近年來(lái)，云計(jì)算服務(wù)帶動(dòng)新一波數(shù)字轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新需求，公有云廠商更是扮演著市場(chǎng)前鋒的角色。
隨著各項(xiàng)應(yīng)用全面智能化的趨勢(shì)，從云計(jì)算延伸至邊緣計(jì)算的技術(shù)整合與生態(tài)串聯(lián)反而成為市場(chǎng)短板，因此云計(jì)算廠商紛紛將觸角伸向至邊緣計(jì)算市場(chǎng)。
今天，數(shù)據(jù)的重要性正帶動(dòng)企業(yè)對(duì)于數(shù)字轉(zhuǎn)型的龐大需求，但大量數(shù)據(jù)卻為既有信息系統(tǒng)架構(gòu)帶來(lái)沉重負(fù)擔(dān)。
云計(jì)算趁勢(shì)而起，從云存儲(chǔ)、傳輸?shù)竭\(yùn)算，全面翻新企業(yè)的營(yíng)運(yùn)思維，造就云計(jì)算廠商在近幾年的亮眼成績(jī)，以Amazon、Microsoft、Google、IBM、阿里云表現(xiàn)最為突出。
然而，隨著云計(jì)算廠商的市場(chǎng)話語(yǔ)權(quán)與市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力突飛猛進(jìn)，競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)也越趨激烈。
當(dāng)云計(jì)算服務(wù)逐漸成為企業(yè)營(yíng)運(yùn)根基，規(guī)?；统杀究紤]開始浮現(xiàn)，廠商在導(dǎo)入云計(jì)算架構(gòu)時(shí)勢(shì)必進(jìn)行層層考慮，包含穩(wěn)定度、成本效益、擴(kuò)展性、永續(xù)經(jīng)營(yíng)等皆然，迫使云計(jì)算廠商進(jìn)入殺價(jià)競(jìng)爭(zhēng)和功能完整度的較勁。
除此之外，物聯(lián)網(wǎng)的崛起，讓多元開發(fā)需求如雨后春筍般快速增加，云計(jì)算用戶現(xiàn)在不僅要將系統(tǒng)上云端，還要求利用云計(jì)算進(jìn)行多樣化的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)與測(cè)試，進(jìn)一步優(yōu)化開發(fā)成本和快速上線的能力。
靠近數(shù)據(jù)源才能
掌握需求并創(chuàng)建商機(jī)
云計(jì)算與邊緣計(jì)算的關(guān)系，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是云計(jì)算把握整體，邊緣計(jì)算專注局部，將數(shù)據(jù)的處理、應(yīng)用程序的運(yùn)行、功能服務(wù)的實(shí)現(xiàn)，由中心服務(wù)器下放到網(wǎng)絡(luò)邊緣的節(jié)點(diǎn)上，邊緣計(jì)算靠近終端的特性體現(xiàn)在它實(shí)時(shí)處理的優(yōu)勢(shì)，直接對(duì)終端設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和分析，從而更快響應(yīng)。
邊緣節(jié)點(diǎn)在更接近需求的位置進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，在降低時(shí)延的同時(shí)也減少了從設(shè)備到云端的數(shù)據(jù)傳輸成本，減緩了海量數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量造成的壓力，因此云計(jì)算+邊緣計(jì)算的組合使用，成本只有單獨(dú)使用云計(jì)算的39%，真正做到節(jié)能省時(shí)兩不誤。
Gartner曾表示，邊緣計(jì)算將成為具有巨大顛覆性潛力的戰(zhàn)略技術(shù)。
預(yù)測(cè)顯示，2021年40%的大型企業(yè)的項(xiàng)目會(huì)納入邊緣計(jì)算原則，而在前幾年只有不到1%的企業(yè)會(huì)實(shí)施。邊緣計(jì)算將成為所有數(shù)字業(yè)務(wù)的必要需求。
現(xiàn)在數(shù)據(jù)量正在爆發(fā)式增長(zhǎng)，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)廠商如何高效地處理海量的數(shù)據(jù)一直是一個(gè)難題，云計(jì)算模式現(xiàn)在已不能完全滿足萬(wàn)物互聯(lián)的需要，從而衍生出來(lái)邊緣計(jì)算概念成為新的趨勢(shì)。
面對(duì)既有業(yè)務(wù)的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)與新興的復(fù)雜多元需求，云計(jì)算廠商開始延伸既有業(yè)務(wù)，朝向物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與邊緣運(yùn)算領(lǐng)域擴(kuò)展。
現(xiàn)階段，各大云計(jì)算廠商多已建立自家物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與邊緣運(yùn)算軟件，如Amazon的AWS IoT Core、AWSGreengrass，Microsoft的Azure IoTSolutions、Azure IoT Edge等。
云計(jì)算廠商通過先行創(chuàng)建平臺(tái)生態(tài)、建置完善架構(gòu)與功能，以及相對(duì)應(yīng)開發(fā)工具給予用戶，逐步往邊緣計(jì)算靠攏，試圖在已掌握的云計(jì)算優(yōu)勢(shì)上，建立更全面的云到端解決方案。
過往云計(jì)算廠商僅能單方面的收集既有數(shù)據(jù)，之后再進(jìn)行應(yīng)用分析，盡管云計(jì)算廠商掌握數(shù)據(jù)卻相對(duì)被動(dòng)，加上數(shù)據(jù)量龐大又雜亂，后續(xù)應(yīng)用分析反而耗時(shí)耗力。
然而，當(dāng)云計(jì)算廠商建構(gòu)起云端至邊緣端的開發(fā)工具與生態(tài)圈后，便能反被動(dòng)為主動(dòng)，云計(jì)算廠商開始能透過軟件與各項(xiàng)API，協(xié)助邊緣計(jì)算廠商能夠在同一架構(gòu)之下，更加全面地掌握自家傳感器、終端設(shè)備、網(wǎng)關(guān)等更加靠近數(shù)據(jù)源的各方節(jié)點(diǎn)。
此外，邊緣計(jì)算的提升也給予廠商將人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)部署于邊緣計(jì)算機(jī)會(huì)，透過各式算法來(lái)協(xié)助各個(gè)垂直領(lǐng)域的升級(jí)，透過深度結(jié)合云運(yùn)算、邊緣運(yùn)算與專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)來(lái)實(shí)現(xiàn)如自動(dòng)化、自主訓(xùn)練、自主優(yōu)化的正向循環(huán)，而這也代表云計(jì)算廠商與邊緣計(jì)算廠商未來(lái)將逐步共同創(chuàng)建新形態(tài)運(yùn)營(yíng)模式，實(shí)現(xiàn)真正創(chuàng)新轉(zhuǎn)型的目標(biāo)。
未來(lái)五年
云計(jì)算與邊緣計(jì)算將出現(xiàn)趨勢(shì)
1、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量會(huì)繼續(xù)增加
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)已經(jīng)改變了公司的運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)生和共享終端數(shù)據(jù)的方式。進(jìn)入2021年，組織將繼續(xù)向物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域邁進(jìn)，以增強(qiáng)他們?cè)O(shè)備的的智能化和自動(dòng)化。
正在考慮物聯(lián)網(wǎng)或已經(jīng)推出物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)將繼續(xù)看到邊緣計(jì)算的新影響和發(fā)展(更智能，更快速，更受支持)，不要害怕新技術(shù)進(jìn)入市場(chǎng)——該行業(yè)發(fā)展迅速，新的平臺(tái)被采用的速度將比過去更快。
2、高帶寬預(yù)算將轉(zhuǎn)換為邊緣計(jì)算預(yù)算
云的大規(guī)模采用導(dǎo)致了帶寬問題。由于越來(lái)越多的流程和應(yīng)用程序托管在Azure、AWS或Rackspace等云平臺(tái)中，這些提供商發(fā)送和接收云數(shù)據(jù)時(shí)所需的帶寬成本也越來(lái)越高。
并且隨著將更多應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)遷移到云中以降低資本支出，IT經(jīng)理們更加深刻的感受到這種影響。這是許多云平臺(tái)利用的問題。
對(duì)于邊緣計(jì)算平臺(tái)，數(shù)據(jù)聚合和處理的大部分就發(fā)生在邊緣，這意味著很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)際上并沒有被傳遞到云上，只有經(jīng)過處理的結(jié)果才需要發(fā)回云端。
因此客戶可以通過將其大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)換為本地計(jì)算來(lái)降低帶寬成本。
這種操作可以減少大數(shù)據(jù)的傳遞，將更多的計(jì)算放在邊緣，降低IT預(yù)算成本，并獲得比節(jié)省帶寬更多的好處。
3、人工智能將繼續(xù)推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展
人工智能已經(jīng)席卷全球各地的企業(yè)，帶來(lái)技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)并為企業(yè)提供競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。事實(shí)上，人工智能通常依賴于云，并且以云計(jì)算能力為后盾。
這種趨勢(shì)正在向主機(jī)人工智能的邊緣轉(zhuǎn)移，使其具備實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和提供高效結(jié)果的能力。
因?yàn)閷?duì)邊緣計(jì)算而言，數(shù)據(jù)不一定要冒著延遲或數(shù)據(jù)包丟失的風(fēng)險(xiǎn)，到數(shù)據(jù)中心去處理，從而提高了AI平臺(tái)本身的性能。
希望將AI納入其業(yè)務(wù)的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者首先要分析他們的目標(biāo)，確定這一點(diǎn)將有助于引導(dǎo)他們了解哪些技術(shù)并為他們提供最好的服務(wù)。
4、微服務(wù)將促進(jìn)邊緣發(fā)展
隨著微服務(wù)的興起，企業(yè)需要更加靈活和敏捷的網(wǎng)絡(luò)。微服務(wù)簡(jiǎn)化了將業(yè)務(wù)規(guī)則，流程或策略推送到各個(gè)離散包的過程，從而簡(jiǎn)化了擴(kuò)展能力。
它們還可以輕松快速部署新服務(wù)并與其他平臺(tái)集成。
微服務(wù)可以坐在邊緣，支持物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，這樣它們占用的空間更小，并盡可能少地使用計(jì)算資源，這意味著物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可以以閃電般的速度運(yùn)行。
這一優(yōu)勢(shì)已不再停留于概念驗(yàn)證階段，它已進(jìn)入主流應(yīng)用領(lǐng)域，并且預(yù)計(jì)將以41%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。
企業(yè)正在采用邊緣策略改善他們的運(yùn)營(yíng)并為其網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)實(shí)時(shí)性能。
從智能手機(jī)到可穿戴設(shè)備，從醫(yī)療到汽車以及工業(yè)制造，邊緣計(jì)算正在上演一個(gè)又一個(gè)行業(yè)傳奇。
未來(lái)，針對(duì)邊緣計(jì)算展開的測(cè)試和驗(yàn)證會(huì)越來(lái)越多，邊緣計(jì)算所面對(duì)的市場(chǎng)規(guī)模也將越來(lái)越大，我們相信，它會(huì)讓終端成為更智慧的存在，會(huì)讓數(shù)字世界更加精彩。
