計(jì)算是互聯(lián)網(wǎng)中一個(gè)永恒的話題，設(shè)備的所有運(yùn)行都可以看成是 0 和 1 的運(yùn)算。在計(jì)算中近些年有兩個(gè)越來(lái)越響亮的技術(shù)：云計(jì)算和邊緣計(jì)算?，F(xiàn)如今是云計(jì)算方興未艾，邊緣計(jì)算已經(jīng)有了燎原之勢(shì)，本文將對(duì)這兩種技術(shù)做下簡(jiǎn)單的對(duì)比介紹，讓大家能夠?qū)吘売?jì)算和云計(jì)算有一個(gè)更深入的了解。
云計(jì)算是通過(guò)使計(jì)算分布在大量的分布式計(jì)算機(jī)上，而非本地計(jì)算機(jī)或遠(yuǎn)程服務(wù)器中，企業(yè)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行將與互聯(lián)網(wǎng)更相似。這使得企業(yè)能夠?qū)①Y源切換到需要的應(yīng)用上，根據(jù)需求訪問(wèn)計(jì)算機(jī)和存儲(chǔ)系統(tǒng)。云計(jì)算主要應(yīng)用于以下場(chǎng)景.
什么是云計(jì)算
云計(jì)算(Cloud Computing)已經(jīng)發(fā)展的比較成熟了，但其定義比較寬泛。云計(jì)算按照部署模型大致分為三類：公有云、私有云、混合云;服務(wù)模式也有三種：Saas、PaaS、IaaS 。由于篇幅有限，這里不再對(duì)這些名詞做概念的展開(kāi)。通俗地講，云計(jì)算就是對(duì)計(jì)算機(jī)硬件，系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用軟件等資源的集中部署和再分配，以求達(dá)到計(jì)算資源的利用效率最大化。
云計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景
云服務(wù)器：相對(duì)于傳統(tǒng)的物理機(jī)，云服務(wù)器部署快速，硬件擴(kuò)展方便，系統(tǒng)高可用。只需要在廠商提供的控制臺(tái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊操作，即可以完成硬件的搭配及系統(tǒng)的安裝，快速的開(kāi)通或者擴(kuò)充一臺(tái)云服務(wù)器。
云存儲(chǔ)：對(duì)于海量的圖片或音視頻文件，怎么實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)的安全及訪問(wèn)的速度在云存儲(chǔ)普及前一直是一個(gè)難題。高昂的硬件費(fèi)用和維護(hù)成本讓不少做音視頻網(wǎng)站的站長(zhǎng)望而卻步。而云存儲(chǔ)卻解決了這個(gè)問(wèn)題：多地區(qū)容災(zāi)備份，無(wú)限級(jí)擴(kuò)容，多維度的訪問(wèn)控制，這個(gè)“網(wǎng)絡(luò)大硬盤”就是這么簡(jiǎn)單的解決了這個(gè)問(wèn)題。
數(shù)據(jù)處理：互聯(lián)網(wǎng)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別、編輯、分析等二次加工是一件必不可少的事情。但是單機(jī)或者幾臺(tái)機(jī)器組成的集群由于存儲(chǔ)和運(yùn)算能力有限，時(shí)效性很低，對(duì)于動(dòng)輒 GB 或者 TB 級(jí)別的數(shù)據(jù)處理是很無(wú)力的。這個(gè)時(shí)候云計(jì)算登場(chǎng)了，只需要把內(nèi)容傳輸?shù)皆贫?，?qǐng)求數(shù)據(jù)處理的接口即可實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的編輯、內(nèi)容的識(shí)別、模型的學(xué)習(xí)。又拍云處理基于云計(jì)算，不僅能夠在云端完成圖片水印、裁剪、銳化等 40+ 處理功能，也能夠在云端對(duì)音視頻提供剪輯處理、碼率轉(zhuǎn)換等，其中更包含能讓圖片瘦身 70% 的 WebP 圖片處理以及能讓視頻瘦身 30% 的窄帶高清。
在云計(jì)算的基礎(chǔ)上，計(jì)算從量變到質(zhì)變，從而使大數(shù)據(jù)的處理得以普及，催生出人工智能，也使我們逐漸進(jìn)入萬(wàn)物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，而這個(gè)時(shí)代在呼喚著邊緣計(jì)算。
什么是邊緣計(jì)算
邊緣計(jì)算(Edge Computing)，其定義也比較寬泛，可以理解為“最近端的云計(jì)算”，但是邊緣計(jì)算從許多共識(shí)來(lái)看，并不隸屬于云計(jì)算，而是云計(jì)算的補(bǔ)充或者云計(jì)算的“預(yù)處理”。
邊緣計(jì)算能做什么呢?邊緣計(jì)算主要服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，能夠聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備，如：智能穿戴設(shè)備、智能家居、智能機(jī)床、無(wú)人駕駛汽車、無(wú)人機(jī)、智能港口等。這些各式各樣的設(shè)備(設(shè)施)通過(guò)傳感器或者預(yù)設(shè)程序組成一個(gè)巨大的通信系統(tǒng)，而要讓這個(gè)系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)，像人那樣處理問(wèn)題，就需要計(jì)算海量的數(shù)據(jù)并即時(shí)反饋，對(duì)龐大數(shù)據(jù)的處理要求暴露了云計(jì)算的不足。
云計(jì)算 VS 邊緣計(jì)算
云計(jì)算的不足
隨著邊緣計(jì)算的興起，在太多場(chǎng)景中需要計(jì)算龐大的數(shù)據(jù)并且得到即時(shí)反饋。這些場(chǎng)景開(kāi)始暴露出云計(jì)算的不足，主要有以下幾點(diǎn)：
大數(shù)據(jù)的傳輸問(wèn)題：據(jù)估計(jì)，到 2020 年，每人每天平均將產(chǎn)生 1.5GB 的數(shù)據(jù)。隨著越來(lái)越多的設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)并生成數(shù)據(jù)，以中心服務(wù)器為節(jié)點(diǎn)的云計(jì)算可能會(huì)遇到帶寬瓶頸。
數(shù)據(jù)處理的即時(shí)性：據(jù)統(tǒng)計(jì)，無(wú)人駕駛汽車每秒產(chǎn)生約 1GB 數(shù)據(jù)，波音 787 每秒產(chǎn)生的數(shù)據(jù)超過(guò) 5GB;2020 年我國(guó)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存量達(dá)到約 39ZB，其中約 30% 的數(shù)據(jù)來(lái)自于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的接入。海量數(shù)據(jù)的即時(shí)處理可能會(huì)使云計(jì)算力不從心。
隱私及能耗的問(wèn)題：云計(jì)算將身體可穿戴、醫(yī)療、工業(yè)制造等設(shè)備采集的隱私數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心的路徑比較長(zhǎng)，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或者信息泄露等風(fēng)險(xiǎn);數(shù)據(jù)中心的高負(fù)載導(dǎo)致的高能耗也是數(shù)據(jù)中心管理規(guī)劃的核心問(wèn)題。
邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)和發(fā)展
邊緣計(jì)算的發(fā)展前景廣闊，被稱為“人工智能的最后一公里”，但它還在發(fā)展初期，有許多問(wèn)題需要解決，如：框架的選用，通訊設(shè)備和協(xié)議的規(guī)范，終端設(shè)備的標(biāo)識(shí)，更低延遲的需求等。隨著 IPv6 及 5G 技術(shù)的普及，其中的一些問(wèn)題將被解決，雖然這是一段不小的歷程。相較于云計(jì)算，邊緣計(jì)算有以下這些優(yōu)勢(shì)。
優(yōu)勢(shì)一：更多的節(jié)點(diǎn)來(lái)負(fù)載流量，使得數(shù)據(jù)傳輸速度更快。 優(yōu)勢(shì)二：更靠近終端設(shè)備，傳輸更安全，數(shù)據(jù)處理更即時(shí)。 優(yōu)勢(shì)三：更分散的節(jié)點(diǎn)相比云計(jì)算故障所產(chǎn)生的影響更小，還解決了設(shè)備散熱問(wèn)題。 兩者既有區(qū)別，又互相配合
上文講了云計(jì)算的缺點(diǎn)以及邊緣計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)，那么是不是意味著在未來(lái)，邊緣計(jì)算更勝云計(jì)算一籌呢?其實(shí)不然!云計(jì)算是人和計(jì)算設(shè)備的互動(dòng)，而邊緣計(jì)算則屬于設(shè)備與設(shè)備之間的互動(dòng)，最后再間接服務(wù)于人。邊緣計(jì)算可以處理大量的即時(shí)數(shù)據(jù)，而云計(jì)算最后可以訪問(wèn)這些即時(shí)數(shù)據(jù)的歷史或者處理結(jié)果并做匯總分析。
這里可以從某個(gè)側(cè)面做個(gè)比喻，如果云計(jì)算是章魚(yú)的大腦，那么邊緣計(jì)算就是章魚(yú)的觸角，觸角對(duì)于外界刺激的反應(yīng)大都出于本能，而這些不斷的刺激產(chǎn)生的結(jié)果最后會(huì)匯集到大腦中，進(jìn)而作為觸角后續(xù)的行為提供決策的依據(jù)。
由此來(lái)看，云計(jì)算和邊緣計(jì)算是一種共生和互補(bǔ)的關(guān)系，并不會(huì)出現(xiàn)誰(shuí)取代誰(shuí)的問(wèn)題，而是誰(shuí)在哪些計(jì)算上更有優(yōu)勢(shì)，誰(shuí)在哪些場(chǎng)景上更合適。
為了擁抱邊緣計(jì)算的到來(lái)，又拍云也在許多地方布局發(fā)力。又拍云 PrismCDN 就是布局 5G 和邊緣計(jì)算的一張網(wǎng)絡(luò)，它在 CDN 的基礎(chǔ)上完美融合 P2P 及流媒體技術(shù)，高效整合利用零散閑置的上行帶寬資源構(gòu)建內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，將充分釋放 5G 設(shè)備強(qiáng)大的計(jì)算、傳輸能力。此外基于 Docker 的又拍云容器云，節(jié)點(diǎn)分散在全國(guó)各地及海外，提供電信、聯(lián)通、移動(dòng)和多線網(wǎng)絡(luò)，融合微服務(wù)、DevOps 理念，滿足精益開(kāi)發(fā)、運(yùn)維一體化，大幅降低分布式計(jì)算資源構(gòu)建復(fù)雜度，大幅降低使用成本，讓邊緣計(jì)算在節(jié)點(diǎn)部署、使用、維護(hù)上更加簡(jiǎn)單和便捷。
京公網(wǎng)安備 11010502049343號(hào)