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邊緣計算2.0時代存在哪些挑戰?

2022-10-04    分類: 網站建設

在近幾年的產業環境下,傳統云計算能力已無法支撐起規模日趨龐大且異地分散的數據處理與計算需求,基于此,邊緣計算應勢而起。尤其是在5G、物聯網等新技術的持續推動下,邊緣計算產業已然走向大風口。

市場機構Grand View Research的最新報告顯示,到2027年,全球邊緣計算市場規模預計將達到154億美元,預測期內復合年增長率為38.6%。聚焦國內,2020年中國邊緣計算市場規模達185億。

這是一個巨大的增量市場。中國信通院曾預測,未來邊緣市場規模將超萬億,有望成為與云計算平分秋色的新興市場。

邊緣計算2.0時代存在哪些挑戰?

邊緣計算發展迅猛 開啟2.0時代

隨著海量終端設備和應用的廣泛接入,數據洪流正洶涌而來,對企業現有網絡架構的時延、帶寬、安全等方面提出了巨大挑戰。同時意味著集中式的數據存儲和處理模式將面臨難以化解的性能瓶頸和數據處理壓力。

而邊緣計算可以在網絡邊緣提供計算和分布式處理能力,使得數據處理和相關的應用靠近數據發生的地方,跟云計算相比,由于靠近數據發生的地方,擁有降低時延的優勢。此外,還可以降低帶寬壓力,避免單一瓶頸和單一故障。

不可否認,邊緣計算作為聯接物理和數字世界的橋梁,滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的需求,已成為行業數字化轉型不可或缺的關鍵要素。

據IDC預測,未來超過50%的數據需要在邊緣側進行存儲、分析、計算;Forrester則預測,未來公有云市場的增長率會放緩,從2018年42%的高點逐漸下降到2022年的24%,取而代之的將是邊緣計算的爆炸式增長,至2021年,邊緣計算將成為真正的價值創造者。

在產業需求和技術優勢的驅使下,我們看到不論是國內還是國外,包括運營商、互聯網以及云計算等各大行業巨頭都在布局邊緣計算,并且發展迅猛。尤其對于中國而言,在2020年大力發展新基建的政策下,邊緣計算蓄力爆發的時刻或已來臨。邊緣計算將是5G、工業互聯網、人工智能三者融合發展的爆發點。

以居于MEC產業鏈上最核心的位置的三大運營商為例,很早便開始在邊緣計算方面做了不少的布局和嘗試,并且取得了非常不錯的成績,2020年,也并沒有停止擴張的步伐。

2020年6月,中國覅內心攜手中興通訊在雄安信區成功打造了國內首個城市級應用邊緣計算節點,即綠色只能交通先行示范區車路協同,這也是云網融合在車聯網場景的首次成功實踐。此外,中國電信還發布了5G+MEC智慧商業孿生平臺。2020年年底,中國電信研究院聯合四川電信和廣東電信,先后完成了自研MEC系統與5GC網絡商用版本的對接驗證,成功驗證了5G網絡面向MEC多種商用場景的能力。

中國移動在今年聯合華為共同完成基于SPN的MEC只能承載現網試點。此外,還將邊緣計算三大領域(基礎能力、網絡部署、服務支撐)的12大核心能力打包成專網技術體系,2020年上半年,面向“100+”邊緣計算節點提供全棧服務能力。

中國聯通也持續深耕邊緣計算,今年4月,中國聯通MEC運營中心子啊廣東落地,中國聯通在廣州、深圳、東莞、佛山、中山、珠海等粵港澳大灣區核心城市,率先完成5GMEC網絡整體布局和節點建設。不久前,中國聯通、西班牙電信和韓國KT宣布成功驗證5G多址邊緣計算技術,此技術可實現邊緣計算服務的全球漫游和不同邊緣平臺的聯合服務。

“在產業各界的努力下,邊緣計算產業的發展正在從“產業共識”走向“落地實踐”,邊緣計算的主要落地形態、技術能力發展方向、軟硬件平臺的關鍵能力等問題逐漸成為產業界的關注焦點,邊緣計算2.0應運而生。”不久前,ECC表示。

產業仍不太成熟 需解決兩大技術問題

盡管目前邊緣計算邊緣計算發展已經進入實踐階段,但仍然存在一些問題。中國科學院院士姚建銓此前曾表示,邊緣計算還有四大方面不太成熟,希望學界和企業界靜下心做一些理論方面的研究,以指導整個邊緣技術的發展以及邊緣產業的進展。

這四大方面主要包括:第一,對于邊緣計算理論需要根據計算任務特征,考慮不同計算模式以及多模式的協同計算的可能性;第二,對于邊緣計算模糊計算的理論,定性的理論,需要考慮模糊計算的尺度、密度,模糊的目標以及預設條件等方面的問題;第三,從邊緣計算復雜性理論,需要考慮到多消耗、多約束、異構動態等復雜場景下的計算任務和整體工程的可靠性;第四,邊緣計算高效能理論也需要我們去探索,需要從數據高效的緩存,網絡協同的傳輸,彈性訓練推理等角度來進行優化的提升。

此外,姚建銓指出,邊緣計算目前需要解決的核心技術問題主要有兩大方面:第一是解耦,第二是異同。“解耦方面應該做到在邊緣硬件解耦上,實現面向低耦合的邊緣解耦技術,從而促進邊緣原生態的建設。異同方面應面向IT、CT、OT一體化的邊緣計算計算,保障邊緣計算基礎設施安全可行的運行操作,比如增強整個社會生產力的數據化和智能能力。”

當前文章:邊緣計算2.0時代存在哪些挑戰?
本文網址:http://m.newbst.com/news18/201568.html

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