全云时代论调过时?边缘计算来抢饭碗

正餐还是快餐?赶时间的人往往会匆忙塞一口汉堡,而在正式场合则会大摆宴席,需求决定了行为。这就像云计算和边缘计算的关系,如果需要应对大规模业务,选择灵活可扩展的云,如果是应付物联网、VR/AR、AI这种对实时响应有高要求的场景,边缘计算要更胜一筹。换句话说,二者谈不上谁取代谁,而是不同用途和需求的互补关系。

边缘计算

云和边缘计算在IoT时代的互补(图片来自Open Automation Software)

Edge Computing(边缘计算)的理念并不新鲜,但在应用领域却刚刚起步。随着越来越多的工作负载出现在云端,以及物联网等新技术走进生产和生活,对于本地的处理能力提出了额外的需求。而对于云计算来说,其在应对大规模业务有优势,不过这种集中化的数据处理方式在万物互联时代似乎“过时了”。难怪Gartner认为边缘计算正在吃掉云。

数据显示,到2020年物联网带来的经济附加值将达到1.9万亿美元。根据Metcalfe's Law,网络价值和用户数的平方是成正比的,当越来越多的人和智能的物连接在一个网络上,会让整个网络增值。在物联网数据中,至少23%以上的数据是具备分析价值的数据。这意味着,物联网带来的价值不止是管道商的红利,对广告商也有潜在的刺激作用,设备商也可以借此大做文章。

有调研机构预计,未来79%的IoT流量将通过网关接入,50%的网络流量将来自物联网,而物联网将贡献超过500亿的连接。值得一提的是,会有40%的IoT流量在边缘进行处理。再来看一组数据,全球约有3.52亿盏路灯,传统照明能耗大、运维管理成本高,而在华为承接的捷克路灯改造项目中,边缘计算技术的应用使节能效率达到80%,运营成本降低90%。说到这可能会有人问,云计算难道失宠了?

别急,这只是云计算与边缘计算的侧重点有所差异。首先,云计算太大了,而且数据中心通常与数据产生地距离很远,传输过程中也会受到通信网络的影响。比如用户通过遥控器控制家里的空调或者电视,端到端之间是需要响应时间的,信号一来一回的周期可能会延长。其次,传输成本也成问题,前提是还得有个快网速。此外,消费者的使用感受才是边缘计算的主导,而不是企业,这就使得云服务商的设计逻辑需要调整。

举个例子,大家都知道手将要碰到火的时候赶紧把手伸回来,不会等到被烫伤再反应,这就涉及到了响应延迟。边缘计算,顾名思义就是在数据源一侧完成运算,完成运算的设备既可以是智能家电,也可以是PC、移动手机,甚至是摄像头,通过局域网即可实现。此时,边缘计算也充当了信息调度的角色。

物联网的特点是“小、快、灵”,实时交互是体验的核心,数据预处理、低能耗、敏捷连接都是前提条件。从架构上来看,边缘计算物联网解决方案可分为传感控制层、网络层、敏捷控制器和应用层,其中网络层主要实现融合和互联,它的功能除了网络连接和管理,还包括边缘计算,进行现场处理,同时保障业务在本地实现。可以说,边缘计算不仅提供了集成计算、存储、连接的智能开放平台,还能降低安全风险。另一方面,这种计算模式也减轻了云的负担。

当然,边缘计算更大程度上只能是云计算的补充,要说取代未免偏颇。为什么?第一,IT复杂度的演进使得异构化数据逐渐增多,这在处理性能上对计算平台提出了考验,如何让“冰箱听懂空调说的话”,还需要在架构层面完善;第二,边缘计算到底有多智能,至少目前看距离智能云还有差距,大规模集中化的数据融合了多种算法,为应用实现带来了多可能性;第三,边缘计算的相关行业标准尚有缺失,ECC联盟只是个开始,商业化应用仍需探索。

结语

边缘计算可以缓解负载瓶颈、延迟、容错等方面的困难,计算是万物互联的中心,“大智能”放在云端,“小智能”放在边缘,仍然是长期趋势。资本层面,像英特尔、ARM这些顶层设计厂商继续加大投入;技术层面,无论是软件层面的开源IoT系统,还是硬件层面的智能网关,正在补足劣势;市场层面,各大厂商相继建立合作组织。通过这三大层面的积累,边缘计算将与云计算协同推进物联网的发展。