像絕大多數(shù)新興的IT發(fā)展趨勢一樣，“邊緣計(jì)算”并不是一場革命，相反，其更多的則是一次進(jìn)化。邊緣計(jì)算的根源在于本世紀(jì)初的內(nèi)容交付和點(diǎn)對點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)以及網(wǎng)格計(jì)算。然而，隨著網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算和分析技術(shù)能力的不斷提高及其與大規(guī)模數(shù)據(jù)增長的處理需求相結(jié)合，意味著現(xiàn)如今，計(jì)算對于企業(yè)組織機(jī)構(gòu)的IT經(jīng)理們而言將變得越來越重要。
隨著大量預(yù)期的數(shù)據(jù)信息被發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)，并通過網(wǎng)絡(luò)不斷增長，企業(yè)組織正在開發(fā)更接近網(wǎng)絡(luò)邊緣的計(jì)算能力，因?yàn)楹Ａ康臄?shù)據(jù)信息就是在這些網(wǎng)絡(luò)邊緣生成的。邊緣計(jì)算所創(chuàng)建的中斷允許本地用戶實(shí)時(shí)生成和執(zhí)行數(shù)據(jù)分析。但是，盡管這一發(fā)展趨勢背后的勢頭越來越大，整個(gè)業(yè)界對于如何以及何時(shí)部署邊緣計(jì)算仍然不確定。未來幾年，邊緣技術(shù)能否推動行業(yè)業(yè)務(wù)決策，抑或更廣泛的部署是否需要進(jìn)一步推進(jìn)和全面的長期規(guī)劃;哪些使用案例會切實(shí)的推動邊緣計(jì)算的部署實(shí)施，還有哪些挑戰(zhàn)仍然存在;等等這一系列的問題都亟待解答。
何謂邊緣計(jì)算?
對于其定義，廣義的邊緣計(jì)算這一概念似乎起源于近20年前，彼時(shí)，邊緣服務(wù)器指的是涉及到內(nèi)容傳送網(wǎng)絡(luò)(CDN)中的服務(wù)器的術(shù)語。其最近出現(xiàn)在處理、分析和應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)邊緣的數(shù)據(jù)源產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的知識背景下，而不是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)?ldquo;核心”處理單元。
“邊緣”這一術(shù)語是基于數(shù)據(jù)源的處理接近度以及分析所發(fā)生的位置，因此，其涵蓋了一系列可能的用途。來自物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備、移動設(shè)備以及網(wǎng)絡(luò)的海量數(shù)據(jù)各自均有著不同的處理要求和優(yōu)先級，而且這些數(shù)據(jù)還將繼續(xù)產(chǎn)生。這種轉(zhuǎn)變將強(qiáng)調(diào)計(jì)算所發(fā)生的具體位置的重要性，故而要求更小、更靈活的處理單元更貼近用戶。其可能采取分布式微型數(shù)據(jù)中心的形式，具備本地網(wǎng)絡(luò)接入和互連點(diǎn)，實(shí)質(zhì)上形成了一款分布式云服務(wù)。
什么因素推動我們走向邊緣?
即將到來的數(shù)據(jù)傳輸增長背后的力量是計(jì)算機(jī)與計(jì)算機(jī)的通信和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增加的結(jié)果。由于各種各樣的傳感器和處理器可以創(chuàng)造和傳輸大量的數(shù)據(jù)信息。而與此同時(shí)，市場對于人工智能和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、無人駕駛飛機(jī)以及自動化交通系統(tǒng)方面的投資和開發(fā)也越來越多——這一切均推動了邊緣計(jì)算的發(fā)展。
2015年，思科云指數(shù)發(fā)現(xiàn)，在全球所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)中，約有90%的數(shù)據(jù)是此前兩年內(nèi)所產(chǎn)生的。該指數(shù)還預(yù)測，從2014年到2019年，每月的互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議(IP)流量將以超過100%的復(fù)合年增長率(CAGR)保持持續(xù)的增長。與此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量預(yù)計(jì)將以每年7%的年均復(fù)合增長率增長，所連接的設(shè)備的數(shù)量也將增長更快，達(dá)到11.4%的復(fù)合年增長率。
而在同一個(gè)五年的時(shí)間跨度內(nèi)，視頻數(shù)據(jù)的傳輸預(yù)計(jì)將增長80%。從這些數(shù)據(jù)來看，截至2016年，共計(jì)約有34億人在互聯(lián)網(wǎng)上活動。YouTube用戶每天下載400個(gè)小時(shí)的新視頻，Instagram用戶每分鐘為250萬張照片點(diǎn)過贊，而Facebook用戶每分鐘則分享了300萬個(gè)帖子，每分鐘點(diǎn)贊的帖子數(shù)量則超過了400萬。此外，每天每分鐘進(jìn)行了大約400萬次Google搜索，每分鐘所發(fā)送的電子郵件數(shù)量超過2億封，在蘋果應(yīng)用程序商店所下載的App應(yīng)用程序量超過了40萬，發(fā)送了277,000條推文。在財(cái)務(wù)方面，亞馬遜每天每分鐘所銷售的商品和服務(wù)價(jià)值約達(dá)8萬美元!
消費(fèi)和技術(shù)因素的結(jié)合創(chuàng)造了一系列更為復(fù)雜的驅(qū)動因素，這些驅(qū)動因素在行業(yè)和地理上的差異很大。一般說來，推動我們走向邊緣網(wǎng)絡(luò)的三大驅(qū)動因素如下：
不斷變化的消費(fèi)者和商業(yè)預(yù)期，以及數(shù)據(jù)使用情況;
新興技術(shù)的發(fā)展，特別是在網(wǎng)絡(luò)、處理、軟件和協(xié)議領(lǐng)域，使邊緣計(jì)算成為可能;
邊緣處理的應(yīng)用程序，如整合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)的機(jī)會、更高的網(wǎng)絡(luò)處理和傳輸效率、更低的延遲，進(jìn)而提供了更好的客戶體驗(yàn)和數(shù)據(jù)安全性。
邊緣處理在企業(yè)業(yè)務(wù)中的使用
與任何其它IT趨勢一樣，商業(yè)和技術(shù)專業(yè)人士都希望知道這些新的技術(shù)進(jìn)步趨勢將如何幫助他們優(yōu)化運(yùn)營。但是，邊緣計(jì)算可能并不適合所有的業(yè)務(wù)，至少現(xiàn)在是這樣。邊緣計(jì)算和應(yīng)用程序的采用最終將取決于這些技術(shù)與業(yè)務(wù)目標(biāo)的關(guān)聯(lián)程度，取決于企業(yè)是否擁有有效實(shí)施、管理和貨幣化它們的資源。
有幾大行業(yè)將特別能夠從邊緣計(jì)算中受益：
智能城市。邊緣計(jì)算可以廣泛應(yīng)用于智能社區(qū)或城市。隨著傳感器和信息源的不斷增加(交通系統(tǒng)、醫(yī)療系統(tǒng)、公用服務(wù)事業(yè)和安保計(jì)劃)，在中央位置存儲和分析數(shù)據(jù)已經(jīng)變得不太可行。邊緣計(jì)算還可以減少社區(qū)服務(wù)中的延遲，例如針對醫(yī)療緊急情況、執(zhí)法、交通模式和公共交通等的處理。其還考慮到了地理精度，因此能夠?qū)⑻囟ń值馈⒔謪^(qū)或郊區(qū)相關(guān)的信息與該地區(qū)的用戶即時(shí)共享。這些應(yīng)用程序和技術(shù)將最終確定邊緣是否從交通系統(tǒng)傳感器和路燈延伸到數(shù)據(jù)中心的泵、渦輪機(jī)和其他傳統(tǒng)上不相連的實(shí)用設(shè)備。在發(fā)生自然災(zāi)害時(shí)，智能城市邊緣網(wǎng)絡(luò)將如何收集和分發(fā)信息?如何利用智慧城市和邊緣技術(shù)來傳遞和緩解水和汽油等資源對供應(yīng)鏈的影響?
智能商業(yè)和公共交通運(yùn)輸業(yè)。邊緣計(jì)算已經(jīng)為商業(yè)和公共交通運(yùn)輸業(yè)執(zhí)行了許多方面的功能了。對于諸如飛機(jī)、輪船和宇宙飛船等復(fù)雜的飛行器來說，在邊緣的加速處理需求和邊緣計(jì)算/分析意味著只傳輸最為重要的信息以便進(jìn)行進(jìn)一步的分析;大部分都是本地存儲的。邊緣技術(shù)允許交通和環(huán)境傳感器處理和提供最相關(guān)的信息給車輛，包括自駕車。邊緣網(wǎng)絡(luò)的第二大功能是其信息性：將本地?cái)?shù)據(jù)模式提供給更廣泛的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，以提高交通運(yùn)輸?shù)男屎桶踩浴Ｖ悄芙煌ㄏ到y(tǒng)也是智慧城市發(fā)展的自然部分。
智能家居。一些數(shù)據(jù)中心的原始設(shè)備制造商聲稱，在美國，每個(gè)家庭都將很快成為自己的數(shù)據(jù)中心，而這一說法正在逐漸成為現(xiàn)實(shí)。然而，邊緣計(jì)算將智能家居系統(tǒng)與核心生產(chǎn)中心聯(lián)系起來，而不是在數(shù)據(jù)走向邊緣時(shí)創(chuàng)建獨(dú)立的數(shù)據(jù)中心。故而圍繞著“批量發(fā)送”與實(shí)時(shí)連接設(shè)備在智能家居中的作用還將繼續(xù)討論和發(fā)展。
無人駕駛汽車/飛機(jī)和遙控機(jī)械。根據(jù)風(fēng)投公司Andreessen Horowitz的Peter Levine介紹說，關(guān)于邊緣技術(shù)，最為出名的例子可能是無人自動駕駛汽車估計(jì)需要200個(gè)以上的CPU，并且是“車輪上的數(shù)據(jù)中心”。自動駕駛汽車可以處理實(shí)時(shí)視頻和流照片，根據(jù)數(shù)據(jù)輸入實(shí)時(shí)的立即作出決定。他們強(qiáng)調(diào)需要通過智能交通網(wǎng)絡(luò)來共享協(xié)作信息。這一概念還可以擴(kuò)展到農(nóng)業(yè)、采礦業(yè)、石油和天然氣等行業(yè)的無人機(jī)，這些行業(yè)必須對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)反應(yīng)和處理。
媒體和其他內(nèi)容。CDN已經(jīng)使內(nèi)容更貼近用戶，而邊緣計(jì)算是為用戶提供額外操作應(yīng)用程序的合乎邏輯的下一步。他們還將參與未來的內(nèi)容交付，使供應(yīng)商能夠擴(kuò)大地理覆蓋范圍，并最大限度地提高交付網(wǎng)絡(luò)的效率，特別是在引入更多增值和交互式服務(wù)的情況下。
制造業(yè)和工業(yè)4.0。機(jī)器人、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被許多工業(yè)企業(yè)所采用，所有這些都是邊緣計(jì)算的最佳使用案例。制造業(yè)邊緣計(jì)算的指導(dǎo)原則是將生產(chǎn)簡化為從需求到生產(chǎn)，交付和消費(fèi)的標(biāo)準(zhǔn)過程。這方面將需要邊緣計(jì)算所提供的各個(gè)位置的數(shù)據(jù)源之間的確切類型的協(xié)作。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial IoT，IIoT)通過預(yù)測性的維護(hù)，提高安全性和其他運(yùn)營效率，不斷提高效率，降低成本。邊緣本質(zhì)上是工業(yè)4.0的數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈。
開發(fā)制定一套邊緣戰(zhàn)略
一些企業(yè)已經(jīng)采用了一套“多位一體”的方式來應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)及其邊緣，盡管他們應(yīng)該留意到某些采用緩慢的產(chǎn)業(yè)仍然在為云計(jì)算而忙碌。從集中化和云計(jì)算到分布式邊緣計(jì)算的趨勢需要仔細(xì)考慮，以便為每項(xiàng)使用案例確定融合和分解之間的最佳平衡。
對于正在采用邊緣計(jì)算的企業(yè)來說，制定綜合的戰(zhàn)略將主要包含如下五個(gè)主要組成部分：
1、確定目標(biāo)和要求，包括業(yè)務(wù)目標(biāo)/驅(qū)動因素以及品牌，客戶和投資回報(bào)要求。
2、將網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋸倪吘売成浠睾诵摹?/p>
3、定義構(gòu)成邊緣處理、抽象和通信功能的系統(tǒng)、協(xié)議和程序。
4、定義將邊緣處理單元鏈接到數(shù)據(jù)源并返回到核心處理設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)。
5、制定邊緣計(jì)算系統(tǒng)的監(jiān)控、維護(hù)和安全策略。
關(guān)于邊緣操作的注意事項(xiàng)
企業(yè)建立邊緣計(jì)算功能僅僅只是實(shí)施這項(xiàng)技術(shù)的第一步。而長遠(yuǎn)的成功將取決于操作運(yùn)營、安全和維護(hù)需求的全面發(fā)展，以及與IT和通信提供商的整合。隨著對邊緣計(jì)算需求的不斷增長，必須明確定義各方的角色，并在網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)。盡管邊緣計(jì)算有明顯的好處，但還應(yīng)該考慮一些因素。
安全和隱私是亟待解決的主要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)信息是如何生成和處理的，以及數(shù)據(jù)信息的所有權(quán)必須被定義。刑事或民事責(zé)任方面的概念可能會變得復(fù)雜。例如，由于編程方面的缺陷而引發(fā)自駕車事故時(shí)，誰將被追究責(zé)任?數(shù)據(jù)保護(hù)要求會產(chǎn)生什么影響?邊緣創(chuàng)新，模仿或調(diào)節(jié)又會產(chǎn)生什么影響?
分析人員們還想知道，越來越多的數(shù)據(jù)生產(chǎn)設(shè)備何時(shí)將創(chuàng)造一個(gè)突破臨界點(diǎn)和過載的網(wǎng)絡(luò)。軟件定義的網(wǎng)絡(luò)，5G技術(shù)和邊緣到邊緣的通信將繼續(xù)發(fā)展。無線電環(huán)境中的干擾和帶寬需求將對傳輸網(wǎng)絡(luò)提出苛刻的要求。傳統(tǒng)的宏觀網(wǎng)絡(luò)將需要通過添加小的單元來補(bǔ)充。
討論邊緣計(jì)算時(shí)也必須考慮彈性。其引發(fā)了各種各樣的問題：邊緣處理單元中的單位、源或單元失效所產(chǎn)生的影響是什么?其將如何影響連接的單元和共享的程序?完全依賴流體網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)如何保護(hù)自己免受網(wǎng)絡(luò)攻擊?容量和延遲如何共存，以及如何確定網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)先級?答案似乎是，彈性將取決于所交付的內(nèi)容，受監(jiān)管的位置，最終用戶體驗(yàn)以及成本/收入指標(biāo)。
隨著邊緣計(jì)算的不斷發(fā)展，支持多個(gè)邊緣系統(tǒng)、多種平臺和運(yùn)行時(shí)間的共享語言也將增加，并且需要進(jìn)一步改善。使系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作的協(xié)議也將需要進(jìn)一步的發(fā)展。業(yè)界領(lǐng)導(dǎo)者們已經(jīng)在開發(fā)能夠支持邊緣計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)和路由器了，而像Apache Spark這樣的軟件正在通過集群和運(yùn)行各種模式，在需要的時(shí)候?qū)懭氪疟P的方式來應(yīng)對整個(gè)行業(yè)需求的發(fā)展變化。這類轉(zhuǎn)折點(diǎn)與那些小的發(fā)展里程碑的組合將會產(chǎn)生重大的變化。
理解和準(zhǔn)備邊緣計(jì)算將需要考慮諸多方面的因素，包括移動性和安全性。整體性的規(guī)劃可以幫助確保滿足系統(tǒng)的要求，而該系統(tǒng)可以識別邊緣設(shè)備和用戶，并與之通信。
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本文作者Rob Nash-Boulden是云計(jì)算和邊緣計(jì)算領(lǐng)域的專家。他是Black&Veatch數(shù)據(jù)中心集團(tuán)的董事，Black&Veatch是一家提供專業(yè)的數(shù)據(jù)中心解決方案的全球工程、咨詢和建筑公司。
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