邊緣計算的「完美風暴」

近年來，計算工作負載一直在遷移：首先是從本地數據中心遷移到雲，現在越來越多地從雲數據中心遷移到更靠近正在處理的數據源的「邊緣」位置。目標是通過縮短數據傳輸距離來提高應用和服務的性能和可靠性，降低運行成本，從而減少帶寬和延遲問題。

雲中心「死亡」了嗎？2018年10％傳統數據中心關閉

這並不是說內部部署或雲中心已經死亡，有些數據總是需要在集中位置進行存儲和處理。但數字基礎設施肯定在發生變化。例如，據Gartner稱，到2025年，80％的企業將關閉其傳統數據中心，而2018年則為10％。由各種業務需求驅動的數據處理是這種基礎設施發展的關鍵驅動因素。

隨著最近業務驅動的IT計劃的增加（通常超出傳統的IT預算），物聯網解決方案、邊緣計算環境和「非傳統」IT的實施迅速增長。此外，人們越來越關注面向外部應用的客戶體驗，以及糟糕的客戶體驗對企業聲譽的直接影響。這種外向焦點導致許多組織根據網路延遲、客戶群體集群和地緣政治限制（例如，歐盟的通用數據保護法規[GDPR]或監管限制）重新考慮某些應用程序的放置。

當然，邊緣計算涉及挑戰（間歇性的），因為其網路邊緣具低帶寬和高延遲為特徵。如果大量的智能邊緣設備正在運行軟體，例如機器學習應用程序需要與中央雲伺服器或中間「霧」中的節點進行通信，這就會出現問題。然而，解決方案正在進行中。

隨著邊緣計算處於Gartner 2018年雲計算炒作周期的高峰期，在標準和最佳實踐得以確定之前，還有很多可能的錯誤出現，並且主流採用可以繼續進行。這篇ZDNet的特別報道，旨在設定場景中評估當前的競爭狀態。雷鋒網做了不改變原意的編輯與整理：

定義

邊緣計算是一個相對較新的概念，已經與另一個術語「霧計算」相關聯，這可能導致非專業觀察者之間的混淆。以下是一些有希望澄清情況的定義。

Futurum Research

與雲計算不同，雲計算依靠數據中心和通信帶寬來處理和分析數據，Edge Computing將處理和分析保持在最初收集數據的網路邊緣附近。邊緣計算（一種專註於網路節點級處理和分析的霧計算），應被視為霧計算的事實要素。

Edge of the Edge 2018

將計算能力提供給網路的邊緣端，以提高應用程序和服務的性能，運營成本和可靠性。通過縮短設備與為其提供服務的雲資源之間的距離，以及減少網路跳數，邊緣計算減輕了當今互聯網的延遲和帶寬限制，引入了新的應用類別。實際上，這意味著在今天的集中數據中心和越來越多的設備之間，會在路徑上分配新的資源和軟體堆棧，特別是在最後一英里網路附近的基礎設施和設備方面。

451 Research / OpenFog Consortium

霧計算，從邊緣設備的一端「開始」（在此背景下，我們將邊緣設備定義為感測器數據來源的設備，例如車輛、製造設備和智能醫療設備），這些設備具有必要的計算硬體、運行系統、應用軟體和連接參與分散式計算。它從邊緣擴展到「近邊緣」功能，例如本地數據中心和其他計算資產、企業或運營商無線接入網路內的多接入邊緣（MEC）功能、託管服務提供商內的中間計算和存儲功能/互連/託管設施，最終到雲服務提供商的服務。這些位置已集成或託管"霧節點"。

David Linthicum（Deloitte Consulting首席雲戰略官）

「邊緣計算和存儲系統也位於邊緣，儘可能接近產生正在處理的數據的組件、設備、應用程序或人。目的是消除處理延遲，因為數據不必是從網路邊緣發送到中央處理系統，然後回到邊緣......由思科創建的術語「霧計算」也指將計算擴展到網路邊緣。思科於2014年1月推出了霧計算作為將雲計算功能帶到網路邊緣的一種方式......本質上，霧是標準，邊緣是概念。霧在邊緣計算概念中實現可重複的結構，因此企業可以將計算推出集中式系統或雲，以獲得更好更可擴展的性能。「

以下是OpenFog聯盟如何可視化網路邊緣的數據生成「事物」，核心的雲數據中心和兩者之間的霧基礎設施之間的關係：

圖片：OpenFog Consortium

市場估計

根據B2B分析師MarketsandMarkets的數據，到2022年，邊緣計算市場的價值將達到67.2億美元，高於2017年的14.7億美元，年複合增長率35.4％。關鍵驅動因素是物聯網和5G網路的出現，「智能」應用程序數量的增加以及雲基礎架構負載的增加。

邊緣計算市場動態

在垂直細分市場中，電信和IT公司將在2017 - 2022年預測期內擁有最大的市場份額。這是因為企業面臨高網路負載和不斷增長的帶寬需求，需要優化和擴展其無線接入網路（RAN），以便為其應用和服務提供高效的移動（或多接入）邊緣計算（MEC）環境。

MarketsandMarkets表示，在預測期內，邊緣計算市場增長最快的部分很可能是零售業務：物聯網感測器、攝像頭和信標產生的大量數據，可以在網路邊緣更有效地收集、存儲和處理，而不是雲或本地數據中心。

Grand View Research採取更為保守的觀點，估計到2025年邊緣計算市場的價值將達到32.4億美元，儘管在2017 - 2025年的預測期內，這仍然是41％的「非凡」年複合增長率。雷鋒網了解到，研究公司表示，從地區來看，由於物聯網設備在美國和加拿大的滲透率增加，北美將引領市場，而具有最高CAGR的垂直領域將是醫療保健和生命科學，這得益於「存儲能力和實時性」邊緣計算解決方案提供的計算「。Grand View Research表示，由於邊緣計算解決方案能夠降低運營成本，中小企業在預測期內的年複合增長率將達到最高（46.5％）。

最樂觀的增長預測來自451 Research，在2017年10月的一項研究中《霧計算市場的規模和影響》（由OpenFog Consortium委託） 。這項廣泛的研究使霧化計算的市場機會在2022年達到182億美元，高於2018年的10.3億美元和2019年的37億美元，2018年至2022年的年複合增長率為104.9％。

數據：451 Research＆OpenFog Consortium / Chart：ZDNet

據451 Research稱，就市場份額而言，2022年霧計算的主要垂直行業將是公用事業，交通運輸，醫療保健，工業和農業。

圖片來源：451 Research＆OpenFog Consortium/ Chart：ZDNet

談到2022年的霧計算生態系統，451 Research分解了這樣的組件：

數據：451 Research＆OpenFog Consortium / Chart：ZDNet

硬體組件表現很好，在2022餡餅圖中佔42.1％，其次是霧應用/平台（21.5％）和霧化服務（20.4％）。難怪硬體供應商和雲應用/服務提供商正在排隊等待快速發展的邊緣/霧市場。

儘管他們有不同的側重點，但這些預測清楚地表明，邊緣計算的「完美風暴」正在由快速增長的互聯網連接設備和即將出現的高帶寬、低延遲5G網路創建。愛立信2018年6月的移動報告總結了這些領域的預期發展。

雖然個人電腦、筆記本電腦、平板電腦和（在較小程度上）行動電話在2017年至2023年期間呈現持平增長，但物聯網設備正在起飛：那些具有廣域連接的設備將實現30％的年複合增長率，短距離物聯網設備增長放緩（17％年複合增長率）。這導致2017年（175億）和2023（314億）之間連接設備數量增加了近80％（79.4％）。

蜂窩IoT設備是廣域IoT設備的子集

數據：愛立信移動報告，2018年6月/圖表：ZDNet

就5G而言，愛立信預計2018年下半年出現首批純數據設備和2019年首批5G智能手機。隨著2020年第三代晶元組的問世，到2023年，該公司預計將有10億部5G設備將在全球範圍內連接。

CPE / FWT：客戶提供的設備/固定無線終端

圖片：愛立信移動報告，2018年6月

愛立信表示，首批基於模塊的5G物聯網設備預計將在2020年支持用於工業過程監控的超低延遲通信。

邊緣計算的標準和組織

任何新的IT計劃都需要標準和最佳實踐，而早期階段通常由具有不同議程的多個團體和聯盟組成（儘管成員中通常存在重大差異）。邊緣/霧計算也不例外。

霧計算是思科創造的一個術語，由OpenFog Consortium支持，該聯盟由Arm、思科、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學邊緣實驗室於2015年成立。其使命宣言（部分）內容如下：

我們的工作將定義分散式計算、網路、存儲、控制和資源的架構，以支持物聯網邊緣的智能，包括自我感知的機器、物體、設備和智能對象。OpenFog成員還將識別和開發新的運營模式。最終，我們的工作將有助於實現和推動下一代物聯網。

邊緣計算由EdgeX Foundry推動，這是一個由Linux基金會託管的開源項目。EdgeX Foundry的目標包括：構建和推廣EdgeX作為統一物聯網邊緣計算的通用平台； 認證EdgeX組件以確保互操作性和兼容性；提供快速創建基於EdgeX的物聯網邊緣解決方案的工具，並與相關的開源項目、標準組織和行業聯盟合作。

根據EdgeX Foundry的說法，「該項目的最佳點是邊緣節點，如嵌入式PC、集線器、網關、路由器和本地伺服器，以解決分散式物聯網霧中"東西南北"相互作用的關鍵互操作性挑戰建築。」

EdgeX Foundry的技術指導委員會包括來自IOTech、ADI、Mainflux、戴爾、Linux基金會、三星電子、VMWare和Canonical的代表。

該領域還有另外兩個行業機構：日本專註的EdgeCross聯盟，由Omron Corporation、Advantech、NEC、IBM Japan、Oracle Japan和Mitsubishi Electric於2017年11月成立；工業互聯網聯盟，由AT＆T、思科、通用電氣、英特爾和IBM於2014年成立。

邊緣計算指數：從邊緣到企業

Futurum Research在2017年底對500多家北美公司（從500到50,000名員工）進行了調查，以發現他們在邊緣計算方面的方案採用和部署、投資意圖等。Futurum表示，所有受訪者都對邊緣計算投資決策產生了影響，其中41.8％為「運營人員」，25.6％為「董事、經理、團隊領導」級別；但只有8.6％的人被歸類為「執行、高級管理人員、所有者、合作夥伴」。

Futurum報告稱，近四分之三（72.7％）的公司已經實施了邊緣計算戰略，或者正在實施這一戰略。此外，幾乎所有人（93.3％）都打算在未來12個月內投資邊緣計算。

數據：Futurum Research / Chart：ZDNet

Futurum還策划了一個通用的數字化轉型指數，該指數在2018年將68％的公司納入「領導者」和「採用者」類別。因此，72.7％的受訪者已經投資於邊緣計算，這表明這對於精通技術的企業來說是一個熱門話題。然而，Futurum還指出，「93.3％的企業在未來12個月內投資邊緣計算的熱情並未與他們的投資規模相提並論」。

當被問及邊緣計算數據流在其業務流程中的重要性時，Futurum的受訪者之間的積極氛圍仍在繼續，71.8％的受訪者將其描述為「極其」（22.2％）或「非常」（49.6％）重要：

數據：Futurum Research / Chart：ZDNet

這種對邊緣計算的熱情的關鍵驅動因素是什麼？對於Futurum的受訪者來說，它是「提高了應用程序性能」，其次是「實時分析/數據流」：

數據：Futurum Research / Chart：ZDNet

該分析公司將這些優先順序解釋為對運營效率需求的反映，表明物聯網戰略的排名相對較低，通常被稱為規範邊緣計算用例，「未來幾年可能會增加」。

研究公司表示，只有15.6％的Futurum受訪者旨在將邊緣計算和雲計算分開，這一決定通常受到數據和系統安全問題的驅動，並側重於分區運營。這使得近64％（63.9％）已經部署（28.3％）或正在尋求（35.6％）邊緣/數據中心分析解決方案，加上20.5％的人不確定是將這些功能組合在一起還是將它們分開：

數據：Futurum Research / Chart：ZDNet

「不確定」和「尋求響應」占調查樣本的56.1％，這顯然是邊緣計算提供商的重要機會。

2018年霧計算展望

2017年12月，OpenFog Consortium對其61個成員組織的霧計算狀態進行了調查，發現令人印象深刻的是70％的CEO都意識到他們眼見的霧計算變化。

2018年的霧計算預算普遍增加（40％）或保持不變（51％），只有5％的受訪者覺得減少。倡議主要以研發部門為基礎（51％），絕大部分以物聯網應用為主要關注領域（70％）。

安全性是OpenFog受訪者中首要關注的問題（32％），其次是對早期/未經證實的技術、互操作性和不明確的投資回報率的擔憂。霧計算的主要驅動因素是延遲和帶寬問題。受訪者預計製造業、智能城市和交通運輸將成為採用霧計算的頂級行業，其次是能源、醫療保健和智能家居。

主要供應商

邊緣/霧計算可以將工作負載從雲數據中心拉開，因此看到雲巨頭採取措施防止這些工作負載逃離其軌道也就不足為奇了。

亞馬遜AWS

雷鋒網了解到，在亞馬遜2016年re：Invent開發者大會上推出，AWS Greengrass以公司現有的物聯網和Lambda（無伺服器計算）產品為基礎，將AWS擴展到間歇性連接的邊緣設備。

「藉助AWS Greengrass，開發人員可以直接從AWS管理控制台將AWS Lambda函數添加到已連接的設備，並且設備可以在本地執行代碼，以便設備可以響應事件並近乎實時地執行操作。AWS Greengrass還包括AWS物聯網消息傳遞和同步功能，使設備可以在不連接回雲的情況下向其他設備發送消息「，亞馬遜還表示，「AWS Greengrass允許客戶靈活地讓設備在有意義的時候依賴雲，在有意義的時候自己執行任務，並在有意義的時候相互交談，所有這些都在一個無縫的環境中完成。」

AWS-greengrass

當然，這些是「智能」邊緣設備：Greengrass需要至少1GHz的計算（Arm或x86），128MB的RAM以及用於操作系統、消息吞吐量和AWS Lambda執行的額外資源。根據亞馬遜的說法，「Greengrass Core可以運行在從Raspberry Pi到伺服器級設備的各種設備上」。

Microsoft

自2017年6月開始在Microsoft的BUILD 2017開發者大會上推出Azure IoT Edge，允許雲工作負載集裝箱化，並在從Raspberry Pi到工業網關的智能設備上本地運行。

Azure IoT Edge包含三個組件：IoT Edge模塊、IoT Edge運行時環境、 物聯網中心。IoT Edge模塊是運行Azure服務，第三方服務或自定義代碼的容器；它們部署到IoT Edge設備並在本地執行。IoT Edge運行時環境在每個IoT Edge設備上運行，管理已部署的模塊，而IoT Hub是基於雲的界面，用於遠程監控和管理IoT Edge設備。

以下是不同的Azure IoT Edge元素如何組合在一起：

Azure-IOT-edge

隨著全面上市，微軟增加了新的功能，以Azure IoT Edge為例，其中包括：開源的支持; 、備配置、安全和管理服務和簡化的開發人員體驗。

谷歌

2018年7月，谷歌宣布推出兩款大規模開發和部署智能連接設備的產品：Edge TPU和Cloud IoT Edge。Edge TPU是一種專用的小型ASIC晶元，設計用於在邊緣設備上運行TensorFlow Lite機器學習模型。Cloud IoT Edge是將Google的雲服務擴展到物聯網網關和邊緣設備的軟體堆棧。

Cloud IoT Edge有三個主要組件：用於網關級設備（至少有一個CPU）的運行時，用於存儲、轉換、處理和從邊緣數據中提取智能，同時與Google的其他雲IoT平台進行互操作；Edge IoT Core運行時，可將邊緣設備安全地連接到雲端；Edge ML運行時基於TensorFlow Lite，使用預先訓練的模型執行機器學習推理。

谷歌雲-IOT-edge

在撰寫本文時（2018年9月），Edge TPU和Cloud IoT Edge都處於alpha測試階段。

結束語

邊緣/霧計算轉換是計算中定期發生的焦點轉移之一。 例如，從大型機到台式PC，到本地數據中心，再到雲數據中心。現在，我們正在研究現有元素的混合，以及數十億的智能物聯網設備，它們通過網關和節點之間的「霧」聯繫在一起。設備連接一直是阻礙這種轉變的瓶頸，但隨著5G移動網路的出現，這種情況即將得到巨大的改變。

任何可以從物聯網數據流的及時分析中獲益的行業部門都將對邊緣/霧計算感興趣。這就是為什麼技術堆棧的各個級別的供應商都有巨大的機會。

隨著越來越多的數據生成、處理和存儲在更多的位置，圍繞基礎架構管理和數據安全、隱私和治理的問題將變得比現在更加重要。讓我們希望這些問題儘快得到解決。

viaZDNET.

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