數(shù)據(jù)觀丨王婕（譯）
邊緣計算作為頗富新穎的前沿思想話題之一，已經(jīng)在當(dāng)今技術(shù)時代思潮中占據(jù)了一席之地。幾年來，人們一直認(rèn)為這種計算方式是未來的發(fā)展方向。直到現(xiàn)在，這種論調(diào)仍停留在理論階段，因?yàn)槟軌蛑芜吘売嬎愕幕A(chǔ)設(shè)施尚未出現(xiàn)。
隨著各種邊緣計算資源（從微數(shù)據(jù)中心到專業(yè)化處理器，再到必要的軟件抽象）逐漸涌入應(yīng)用程序開發(fā)人員、企業(yè)家和大型企業(yè)的手中，這種情況正在發(fā)生變化。在回答有關(guān)邊緣計算的作用和影響的問題時，我們現(xiàn)在可以試著超越理論層面。那么，關(guān)于這一趨勢，現(xiàn)實(shí)世界的案例能給我們什么啟示？特別是，圍繞邊緣計算的炒作究竟是實(shí)至名歸，還是不合時宜？
總的來說，事實(shí)表明邊緣計算趨勢真實(shí)存在，它是由于成本和性能原因而產(chǎn)生的一種新興的去中心化應(yīng)用程序的需求。邊緣計算的某些方面正在被過度炒作，而另一些方面則沒有引起應(yīng)有的注意。以下四個要點(diǎn)旨在幫助決策者對邊緣計算現(xiàn)在和未來的能力有一個務(wù)實(shí)態(tài)度。
邊緣計算不僅僅是關(guān)于延遲的技術(shù)
邊緣計算是一種使計算和數(shù)據(jù)存儲得以有的放矢的范例，它與將計算集中在少數(shù)幾個超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心的傳統(tǒng)云計算模型形成鮮明對比。“邊緣”可以是指任何比傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)中心更接近終端用戶或設(shè)備的地方，它可能在100英里外、1英里外，甚至是就在現(xiàn)場或設(shè)備上。無論采用哪種方法，一般對邊緣計算的描述都強(qiáng)調(diào)，邊緣計算的強(qiáng)大功能是延遲最小化，從而改善用戶體驗(yàn)或?yàn)閱⒂眯碌膶ρ舆t很敏感的應(yīng)用程序賦能。但這樣的說法的確對人們?nèi)嬲J(rèn)識邊緣計算很不利。雖然對邊緣計算來說，緩解延遲是一個重要的應(yīng)用案例，但它卻可能不是最有價值的。邊緣計算的另一個應(yīng)用案例是最小化進(jìn)出云的網(wǎng)絡(luò)流量，也就是一些人所說的“云卸載”，這可能會帶來至少與緩解延遲一樣多的經(jīng)濟(jì)價值。
云卸載的潛在驅(qū)動力是生成數(shù)據(jù)量的突飛猛進(jìn)，無論是在用戶、設(shè)備還是傳感器層面。Macromet公司首席執(zhí)行官Chetan Venkatesh去年年底曾向作者表示，“從根本上講，邊緣計算是一個數(shù)據(jù)問題”，云卸載之所以出現(xiàn)，是因?yàn)橐苿訑?shù)據(jù)需要花錢，而且如果沒有必要，許多人寧愿不移動它們。邊緣計算提供了一種從本地設(shè)備直接提取值的方法，因?yàn)樗粫?shù)據(jù)移到“邊緣”之外。如果有必要，可以將數(shù)據(jù)精簡為一個更為經(jīng)濟(jì)的子集，并發(fā)送到云端進(jìn)行存儲或進(jìn)一步分析。
云卸載的一個非常典型的用途是處理視頻或音頻數(shù)據(jù)——這是兩種最需要帶寬的數(shù)據(jù)類型。據(jù)我最近接觸到的一位參與部署的人士透露，一家在亞洲擁有1萬多家分店的零售商正在運(yùn)用邊緣計算技術(shù)同時處理這兩項(xiàng)業(yè)務(wù)，以進(jìn)行視頻監(jiān)控和店內(nèi)語言翻譯服務(wù)。但除此之外，還有其他的數(shù)據(jù)源也需要花費(fèi)同樣多的錢才能傳輸?shù)皆浦小Ａ硪晃恢槿耸客嘎?，為了防患于未然并?yōu)化性能，一家大型IT軟件供應(yīng)商正在分析來自其客戶的內(nèi)部IT基礎(chǔ)設(shè)施的實(shí)時數(shù)據(jù)，并使用邊緣計算來避免將所有這些數(shù)據(jù)返回到AWS。同時，工業(yè)設(shè)備也會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，是云卸載技術(shù)的主要應(yīng)用場景。
邊緣計算是云計算的延伸
盡管在初期有關(guān)于邊緣計算將取代云計算的說法，但毋寧說是邊緣計算拓展了云計算的范圍。邊緣計算雖然不會對工作負(fù)載遷移到云的趨勢造成影響，但是，一系列活動正在為了將按需資源可用性和物理基礎(chǔ)設(shè)施抽象的云計算公式擴(kuò)展到距離傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)中心越來越遠(yuǎn)的位置而進(jìn)行。這些邊緣位置將使用來自云端的工具和方法進(jìn)行管理，隨著時間的推移，云和邊緣之間的界限將變得越來越模糊。
邊緣計算和云計算是同一連續(xù)體的一部分，這一事實(shí)在AWS和Microsoft Azure等公共云提供商的邊緣計算解決方案中得到了證明。如果你是一家想要部署本地邊緣計算的企業(yè)，亞馬遜將會為你提供一項(xiàng)叫做AWS Outpost的服務(wù)——一個模仿了亞馬遜自己數(shù)據(jù)中心的硬件設(shè)計的完全組裝好的計算機(jī)和存儲機(jī)架。它將被安裝在客戶自己的數(shù)據(jù)中心，并由亞馬遜進(jìn)行監(jiān)控、維護(hù)和升級。重要的是，AWS Outpost運(yùn)行著AWS用戶所依賴的許多相同的服務(wù)，這使得邊緣計算在操作上類似于云計算，例如EC2計算服務(wù)。微軟的Azure Stack Edge產(chǎn)品也有類似的目標(biāo)。這些產(chǎn)品都發(fā)出了一個明確的信號——云提供商希望將云計算和邊緣基礎(chǔ)設(shè)施統(tǒng)一在同一個“保護(hù)傘”下。
邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施正分階段建設(shè)
雖然有些應(yīng)用程序最好在本地運(yùn)行，但在許多情況下，應(yīng)用程序所有者希望獲得邊緣計算的好處，而不必支持任何本地占用。這就需要訪問一種新的基礎(chǔ)設(shè)施，這種基礎(chǔ)設(shè)施看起來很像云，但在地理分布上要比現(xiàn)在組成云的幾十個高級別數(shù)據(jù)中心分散得多。這種基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)在才剛剛開始使用，它可能會分三個階段發(fā)展，每個階段都會通過越來越廣泛的地理足跡擴(kuò)大邊緣計算的覆蓋范圍。
階段一：多區(qū)域、多云
關(guān)于邊緣計算的第一步，很多人沒有考慮到的是將其應(yīng)用到大量應(yīng)用程序當(dāng)中，但這可以視為所有邊緣計算處理的頻譜終結(jié)。這一步就是利用公共云提供商所提供的多個區(qū)域。例如，AWS在22個地理區(qū)域擁有數(shù)據(jù)中心（另有4個已發(fā)布），其中，為北美和歐洲用戶提供服務(wù)的AWS客戶就可以在北加州地區(qū)和法蘭克福地區(qū)也運(yùn)行其應(yīng)用程序。對于一組大型應(yīng)用程序來說，從一個區(qū)域到多個區(qū)域可以大大減少延遲，這將是其提供良好用戶體驗(yàn)所需的全部。
與此同時，在一系列考慮因素（包括成本效率、風(fēng)險降低、避免廠商鎖定以及希望訪問不同提供商提供的最佳服務(wù)）的驅(qū)動下，出現(xiàn)了向多云方法發(fā)展的趨勢。分布式云初創(chuàng)公司Volterra的首席營銷官M(fèi)ark Weiner告訴我：“在今天，做多云并把它做好是一個非常重要的戰(zhàn)略和架構(gòu)。”與多區(qū)域方法一樣，多云方法標(biāo)志著云計算朝著分布式工作負(fù)載邁出了第一步，而分布式工作負(fù)載正朝著越來越分散的邊緣計算方法發(fā)展。
階段2：區(qū)域邊緣計算
邊緣計算發(fā)展的第二階段將擴(kuò)展到更深一層：利用數(shù)百或數(shù)千個地點(diǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施，而不是幾十個城市規(guī)模大小的超大數(shù)據(jù)中心。事實(shí)證明，已經(jīng)有一群玩家擁有了這樣的基礎(chǔ)設(shè)施部署，即內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)。20年來，內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)一直是參與邊緣計算發(fā)展的先驅(qū)，為了提高性能，其將靜態(tài)內(nèi)容緩存到更接近終端用戶的地方。目前AWS有22個區(qū)域部署了這樣的基礎(chǔ)設(shè)施，而像Cloudflare公司這樣的典型提供內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的則有194個區(qū)域。
現(xiàn)在不同的是，這些內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)開始向通用工作負(fù)載開放其基礎(chǔ)架構(gòu)，而不僅僅是靜態(tài)內(nèi)容緩存。如今，像Cloudflare、Fastly、Limelight、StackPath和Zenlayer這樣的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)提供商紛紛開始提供一些容器即服務(wù)、虛擬化應(yīng)用即服務(wù)、裸機(jī)即服務(wù)和無服務(wù)器功能的組合。換句話說，他們開始變得更像云提供商。像Packet和Ridge這樣具有前瞻性的云提供商也在提供這種基礎(chǔ)設(shè)施，而AWS也朝著提供更區(qū)域化的基礎(chǔ)設(shè)施邁出了第一步，在洛杉磯引入了第一個它稱之為“區(qū)域型”的的新公有云服務(wù)，并承諾將在更多區(qū)域予以部署。
階段3：接入邊緣計算
在向前發(fā)展的第三個階段，邊緣計算將進(jìn)一步向外驅(qū)動，直到距離終端用戶或設(shè)備只有一兩個網(wǎng)絡(luò)跳數(shù)。在傳統(tǒng)的電信術(shù)語中，這被稱為網(wǎng)絡(luò)的接入部分，因此這種類型的架構(gòu)被標(biāo)記為接入邊緣。接入邊緣的典型組成因素是微型數(shù)據(jù)中心，其大小可以從單個機(jī)架到大致相當(dāng)于半拖車的機(jī)架，并且可以部署在路邊或蜂窩網(wǎng)絡(luò)塔的底部。在這背后，電力和冷卻等方面的創(chuàng)新將使得越來越高密度的基礎(chǔ)設(shè)施能夠部署在這些占地面積小的數(shù)據(jù)中心。
像Vapor IO、EdgeMicro和EdgePresence公司這樣的新晉者已經(jīng)開始在美國少數(shù)城市建立這些微型數(shù)據(jù)中心。2019年是這些微型數(shù)據(jù)中心的建設(shè)元年，2020-2021年對這些建設(shè)的投資將持續(xù)加大。到2022年，邊緣數(shù)據(jù)中心的回報率將成為那些對邊緣計算進(jìn)行資本投資的人所關(guān)注的焦點(diǎn)，最終這些回報率將反映出一個問題的答案：是否有足夠的殺手級應(yīng)用程序可以讓邊緣計算如此接近終端用戶或設(shè)備？
我們很早就得到了這個問題的答案。我最近采訪過的一些從業(yè)者對接入邊緣的微型數(shù)據(jù)中心是否比區(qū)域邊緣的區(qū)域數(shù)據(jù)中心更具有足夠的邊際效益表示懷疑。區(qū)域邊緣計算已經(jīng)在許多方面被早期采用者利用，包括各種云卸載案例，以及對在線游戲、廣告服務(wù)和電子商務(wù)等用戶體驗(yàn)敏感領(lǐng)域的延遲緩解。相比之下，那些需要超低延遲和非常短距離的接入邊緣網(wǎng)絡(luò)路徑的應(yīng)用程序往往聽起來更加遙不可及：自動駕駛、無人機(jī)、AR/VR、智能城市、遠(yuǎn)程手術(shù)。更重要的是，這些應(yīng)用程序必須權(quán)衡接入邊緣的好處，而不是使用本地或設(shè)備上的方法進(jìn)行本地計算。然而，訪問邊緣的一個殺手級應(yīng)用程序肯定會出現(xiàn)——也許這不是今天的焦點(diǎn)。幾年后我們會知道更多。
需要新的軟件來管理邊緣計算
在上文中我概述了邊緣計算是如何描述各種體系結(jié)構(gòu)，以及“邊緣”可以位于許多地方。然而，這一行業(yè)的最終方向是走向統(tǒng)一，走向一個可以使用相同的工具和流程來管理云和邊緣工作負(fù)載的世界，而不管邊緣位于何處。這將需要對用于在云上部署、擴(kuò)展和管理應(yīng)用程序的軟件進(jìn)行改進(jìn)，而云上的應(yīng)用程序在過去是以單個數(shù)據(jù)中心為架構(gòu)的。
像Ori、Rafay Systems和Volterra等初創(chuàng)公司，以及Google的antos、Microsoft的Azure Arc和VMware的Tanzu等大公司都在以這種方式發(fā)展云基礎(chǔ)設(shè)施軟件。幾乎所有這些產(chǎn)品都有一個共同點(diǎn)：它們基于Kubernetes進(jìn)行開發(fā)，這一技術(shù)已經(jīng)成為管理集裝箱化應(yīng)用程序的主要方法。但這些產(chǎn)品已超越了Kubernetes最初支持一個由Kubernetes集群組成的分布式機(jī)群新世界的設(shè)計初衷。這些集群可能位于由“邊緣”、內(nèi)部部署環(huán)境和公共云組成的異構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施池之上，但由于這些產(chǎn)品的出現(xiàn)，它們都可以被統(tǒng)一管理。
kubernetes，簡稱K8s，是用8代替8個字符“ubernete”而成的縮寫。是一個開源的，用于管理云平臺中多個主機(jī)上的容器化的應(yīng)用，Kubernetes的目標(biāo)是讓部署容器化的應(yīng)用簡單并且高效（powerful），Kubernetes提供了應(yīng)用部署，規(guī)劃，更新，維護(hù)的一種機(jī)制。
最初，這些產(chǎn)品的最大機(jī)會將是支持邊緣計算發(fā)展的第一階段，即通過一個或多個云利用少量區(qū)域的適度分布式部署。但這恰好使它們處于有利地位，可以支持即將來臨的更加分布式的邊緣計算架構(gòu)的演進(jìn)。Rafay Systems的首席執(zhí)行官Haseeb Budhani最近告訴我：“解決當(dāng)今多集群管理和操作問題，你就可以在更廣泛的邊緣計算案例成熟時解決它們。”
偉大與邊緣之間
如今支持邊緣計算的資源正方興未艾，邊緣思維將在設(shè)計和支持應(yīng)用程序的人員中變得更加流行。在一個以計算資源集中在少數(shù)云數(shù)據(jù)中心為典型趨勢的時代之后，目前出現(xiàn)了一股支持進(jìn)一步分散的抵消力量。邊緣計算仍然處于非常早期的階段，但是它已經(jīng)超越了理論而進(jìn)入了實(shí)踐。在如今云計算只有14年的歷史背景下，我們能感受到這個行業(yè)的發(fā)展是如此之快。從長遠(yuǎn)來看，用不了多久，邊緣計算將勢必在計算機(jī)領(lǐng)域留下濃墨重彩的一筆。
