決方案、邊緣計算環(huán)境和“非傳統(tǒng)”IT的現(xiàn)象在迅速增多。此外日益關注面向外部的應用的客戶體驗，并日益關注糟糕的客戶體驗給企業(yè)聲譽帶來的直接影響。關注外部的這種形勢導致許多企業(yè)組織基于網(wǎng)絡延遲、客戶群體和地緣政治限制因素(比如歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護條例》即GDPR或監(jiān)管方面的限制)，重新考慮某些應用的布置。

當然，邊緣計算面臨挑戰(zhàn)，尤其是連接方面(連接斷斷續(xù)續(xù))，具體表現(xiàn)為網(wǎng)絡邊緣處帶寬低及/或延遲高。如果大量智能邊緣設備運行的軟件(比如機器學習應用)需要與中央云服務器或“霧計算”中的節(jié)點進行聯(lián)系，這就會出現(xiàn)問題。然而，解決方案正在開發(fā)中。

由于邊緣計算處于Gartner 2018年云計算成熟度曲線的高峰期，在標準和最佳實踐得以確定之前，還要經歷一段相當長的幻滅期，之后才會得到主流界的采用。本文旨在評估邊緣計算的現(xiàn)狀。

不同機構的定義

邊緣計算是個比較新的概念，已經與另一個術語“霧計算”聯(lián)系起來，這可能會在非專業(yè)觀察人士當中造成混淆。下面是幾個定義，但愿可以澄清一下。

?Futurum Research：不像云計算依賴數(shù)據(jù)中心和通信帶寬來處理和分析數(shù)據(jù)，邊緣計算在網(wǎng)絡邊緣附近處理和分析數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)最初在邊緣附近加以收集。邊緣計算(專注于在網(wǎng)絡節(jié)點層面處理和分析的一類霧計算)......應被視為霧計算的一個事實上的要素。

?State of the Edge 2018：將計算能力提供給網(wǎng)絡的邏輯末端，以便改善應用和服務的性能、運營成本和可靠性。通過縮短設備與提供給設備的云資源之間的距離，另外減少網(wǎng)絡跳數(shù)，邊緣計算消除了當今互聯(lián)網(wǎng)在延遲和帶寬方面的限制，從而帶來全新的應用類別。實際上，這意味著沿著今天的集中式數(shù)據(jù)中心和越來越多的現(xiàn)場設備之間的路徑，分配新的資源和軟件堆棧，而這條路徑鄰近最后一英里網(wǎng)絡，連接基礎設施和設備兩端。

?451 Research/開放霧聯(lián)盟：[霧]的一端始于邊緣設備(我們在這里定義的邊緣設備是生成傳感器數(shù)據(jù)的那些設備，比如車輛、制造設備和“智能”醫(yī)療設備)，這些設備擁有必要的計算硬件、操作系統(tǒng)、應用軟件和連接功能，以便參與分布式分析霧。它從邊緣延伸到“近邊緣”功能，比如本地數(shù)據(jù)中心及其他計算資產、企業(yè)或運營商無線接入網(wǎng)絡內的多接入邊緣(MEC)功能、托管服務提供商內的中間計算和存儲功能以及互連和托管設施，最終延伸到云服務提供商。這些位置有集成或主機“霧節(jié)點”，這些其實是能夠參與整個分布式分析系統(tǒng)的設備。

?David Linthicum(德勤咨詢公司的首席云戰(zhàn)略官)：“就邊緣計算而言，計算系統(tǒng)和存儲系統(tǒng)也位于邊緣，盡可能接近生成所處理的數(shù)據(jù)的部件、設備、應用或人。目的是消除處理延遲，因為數(shù)據(jù)不必從網(wǎng)絡邊緣發(fā)送到中央處理系統(tǒng)，然后發(fā)回到邊緣......思科首創(chuàng)的“霧計算”這個術語還指將計算擴展到網(wǎng)絡邊緣。思科在2014年1月推出了其霧計算，以此將云計算功能引入到網(wǎng)絡邊緣......實際上，霧是標準，邊緣是概念。霧實現(xiàn)了邊緣計算概念中的可重復結構，那樣企業(yè)就可以將計算推送到集中系統(tǒng)或云之外的地方，以獲得更好的性能和可擴展性?！?/p>

開放霧聯(lián)盟在下面直觀地顯示了網(wǎng)絡邊緣處生成數(shù)據(jù)的“物件”、核心處的云數(shù)據(jù)中心以及介于兩者之間的霧基礎設施三者之間的關系：

圖片來源：開放霧聯(lián)盟

市場估計

據(jù)B2B調研公司MarketsandMarkets聲稱，到2022年，邊緣計算市場的價值將達到67.2億美元，比2017年的14.7億美元大幅增多，年復合增長率(CAGR)高達35.4%。幾大驅動因素是物聯(lián)網(wǎng)和5G網(wǎng)絡的出現(xiàn)、“智能”應用的數(shù)量增加以及云基礎設施上的負載越來越大。

邊緣計算市場狀況

驅動因素：云基礎設施上的負載越來越大;不同行業(yè)有種類廣泛的應用;智能應用的數(shù)量增加

制約因素：與邊緣計算有關的安全和隱私問題

機會：5G網(wǎng)絡出現(xiàn)

挑戰(zhàn)：不夠到位的行業(yè)標準和互操作性問題(數(shù)據(jù)來源：MarketsandMarkets)

在MarketsandMarkets考慮的幾個垂直細分領域中，預計電信IT在2017年至2022年預測期內擁有最大的市場份額。這是由于企業(yè)面臨繁重的網(wǎng)絡負載，對帶寬需求又越來越高，因而需要優(yōu)化和擴展無線接入網(wǎng)絡(RAN)，以便為其應用和服務提供高效的移動(或多接入)邊緣計算(MEC)環(huán)境。

MarketsandMarkets表示，在預測期內，邊緣計算市場增長最快的細分領域很可能是零售：與智能應用相連接的物聯(lián)網(wǎng)傳感器、攝像頭和信標生成大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以更有效地在網(wǎng)絡邊緣而不是在云或本地數(shù)據(jù)中心加以收集、存儲和處理。

Grand View Research的觀點較為保守，估計到2025年邊緣計算市場的價值將達到32.4億美元，不過在2017年至2025年預測期內，CAGR仍達到“驚人”的41%。這家研究公司表示，從地區(qū)來看，由于物聯(lián)網(wǎng)設備在美國和加拿大的普及率日增，北美將領跑全球市場，CAGR最高的垂直細分領域將是醫(yī)療保健和生命科學，這歸因于“邊緣計算解決方案提供了存儲能力和實時計算”。Grand View Research表示，由于邊緣計算解決方案能夠降低運營成本，中小企業(yè)在預測期內的CAGR將最高(46.5%)。

增長形勢最樂觀的預測來自451 Research，2017年10月開放霧聯(lián)盟委托這家調研公司搞了一份研究，名為《霧計算市場的規(guī)模和影響》。這項廣泛的研究估計到2022年，霧計算的市場規(guī)模有望達到182億美元，遠高于2018年的10.3億美元和2019年的37億美元，2018年至2022年的CAGR高達104.9%。

數(shù)據(jù)來源：451 Research和開放霧聯(lián)盟

據(jù)451 Research聲稱，就市場份額而言，2022年霧計算領先的垂直細分領域將是公用事業(yè)、交通運輸、醫(yī)療保健、工業(yè)和農業(yè)。

圖片來源：451 Research和開放霧聯(lián)盟

說到2022年的霧計算生態(tài)系統(tǒng)，451 Research分成了這幾大部分：

數(shù)據(jù)來源：451 Research和開放霧聯(lián)盟

硬件這部分遙遙領先，在2022年餅形圖中占有42.1%的份額，其次是霧應用/平臺(21.5%)和霧服務(20.4%)。難怪硬件供應商和云應用/服務提供商在競相涌入迅速發(fā)展的邊緣/霧市場。

盡管側重點各不相同，但這些預測清楚地表明，兩股合力正形成邊緣計算的“完美風暴”：數(shù)量快速增加的聯(lián)網(wǎng)設備和即將出現(xiàn)的高帶寬低延遲5G網(wǎng)絡。愛立信2018年6月的《移動報告》總結了這些領域的預期發(fā)展動向。

雖然PC、筆記本電腦、平板電腦以及手機在2017年至2023年期間增長平緩，但物聯(lián)網(wǎng)設備增長迅猛：擁有廣域連接的設備其CAGR將達到30%，短距離物聯(lián)網(wǎng)設備的增長勢頭要弱一些(CAGR為17%)。這導致2017年(175億個)至2023年(314億個)的聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量增長近80%(79.4%)：

*蜂窩物聯(lián)網(wǎng)設備是廣域物聯(lián)網(wǎng)設備的子集

數(shù)據(jù)來源：愛立信《移動報告》2018年6月

至于5G，愛立信預計2018年下半年會出現(xiàn)首批純數(shù)據(jù)設備，2019年出現(xiàn)首批5G智能手機。繼第三代芯片組在2020年問世后，到2023年，該公司預計全球會有10億部聯(lián)網(wǎng)的5G設備。

CPE / FWT：客戶提供的設備/固定無線終端

圖片來源：愛立信《移動報告》2018年6月

愛立信表示，預計2020年會出現(xiàn)首批基于模塊的5G物聯(lián)網(wǎng)設備，支持面向工業(yè)過程監(jiān)控的超低延遲通信。

標準和組織

任何新的IT項目都需要標準和最佳實踐，而早期階段的特點常常是多家組織和聯(lián)盟林立，它們的工作議程各不相同(盡管成員常常存在很大的重疊)。邊緣/霧計算也不例外。

霧計算是思科杜撰的一個術語，得到了開放霧聯(lián)盟的支持，該聯(lián)盟由Arm、思科、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學邊緣實驗室于2015年共同成立。其使命內容如下(部分)：

我們致力于定義涵蓋分布式計算、網(wǎng)絡、存儲、控制和資源的一種架構，以支持物聯(lián)網(wǎng)邊緣處的智能，包括自我感知的自主機器、物件、設備和智能對象。開放霧聯(lián)盟的成員還將確定和開發(fā)新的運營模式。最終，我們的工作將有助于實現(xiàn)和推動下一代物聯(lián)網(wǎng)。

邊緣計算由Linux基金會主持的開源項目EdgeX Foundry負責推廣。EdgeX Foundry的目標包括：構建和推廣EdgeX成為統(tǒng)一物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的通用平臺，認證EdgeX組件以確?；ゲ僮餍院图嫒菪裕峁┛焖賱?chuàng)建基于EdgeX的物聯(lián)網(wǎng)邊緣解決方案的工具，并與相關的開源項目、標準組織和行業(yè)聯(lián)盟合作。

據(jù)EdgeX Foundry聲稱：“該項目注重的是邊緣節(jié)點，比如嵌入式PC、集線器、網(wǎng)關、路由器和本地服務器，以克服分布式物聯(lián)網(wǎng)霧架構中互操作性方面的重大挑戰(zhàn)。”

EdgeX Foundry的技術指導委員會包括來自IOTech、ADI、Mainflux、戴爾、Linux基金會、三星電子、VMware和Canonical的代表。

這個領域還有另外兩大行業(yè)機構：一個是注重日本市場的EdgeCross聯(lián)盟，由歐姆龍公司、Advantech、NEC、IBM日本、Oracle日本和三菱電機于2017年11月共同成立;另一個是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟，由AT&T、思科、通用電氣、英特爾和IBM于2014年共同成立。

調查說明了什么？

Futurum Research在2017年底調查了500多家北美公司(員工數(shù)量從500人到50000人不等)，以了解它們在邊緣計算方面的狀況：采用、部署以及投資意向等。Futurum表示，所有調查對象都對邊緣計算的投資決策有影響，其中41.8%是“運營人員”，25.6%是“董事、經理和團隊負責人”，不過只有8.6%屬于“主管、高管、老板和合作伙伴”。

Futurum聲稱，近四分之三(72.7%)的公司已經實施了邊緣計算戰(zhàn)略，或正在實施這一戰(zhàn)略。此外，幾乎所有(93.3%)的公司打算在今后12個月內投入于邊緣計算：

數(shù)據(jù)來源：Futurum Research

Futurum還編制了一份通用的數(shù)字化轉型指數(shù)，該指數(shù)在2018年將68%的公司列入“領導者”和“采用者”這兩個類別。因此，72.7%的調查對象已經投入于邊緣計算，這表明邊緣計算對于精通技術的企業(yè)來說是個熱門話題。然而Futurum也特別指出，“93.3%的企業(yè)在今后12個月內投入于邊緣計算的熱情說明不了它們的投入規(guī)模?！?/p>

被問及邊緣計算數(shù)據(jù)流在業(yè)務流程中的重要性時，F(xiàn)uturum的調查對象繼續(xù)給出了積極的看法，71.8%的調查對象稱這種數(shù)據(jù)流“至關重要”(22.2%)或“非常重要”(49.6%)：

數(shù)據(jù)來源：Futurum Research

哪些關鍵因素促使企業(yè)對邊緣計算有這么高漲的熱情?對于Futurum的調查對象來說，最主要的因素是“提升應用性能”，其次是“實時分析/數(shù)據(jù)流”：

數(shù)據(jù)來源：Futurum Research

這家調研公司解釋，這些優(yōu)先事項體現(xiàn)了企業(yè)需要提升運營效率，表明物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略比較低的排名在“未來幾年可能會上升”，物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略常常被認為是邊緣計算的一種典型的使用場景。

這家研究公司表示，只有15.6%的調查對象旨在將邊緣計算和云計算分開來，這個決定常常有賴于數(shù)據(jù)和系統(tǒng)安全方面的問題以及注重劃分開來的運營。因而，近64%(63.9%)的調查對象已經部署(28.3%)或正在物色(35.6%)綜合的邊緣/數(shù)據(jù)中心分析解決方案，另外20.5%的調查對象不確定將這些功能組合起來還是分開來：

數(shù)據(jù)來源：Futurum Research

回答“不確定”和“正在物色”的占調查樣本總數(shù)的56.1%，這顯然表明邊緣計算提供商大有機會。

2017年12月，開放霧聯(lián)盟就霧計算行情調查了其61家成員組織，發(fā)現(xiàn)多達70%的CEO意識到霧計算項目已上了工作議程。

2018年霧計算預算普遍增加(40%)或保持不變(51%)，只有5%的調查對象聲稱預算減少。這類項目主要歸屬研發(fā)部門(51%)，絕大多數(shù)將物聯(lián)網(wǎng)應用視作主要的關注領域(70%)。

安全是調查對象當中最關注的問題(32%)，其次是擔心早期/未經證實的技術、互操作性和不明確的投資回報率。促使企業(yè)對霧計算備感興趣的主要因素是延遲和帶寬問題。調查對象預計制造、智慧城市和交通運輸將是采用霧計算的幾大行業(yè)領域，其次是能源、醫(yī)療保健和智能家居。

主要供應商

邊緣/霧計算可以將工作負載從云數(shù)據(jù)中心提取出來，因此看到云巨頭采取措施、防止那些工作負載逃離其軌道也就不足為奇了。

亞馬遜

AWS Greengrass在亞馬遜的2016年re：Invent開發(fā)者大會上推出，立足于該公司現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)和Lambda(Serverless計算)產品，旨在將AWS擴展到間歇連接的邊緣設備。

亞馬遜稱：“借助AWS Greengrass，開發(fā)人員可以徑直從AWS管理控制臺，將AWS Lambda函數(shù)添加到聯(lián)網(wǎng)設備，而設備在本地執(zhí)行代碼，以便設備可以響應事件，并近乎實時地執(zhí)行操作。AWS Greengrass還包括AWS物聯(lián)網(wǎng)消息傳遞和同步功能，因此設備可以在不連回到云的情況下向其他設備發(fā)送消息。AWS Greengrass讓客戶可以靈活地讓設備在必要時依賴云，在必要時自行執(zhí)行任務，并在必要時相互聯(lián)系，這一切都在一個無縫的環(huán)境中進行?！?/p>

圖片來源：AWS

當然，這些是“智能”邊緣設備：Greengrass需要至少1GHz的計算芯片(Arm或x86)、128MB內存，還有操作系統(tǒng)、消息吞吐量和AWS Lambda執(zhí)行所需的額外資源。據(jù)亞馬遜聲稱：“Greengrass Core可以在從Raspberry Pi到服務器級設備的多種設備上運行。”

微軟

Azure IoT Edge在微軟的BUILD 2017開發(fā)者大會上推出，2018年6月以后開始面市，它讓云工作負載可實現(xiàn)容器化，并在從Raspberry Pi到工業(yè)網(wǎng)關的多種智能設備上本地運行。

Azure IoT Edge包含三個部分：IoT Edge模塊、IoT Edge運行時環(huán)境和IoT中心。IoT Edge模塊是運行Azure服務、第三方服務或自定義代碼的容器，它們部署到IoT Edge設備上，并在本地執(zhí)行。IoT Edge運行時環(huán)境在每個IoT Edge設備上運行，管理已部署的模塊。而IoT中心是基于云的界面，用于遠程監(jiān)控和管理IoT Edge設備。

下圖顯示了Azure IoT Edge的不同部分如何組合在一起：

圖片來源：微軟

推出正式版后，微軟為Azure IoT Edge添加了新功能，包括支持開源、設備配置、安全和管理服務以及簡化的開發(fā)者體驗。

谷歌

谷歌的Edge TPU ASIC與1美分硬幣相比

2018年7月，谷歌宣布推出兩款大規(guī)模開發(fā)和部署智能聯(lián)網(wǎng)設備的產品：Edge TPU和Cloud IoT Edge。Edge TPU是一種專用的小型ASIC芯片，旨在在邊緣設備上運行TensorFlow Lite機器學習模型。Cloud IoT Edge是軟件堆棧，負責將谷歌的云服務擴展到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關和邊緣設備。

Cloud IoT Edge有三個主要組件：便于網(wǎng)關級設備(至少有一個CPU)存儲、轉換和處理邊緣數(shù)據(jù)，并從中提取信息的運行時環(huán)境，同時與谷歌云IoT平臺的其余組件協(xié)同操作; Edge IoT Core運行時環(huán)境，可將邊緣設備安全地連接到云;以及 Edge ML運行時環(huán)境，它基于TensorFlow Lite，使用預先訓練的模型執(zhí)行機器學習推理。

圖片來源：谷歌

撰寫本文時(2018年9月)，Edge TPU和Cloud IoT Edge都處于alpha測試階段。

前景展望

向邊緣/霧計算轉變是IT界定期出現(xiàn)的一種模式轉變，比如就像從大型機轉向臺式機、轉向本地數(shù)據(jù)中心，再轉向云數(shù)據(jù)中心?，F(xiàn)在，我們看到眾多的現(xiàn)有組件連同數(shù)十億個智能物聯(lián)網(wǎng)設備由網(wǎng)關和節(jié)點組成的“霧”連接起來。設備連接一向是阻礙這種轉變的瓶頸，但隨著5G移動網(wǎng)絡問世，這種情況將得到極大的改善。

凡是得益于及時分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流的行業(yè)部門(幾乎各行各業(yè))都會對邊緣/霧計算感興趣。這就是為什么技術堆棧所有層面的供應商都大有機會：標準、網(wǎng)絡、計算、存儲、應用和服務。

由于越來越多的數(shù)據(jù)在更多的地方生成、處理和存儲，基礎設施管理以及數(shù)據(jù)安全、隱私和治理方面的問題會變得比現(xiàn)在更重要。但愿那些問題盡快得到解決。

原文鏈接：https://www.zdnet.com/article/edge-computing-the-state-of-the-next-it-transformation/