在TMT偏技術(shù)的領(lǐng)域，如今什么正在強(qiáng)勢崛起？除了5G、IoT之外，邊緣計算也是一股不能忽視的力量，甚至邊緣計算比5G、IoT的落地速度還要快。Spiceworks信息技術(shù)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測平臺最近對700家企業(yè)進(jìn)行的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，15%的企業(yè)目前正在使用邊緣計算，另有17%的企業(yè)也開始處于實施階段。
在規(guī)模和增速方面，美國市場調(diào)研公司CB Insights估算，到2023年全球邊緣計算行業(yè)，整體市場容量有望達(dá)到340億美元。Technavio估計，從2018年到2022年，邊緣計算技術(shù)的應(yīng)用量將以每年近20%的速度增長。Grand View Research更是預(yù)測，2016-2025年期間亞太區(qū)邊緣計算市場的復(fù)合增長率將高達(dá)46.7%。
很明顯，邊緣計算無論是在市場規(guī)模、年均增速還是在實際落地方面，都有可能在TMT計算領(lǐng)域，上演“中心走向邊緣，邊緣走向中心”的一幕。只不過，對于邊緣計算這個相對新鮮的領(lǐng)域，人們對其認(rèn)知卻有很多不當(dāng)?shù)牡胤?，甚至是?yán)重的誤區(qū)，這主要表現(xiàn)在五大方面。不夸張地說，邊緣計算里的這五個大坑，可能就有你跳過的。
誤區(qū)一：邊緣計算是云計算的延伸
實際上：邊緣計算不是云計算的延伸，很可能是云計算的革命者
此前有一些觀點認(rèn)為，在云計算已經(jīng)占據(jù)了計算主導(dǎo)地位的當(dāng)下，邊緣計算將會是云計算的延伸和補(bǔ)充。實際上，無論是延伸還是補(bǔ)充，不足以反映邊緣計算的巨大潛力。而且，不能因為邊緣計算和云計算有協(xié)同關(guān)系，就認(rèn)為后來者只是先行者的延伸和補(bǔ)充。
相反，邊緣計算未來很可能會反客為主，成為計算領(lǐng)域的主導(dǎo)者，甚至是革命者。之所以這樣說，是因為邊緣計算和云計算相比，有著明顯的四大方面的優(yōu)勢：
一、成本更低。邊緣計算的數(shù)據(jù)主要是在近端處理，因此在網(wǎng)絡(luò)傳輸、中心運算、中心存儲和回傳等各個環(huán)節(jié)，都能節(jié)省大量的服務(wù)器、存儲、交換、帶寬、安防、電量乃至物理空間等諸多成本，從而實現(xiàn)低成本化、綠色化。而且這還沒有算上云計算數(shù)據(jù)中心的建設(shè)成本這一塊，這一塊是個大頭，一個達(dá)到一定規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，建設(shè)成本已經(jīng)高達(dá)十億級別了。
市場調(diào)研機(jī)構(gòu)Wikibon的統(tǒng)計數(shù)據(jù)也顯示，云計算和邊緣計算結(jié)合，成本只有單獨使用云計算的36%。可見邊緣計算在節(jié)省成本方面，較之云計算有著巨大優(yōu)勢。而對成本的控制，對當(dāng)下仍舊處于寒冬的TMT行業(yè)的巨大意義，不言而喻。
二、部署更加方便。眾所周知，部署云計算的數(shù)據(jù)中心，是一個浩大的工程。物理選址、區(qū)域劃分、工程建設(shè)、設(shè)備安裝、設(shè)備調(diào)試，涉及到眾多的大節(jié)點，這其中每一個節(jié)點的工作量都是巨大的。以工程建設(shè)為例，就包括了裝修工程、電器工程、弱電工程、空調(diào)和新風(fēng)系統(tǒng)、消防工程等等。
相反，邊緣計算的部署相對來說就要簡單得多。邊緣計算聯(lián)盟ECC針對邊緣計算，定義了四個領(lǐng)域：設(shè)備域（感知與控制層）、網(wǎng)絡(luò)域（連接和網(wǎng)絡(luò)層）、數(shù)據(jù)域（存儲和服務(wù)層）、應(yīng)用域（業(yè)務(wù)和智能層）。邊緣計算就部署在邊緣架構(gòu)模型的各個層域上。這種部署和CDN的部署有著高度類似的地方。只不過從CDN專注于網(wǎng)絡(luò)分發(fā)的網(wǎng)絡(luò)域，擴(kuò)展到了設(shè)備域、應(yīng)用域等等。中國聯(lián)通和網(wǎng)宿科技合資成立的云際智慧，其實就是看到了CDN“擴(kuò)張”的這個捷徑。
而且這也是Gartner的云服務(wù)提供商研究副總裁Ted Chamberlin更看好CDN廠商在邊緣計算領(lǐng)域發(fā)展前景主要原因，他表示，“老實說我認(rèn)為，對于邊緣路由和交換、甚至對于DDoS（分布式拒絕服務(wù)）設(shè)備中的傳統(tǒng)防火墻來說，最大的威脅來自真的能夠奪取這個市場的CDN。”
三、響應(yīng)更加及時。如今AR、VR、4K、8K、直播、短視頻、游戲、云上辦公、云上娛樂、自動駕駛、智能家居、智能交通等各種場景日益普及，這些場景下的應(yīng)用對傳輸、計算、存儲等的速度和效率要求也越來越高。
以自動駕駛為例，在這方面，幾乎是要求“0延時”的響應(yīng)速度。谷歌曾表示其自動駕駛汽車每秒產(chǎn)生的數(shù)據(jù)高達(dá)1GB，面對自動駕駛方面由攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)等眾多傳感器創(chuàng)造的大量原生數(shù)據(jù)，以及人與車、人與路、車與車和車與路等各種交互數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心模式的響應(yīng)、計算、存儲和傳輸速度，顯然是不夠的。這么慢的響應(yīng)速度，汽車可能早已經(jīng)發(fā)生了碰撞。這時候“近端處理”的邊緣計算，自然就成為了“實時化”要求的最好選擇。
四、更高的可用性和強(qiáng)壯性。云計算中心如果發(fā)生節(jié)點或者單個虛擬機(jī)故障，將會影響連接網(wǎng)絡(luò)的成千上萬個設(shè)備，其結(jié)果是災(zāi)難性的。此前，即使是阿里云和騰訊云這樣頂尖的國內(nèi)云服務(wù)廠商，也多次出現(xiàn)過重大的故障，更遑論其他的中小云服務(wù)廠商了。相比較起來，邊緣計算的分布式架構(gòu)，即使一個設(shè)備發(fā)生故障，也不會影響其它設(shè)備，在使用的可靠性和強(qiáng)壯性上，都要高得多。
誤區(qū)二：邊緣計算不安全
實際上：邊緣計算本質(zhì)上是數(shù)據(jù)的分布存儲和計算，比云計算更安全
邊緣計算和云計算，誰更不安全？
客觀地說，相比于云計算數(shù)據(jù)中心機(jī)房，在防火防震、容災(zāi)、電力設(shè)施、消防乃至新風(fēng)系統(tǒng)等方面，邊緣計算在邊緣終端上的防護(hù)確實是要相差很多。只不過，值得一提的是，無論是邊緣計算還是云計算，最大的安全威脅不是來自于物理層面，而是來自于網(wǎng)絡(luò)傳輸、計算和存儲層面。
世界經(jīng)濟(jì)論壇此前發(fā)布的《2018年全球風(fēng)險報告》顯示，網(wǎng)絡(luò)攻擊成為2018年全球僅次于自然災(zāi)害與極端天氣事件之外的第三大風(fēng)險因素，排名在氣候變化減緩與應(yīng)對措施失敗、人為環(huán)境災(zāi)害、恐怖襲擊和非法貿(mào)易等之上，可見其危害程度。Positive Technologies也表示，2018年全球受網(wǎng)絡(luò)攻擊用戶達(dá)7.65億，這意味著在全球40億左右的互聯(lián)網(wǎng)用戶中，大約每五個人中，就有一個人受到網(wǎng)絡(luò)攻擊，形勢相當(dāng)嚴(yán)峻。
邊緣計算之所以比云計算更安全，核心在于其在根本邏輯架構(gòu)上的優(yōu)勢。在大部分情況下，邊緣終端收集的敏感數(shù)據(jù)和關(guān)鍵信息，比如支付卡行業(yè)（PCI）和個人身份信息（PII）、個體標(biāo)簽數(shù)據(jù)、銀行賬戶密碼、電商平臺消費數(shù)據(jù)、搜索記錄、甚至智能攝像頭數(shù)據(jù)等，不再需要上傳到數(shù)據(jù)中心。在邊緣終端，這些數(shù)據(jù)就可以得到及時、有效的處理，比如計算、存儲、加密和訪問控制等，這樣就可以滿足很多客戶和用戶不允許自己的數(shù)據(jù)傳到云端的需求，而且也可以極大地避免不同的國家在數(shù)據(jù)安全、個人隱私和法律條款等方方面面的合規(guī)要求。
還有一點值得一提的是，相比云計算數(shù)據(jù)中心這一明顯的“目標(biāo)”，邊緣計算在分布層面還有“化整為零”的防暴露優(yōu)勢。這種“既無所在，又無所不在”的天然優(yōu)勢，加大了攻擊的難度和門檻。這也是邊緣計算更為安全的重要原因之一。
誤區(qū)三：邊緣計算更易于管理
實際上：邊緣計算并不簡單，運維和管理能力是核心競爭力之一
一邊是超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，另一邊是極簡主義的邊緣終端，所以不少人第一反應(yīng)會認(rèn)為相比于云計算，邊緣計算更加易于管理。實際上，這個看法是錯誤的。邊緣計算和云計算其難易點，各有不同。
傳統(tǒng)云計算數(shù)據(jù)中心，運維和管理主要包含全維度日常監(jiān)控、全流程的IT規(guī)范化、全節(jié)點自動化處理、一體化的管理模式、以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的服務(wù)能力等方面。這其中有兩個核心，一個是事前預(yù)控，另外一個是事中“在場”處理。這兩點讓看似很復(fù)雜的云計算的運維和管理，變得簡單和可控起來。
而邊緣計算之所以說“并不簡單”，就在于邊緣終端的問題往往發(fā)生在“千里之外”的遠(yuǎn)端，這就需要邊緣計算廠商有著更強(qiáng)的定位、遠(yuǎn)程修復(fù)、運維和管理能力。在邊緣計算聯(lián)盟白皮書中，就指出邊緣計算面臨：海量連接與異構(gòu)、業(yè)務(wù)的實時性、應(yīng)用的智能性、數(shù)據(jù)的優(yōu)化、安全與隱私保護(hù)等痛點。與此類似，韋恩州立大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系教授、博士生導(dǎo)師施巍松也歸納了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、隔離技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)、邊緣操作系統(tǒng)、算法執(zhí)行框架、數(shù)據(jù)處理平臺、安全和隱私等邊緣計算的七大核心技術(shù)。
無論是痛點也好還是技術(shù)也罷，所有這些其實都與運維和管理高度相關(guān)，可見邊緣計算的運維和管理，其實不簡單。
為了加快邊緣計算的落地，并加強(qiáng)在運維和管理方面的能力，國內(nèi)外廠商都紛紛推出了融合容器技術(shù)的邊緣計算平臺，比如全球最大云服務(wù)商亞馬遜AWS、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)鼻祖GE Digital等推出的邊緣計算平臺等，就都采用了容器技術(shù)；而在國內(nèi)，網(wǎng)宿科技也在去年推出的邊緣計算平臺中，同樣使用了融合容器等虛擬化技術(shù)。
值得一提的是，同樣基于分布式架構(gòu)這個基礎(chǔ)，讓邊緣計算跟CDN其實有著異曲同工之妙。換句話說，國外Akamai，國內(nèi)的網(wǎng)宿科技、藍(lán)汛等廠商，可能在面臨邊緣計算的運維和管理時，都有“似曾相識”的經(jīng)驗和能力可供復(fù)制。
誤區(qū)四：邊緣計算大的云計算廠商更有優(yōu)勢
實際上：邊緣計算各類型廠商各有優(yōu)勢，大型云計算廠商面臨左右互搏的問題
邊緣計算哪一類廠商最具優(yōu)勢？可能大家第一反應(yīng)是大型的云計算廠商。其實不然，至少從目前的發(fā)展態(tài)勢上看，邊緣計算、云計算、硬件制造和CDN等各類廠商各有優(yōu)勢。
大型云計算廠商的優(yōu)勢自不必多言，而其劣勢在于自身的“囚徒困境”所致。
眾所周知，云計算本身是一個超重資產(chǎn)的投入，阿里巴巴在余杭建造的浙江云計算數(shù)據(jù)中心，投入高達(dá)62億元；無獨有偶杭州鋼鐵集團(tuán)有限公司投資建設(shè)的云計算數(shù)據(jù)中心，總投資預(yù)計也高達(dá)30億元。如此重金投入之后，面對邊緣計算這一新鮮勢力，哪怕知道其再有潛力，也很難去革自己的命。而且邊緣計算和云計算、CDN等業(yè)務(wù)一樣，大型云計算廠商，都有一個不夠獨立第三方、不夠客觀性的“身份劣勢”，自己無所不包的業(yè)務(wù)，勢必會讓很多細(xì)分領(lǐng)域的廠商，在選擇時有所顧忌。
就超重資產(chǎn)投入而言，大型云計算廠商是如此，中型云計算廠商也是一樣。只不過他們更為尷尬的地方在于，大型云計算廠商實力雄厚可以承受，而中型云計算廠商不投入則業(yè)務(wù)難以做大，投入則成本又難以承受。而且在邊緣計算這種新技術(shù)、新時代來臨時，云計算廠商都要一方面面臨左右互搏的尷尬，另一方面還要面臨尾大不掉的困境。
來自Gartner的報告顯示，全球IoT數(shù)據(jù)量正在以每年59%的速度遞增，到2025年，數(shù)據(jù)量將激增至163ZB，遠(yuǎn)超當(dāng)前任何互聯(lián)網(wǎng)公司所儲備的數(shù)據(jù)量。毫無疑問，就IoT來說，在5G的加持下，邊緣計算要明顯優(yōu)于云計算，所以對大中型云計算廠商而言，到底是要保留今天的已有成果，還是及早轉(zhuǎn)向未來更寬廣的賽道和空間，還真是個令人糾結(jié)的問題。
誤區(qū)五：邊緣計算可以彎道超車
實際上：先發(fā)優(yōu)勢遠(yuǎn)勝后發(fā)優(yōu)勢，邊緣計算要“趁早為王”
“很多人輸就輸在，對于新興事物第一看不見、第二看不起、第三看不懂、第四來不及。”馬云曾經(jīng)這樣告誡過。毫無疑問，邊緣計算就是當(dāng)今TMT行業(yè)最大的新興事物之一。
熟悉TMT行業(yè)的人都知道，其細(xì)分領(lǐng)域所謂“彎道超車”的機(jī)會并不太多。原因在于落后者以同樣的方式追趕領(lǐng)先者，那么幾乎是永遠(yuǎn)也追不上的，即時通訊、社交、搜索、電商、安全等領(lǐng)域，無不如此。
很顯然，邊緣計算也會是如此。要知道邊緣計算是產(chǎn)品、技術(shù)、解決方案和服務(wù)等各方面的綜合比拼，不像O2O、網(wǎng)約車、共享單車等領(lǐng)域，有錢就能解決問題。所以O(shè)2O、網(wǎng)約車、共享單車這幾個領(lǐng)域，和前面說的領(lǐng)域不一樣，最終的“勝者”并不都是最初的先發(fā)者。
邊緣計算最早的“先發(fā)者”，應(yīng)屬一票CDN廠商。因為CDN一定程度上，是僅僅涉及到內(nèi)容分發(fā)的“邊緣計算”，或者說是邊緣計算的細(xì)分表現(xiàn)形式之一，甚至可以把邊緣計算看作是CDN在業(yè)務(wù)和技術(shù)領(lǐng)域的“升級版”。所以，在市場還沒有“邊緣計算”的時候，CDN廠商已經(jīng)在做邊緣計算做的事情了。而如今CDN廠商在角逐邊緣計算的過程中，自然有了天生的網(wǎng)絡(luò)、節(jié)點等優(yōu)勢。由此，也難怪無論是國外的Akamai、EdgeCast、Fastly、Cloudflare，還是國內(nèi)的網(wǎng)宿科技、藍(lán)汛等等，個個都充滿生機(jī)和激情，因為他們身上的基因，讓他們占據(jù)了有利的先發(fā)地位。
除了廠商之外， 很多敏銳的投資機(jī)構(gòu)也早早地開始了行動，包括德森霍洛維茨基金（Andreessen Horowitz）、軟銀（Softbank）、伯克希爾哈撒韋公司（Berkshire Partners）和高盛（Goldman Sachs）等在內(nèi)的，幾乎所有頂級風(fēng)投基金都已紛紛押注邊緣計算領(lǐng)域的初創(chuàng)公司。邊緣人工智能解決方案提供商Anagog、云和邊緣計算公司Packet.inc、基礎(chǔ)架構(gòu)和邊緣計算解決方案提供商Vopor.io以及邊緣智能軟件公司Swim.ai等大批涌現(xiàn)的初創(chuàng)公司紛紛獲得了頂級風(fēng)投的資金注入。
所有這些都在表明，邊緣計算彎道超車的機(jī)會并不大。要想取得立足之地，就要趁早出發(fā)，爭取獲得先發(fā)優(yōu)勢。
