物聯(lián)網(wǎng)的核心在于物與物、人與物的強關(guān)聯(lián),而多數(shù)時候的彼此聯(lián)系會發(fā)生在本地。也就是說,計算、存儲、分析等需求響應(yīng)通常在距離物理位置較近的地方完成,而不是傳輸?shù)角Ю镏獾臄?shù)據(jù)中心。這種就近處理的方式耗時更短,而且足以應(yīng)付本地業(yè)務(wù)交互的輕量化需求,推動著云計算向分布式延伸。
分布式云計算來了(圖片來自servertech)
物聯(lián)網(wǎng)讓云離散化
一直以來,技術(shù)的更迭總是伴隨著應(yīng)用場景的變遷,從最初大型機的集中處理到后來的分布式架構(gòu),越來越多的需求趨于離散化和碎片化。如今,大型設(shè)備會集中處理大規(guī)模的核心計算,而低延遲、快響應(yīng)的計算需求則會交給“邊緣設(shè)備”——既可以是PC、手機、電視盒子,也可以是攝像頭,甚至是ATM機。未來,當嵌入式芯片的性能不再是瓶頸,這種終端計算的方式勢必將更加普遍。
IDC預(yù)計,到2020年全球?qū)⒂谐^500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng),超過40%的數(shù)據(jù)要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進行分析、處理與存儲。如此大的數(shù)據(jù)量傳輸?shù)皆贫?,對網(wǎng)絡(luò)帶寬和存儲能力都是考驗,更不要說通訊過程中的安全風險。以往,前端設(shè)備會將采集到的信息傳回數(shù)據(jù)中心,由后者運算處理后發(fā)送指令,再由設(shè)備執(zhí)行用戶的需求。這樣一來,無疑加重了數(shù)據(jù)中心的負擔。
重新定義云管端
既然數(shù)據(jù)產(chǎn)生在本地,為何不能讓設(shè)備自己解決問題呢?舉個例子,工業(yè)機器人對處理任務(wù)有著實時性的要求,通過云端傳到數(shù)據(jù)中心可能只是不到1秒的延遲,但要是乘以整個生產(chǎn)線上機器人的數(shù)量,顯然是一次“大面積延誤”。相比之下,邊緣計算不僅能夠做到快速處理,還可以根據(jù)現(xiàn)場情況作出判斷,結(jié)合軟件選取最優(yōu)的操作。
此外,邊緣計算削弱了網(wǎng)絡(luò)和存儲環(huán)境的影響。當機器人在礦井下作業(yè)時,通訊信號偏弱怎么辦?沒有了云,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備隨即罷工,這顯然不是人們想看到的。此時,邊緣計算可以利用自身的運算和處理能力迅速作出響應(yīng)。
架構(gòu)層面,邊緣計算物聯(lián)網(wǎng)解決方案可分為傳感控制層、網(wǎng)絡(luò)層、敏捷控制器和應(yīng)用層,其中網(wǎng)絡(luò)層主要實現(xiàn)融合和互聯(lián),它的功能除了網(wǎng)絡(luò)連接和管理,還包括邊緣計算,進行現(xiàn)場處理,同時保障業(yè)務(wù)在本地實現(xiàn)??梢哉f,邊緣計算重新梳理了“云管端”之間的關(guān)系,一方面提升了云資源的使用效率,另一方面也讓終端有了更高的話語權(quán)。
邊緣計算前景可期
從商業(yè)邏輯來看,消費者的使用感受才是邊緣計算的主導,而不是企業(yè),這不僅需要云服務(wù)商轉(zhuǎn)變思路,同時也為中小企業(yè)提供了機會。云計算市場的平臺化趨勢加劇,核心資源和份額都掌握在巨頭手中,而未來會有40%的IoT流量在邊緣處理,這無疑蘊含著彎道超車的可能。
從長期發(fā)展來看,無論是中國制造2025還是工業(yè)4.0,物聯(lián)網(wǎng)都將在其中扮演重要角色;同時,融合AI的軟硬件加速普及,將帶來更多基于終端的處理需求;再者,5G商業(yè)化的腳步正在推進,也會進一步強化邊緣計算高帶寬、低延遲的能力。
目前,一些云服務(wù)商已經(jīng)推出了邊緣智能計算解決方案,將邊緣IoT與混合云相結(jié)合,允許用戶自行定制物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,在本地完成數(shù)據(jù)處理,并且兼顧了大規(guī)模云平臺的配置、部署和管理功能。