2022-10-05 分類: 網站建設
在TMT偏技術的領域,如今是什么正在強勢崛起?除了5G、IoT之外,邊緣計算也是一股不能忽視的力量,甚至邊緣計算比5G、IoT的落地速度還要快。Spiceworks信息技術網絡監測平臺最近對700家企業進行的一項調查發現,15%的企業目前正在使用邊緣計算,另有17%的企業也開始處于實施階段。
在規模和增速方面,美國市場調研公司CB Insights估算,到2023年全球邊緣計算行業,整體市場容量有望達到340億美元。Technavio估計,從2018年到2022年,邊緣計算技術的應用量將以每年近20%的速度增長。Grand View Research更是預測,2016-2025年期間亞太區邊緣計算市場的復合增長率將高達46.7%。
很明顯,邊緣計算無論是在市場規模、年均增速還是在實際落地方面,都有可能在TMT計算領域,上演“中心走向邊緣,邊緣走向中心”的一幕。只不過,對于邊緣計算這個相對新鮮的領域,人們對其認知卻有很多不當的地方,甚至是嚴重的誤區,這主要表現在五大方面。不夸張地說,邊緣計算里的這五個大坑,可能就有你跳過的。
誤區一:邊緣計算是云計算的延伸
實際上:邊緣計算不是云計算的延伸,很可能是云計算的革命者
此前有一些觀點認為,在云計算已經占據了計算主導地位的當下,邊緣計算將會是云計算的延伸和補充。實際上,無論是延伸還是補充,均不足以反映邊緣計算的巨大潛力。而且,不能因為邊緣計算和云計算有協同關系,就認為后來者只是先行者的延伸和補充。
相反,邊緣計算未來很可能會反客為主,成為計算領域的主導者,甚至是革命者。之所以這樣說,是因為邊緣計算和云計算相比,有著明顯的四大方面的優勢:
01:成本更低
邊緣計算的數據主要是在近端處理,因此在網絡傳輸、中心運算、中心存儲和回傳等各個環節,都能節省大量的服務器、存儲、交換、帶寬、安防、電量乃至物理空間等諸多成本,從而實現低成本化、綠色化。而且這還沒有算上云計算數據中心的建設成本這一塊,這一塊是個大頭。一個達到一定規模的數據中心,目前的建設成本已經高達十億級別了。
市場調研機構Wikibon的統計數據也顯示,云計算和邊緣計算結合,成本只有單獨使用云計算的36%。可見邊緣計算在節省成本方面,較之云計算有著巨大優勢。而對成本的控制,對當下仍舊處于寒冬的TMT行業的巨大意義,不言而喻。
02:部署更加方便
眾所周知,部署云計算的數據中心,是一個浩大的工程。物理選址、區域劃分、工程建設、設備安裝、設備調試,涉及到眾多的大節點,這其中每一個節點的工作量都是巨大的。以工程建設為例,就包括了裝修工程、電器工程、弱電工程、空調和新風系統、消防工程等等。
相反,邊緣計算的部署相對來說就要簡單得多。邊緣計算聯盟ECC針對邊緣計算,定義了四個領域:設備域(感知與控制層)、網絡域(連接和網絡層)、數據域(存儲和服務層)、應用域(業務和智能層)。
邊緣計算就部署在邊緣架構模型的各個層域上。這種部署和CDN的部署有著高度類似的地方。只不過CDN從專注于網絡分發的網絡域,擴展到了設備域、應用域等等。中國聯通和網宿科技合資成立的云際智慧,其實就是看到了CDN“擴張”的這個捷徑。
而且這也是Gartner的云服務提供商研究副總裁Ted Chamberlin更看好CDN廠商在邊緣計算領域發展前景主要原因,他表示,“老實說我認為,對于邊緣路由和交換、甚至對于DDoS(分布式拒絕服務)設備中的傳統防火墻來說,大的威脅來自真的能夠奪取這個市場的CDN。”
03:響應更加及時
如今AR、VR、4K、8K、直播、短視頻、游戲、云上辦公、云上娛樂、自動駕駛、智能家居、智能交通等各種場景日益普及,這些場景下的應用對傳輸、計算、存儲等的速度和效率要求也越來越高。
以自動駕駛為例,在這方面,幾乎是要求“0延時”的響應速度。谷歌曾表示其自動駕駛汽車每秒產生的數據高達1GB,面對自動駕駛方面由攝像頭、雷達和激光雷達等眾多傳感器創造的大量原生數據,以及人與車、人與路、車與車和車與路等各種交互數據,傳統數據中心模式的響應、計算、存儲和傳輸速度,顯然是不夠的。這么慢的響應速度,汽車可能早已經發生了碰撞。這時候“近端處理”的邊緣計算,自然就成為了“實時化”要求的最好選擇。
04:更高的可用性和強壯性
如果云計算中心節點或者單個虛擬機發生故障,將會影響連接網絡的成千上萬個設備,其結果是災難性的。此前,即使是阿里云和騰訊云這樣頂尖的國內云服務廠商,也多次出現過重大的故障,更遑論其他的中小云服務廠商了。相比較起來,邊緣計算的分布式架構,即使一個設備發生故障,也不會影響其它設備,在使用的可靠性和強壯性上,都要高得多。
誤區二:邊緣計算不安全
實際上:邊緣計算本質上是數據的分布存儲和計算,比云計算更安全
邊緣計算和云計算,誰更不安全?
客觀地說,相比于云計算數據中心機房,在防火防震、容災、電力設施、消防乃至新風系統等方面,邊緣計算在邊緣終端上的防護確實是要相差很多。只不過,值得一提的是,無論是邊緣計算還是云計算,大的安全威脅不是來自于物理層面,而是來自于網絡傳輸、計算和存儲層面。
世界經濟論壇此前發布的《2018年全球風險報告》顯示,網絡攻擊成為2018年全球僅次于自然災害與極端天氣事件之外的第三大風險因素,排名在氣候變化減緩與應對措施失敗、人為環境災害、恐怖襲擊和非法貿易等之上,可見其危害程度。
Positive Technologies也表示,2018年全球受網絡攻擊用戶達7.65億,這意味著在全球40億左右的互聯網用戶中,大約每五個人中,就有一個人受到網絡攻擊,形勢相當嚴峻。
邊緣計算之所以比云計算更安全,核心在于其在根本邏輯架構上的優勢。在大部分情況下,邊緣終端收集的敏感數據和關鍵信息,比如支付卡行業(PCI)和個人身份信息(PII)、個體標簽數據、銀行賬戶密碼、電商平臺消費數據、搜索記錄、甚至智能攝像頭數據等,不再需要上傳到數據中心。
在邊緣終端,這些數據就可以得到及時、有效的處理,比如計算、存儲、加密和訪問控制等,這樣就可以滿足很多客戶和用戶不允許自己的數據傳到云端的需求,而且也可以極大地避免不同的國家在數據安全、個人隱私和法律條款等方方面面的合規要求。
還有一點值得一提的是,相比云計算數據中心這一明顯的“目標”,邊緣計算在分布層面還有“化整為零”的防暴露優勢。這種“既無所在,又無所不在”的天然優勢,加大了攻擊的難度和門檻。這也是邊緣計算更為安全的重要原因之一。
誤區三:邊緣計算更易于管理
實際上:邊緣計算并不簡單,運維和管理能力是其核心競爭力之一
一邊是超大規模的數據中心,另一邊是極簡主義的邊緣終端,所以不少人第一反應會認為相比于云計算,邊緣計算更加易于管理。實際上,這個看法是錯誤的。邊緣計算和云計算其難易點,各有不同。
傳統云計算數據中心,運維和管理主要包含全維度日常監控、全流程的IT規范化、全節點自動化處理、一體化的管理模式、以業務為導向的服務能力等方面。這其中有兩個核心,一個是事前預控,另外一個是事中“在場”處理。這兩點讓看似很復雜的云計算的運維和管理,變得簡單和可控起來。
而邊緣計算之所以說“并不簡單”,就在于邊緣終端的問題往往發生在“千里之外”的遠端,這就需要邊緣計算廠商有著更強的定位、遠程修復、運維和管理能力。在邊緣計算聯盟白皮書中,就指出邊緣計算面臨:海量連接與異構、業務的實時性、應用的智能性、數據的優化、安全與隱私保護等痛點。
與此類似,韋恩州立大學計算機科學系教授、博士生導師施巍松也歸納了網絡技術、隔離技術、體系結構、邊緣操作系統、算法執行框架、數據處理平臺、安全和隱私等邊緣計算的七大核心技術。
無論是痛點也好還是技術也罷,所有這些其實都與運維和管理高度相關,可見邊緣計算的運維和管理,其實不簡單。
為了加快邊緣計算的落地,并加強在運維和管理方面的能力,國內外廠商都紛紛推出了融合容器技術的邊緣計算平臺,比如全球大云服務商亞馬遜AWS、工業互聯網鼻祖GE Digital等推出的邊緣計算平臺等,就都采用了容器技術;而在國內,網宿科技也在去年推出的邊緣計算平臺中,同樣使用了融合容器等虛擬化技術。
值得一提的是,同樣基于分布式架構這個基礎,讓邊緣計算跟CDN其實有著異曲同工之妙。換句話說,國外Akamai,國內的網宿科技、藍汛等廠商,可能在面臨邊緣計算的運維和管理時,都有“似曾相識”的經驗和能力可供復制。
誤區四:大的云計算廠商更具有優勢
實際上:邊緣計算各類型廠商各有優勢,大型云計算廠商面臨左右互搏的問題
邊緣計算哪一類廠商最具優勢?可能大家第一反應是大型的云計算廠商。其實不然,至少從目前的發展態勢上看,邊緣計算、云計算、硬件制造和CDN等各類廠商各有優勢。
大型云計算廠商的優勢自不必多言,而其劣勢在于自身的“囚徒困境”所致。
眾所周知,云計算本身是一個超重資產的投入,阿里巴巴在余杭建造的浙江云計算數據中心,投入高達62億元;無獨有偶杭州鋼鐵集團有限公司投資建設的云計算數據中心,總投資預計也高達30億元。如此重金投入之后,面對邊緣計算這一新鮮勢力,哪怕知道其再有潛力,也很難去革自己的命。
而且邊緣計算和云計算、CDN等業務一樣,大型云計算廠商,都有一個不夠獨立第三方、不夠客觀性的“身份劣勢”,自己無所不包的業務,勢必會讓很多細分領域的廠商,在選擇時有所顧忌。
就超重資產投入而言,大型云計算廠商是如此,中型云計算廠商也是一樣。只不過他們更為尷尬的地方在于,大型云計算廠商實力雄厚可以承受,而中型云計算廠商不投入則業務難以做大,投入則成本又難以承受。而且在邊緣計算這種新技術、新時代來臨時,云計算廠商都要一方面面臨左右互搏的尷尬,另一方面還要面臨尾大不掉的困境。
來自Gartner的報告顯示,全球IoT數據量正在以每年59%的速度遞增,到2025年,數據量將激增至163ZB,遠超當前任何互聯網公司所儲備的數據量。毫無疑問,就IoT來說,在5G的加持下,邊緣計算要明顯優于云計算,所以對大中型云計算廠商而言,到底是要保留今天的已有成果,還是及早轉向未來更寬廣的賽道和空間,還真是個令人糾結的問題。
誤區五:邊緣計算可以彎道超車
實際上:先發優勢遠勝后發優勢,邊緣計算要“趁早為王”
“很多人輸就輸在,對于新興事物第一看不見、第二看不起、第三看不懂、第四來不及。”馬云曾經這樣告誡過。毫無疑問,邊緣計算就是當今TMT行業大的新興事物之一。
熟悉TMT行業的人都知道,其細分領域所謂“彎道超車”的機會并不太多。原因在于落后者以同樣的方式追趕者,那么幾乎是永遠也追不上的,即時通訊、社交、搜索、電商、安全等領域,無不如此。
很顯然,邊緣計算也會是如此。要知道邊緣計算是產品、技術、解決方案和服務等各方面的綜合比拼,不像O2O、網約車、共享單車等領域,有錢就能解決問題。所以O2O、網約車、共享單車這幾個領域,和前面說的領域不一樣,最終的“勝者”并不都是最初的先發者。
邊緣計算最早的“先發者”,應屬一票CDN廠商。因為CDN一定程度上,是僅僅涉及到內容分發的“邊緣計算”,或者說是邊緣計算的細分表現形式之一,甚至可以把邊緣計算看作是CDN在業務和技術領域的“升級版”。
所以,在市場還沒有“邊緣計算”的時候,CDN廠商已經在做邊緣計算做的事情了。而如今CDN廠商在角逐邊緣計算的過程中,自然有了天生的網絡、節點等優勢。由此,也難怪無論是國外的Akamai、EdgeCast、Fastly、Cloudflare,還是國內的網宿科技、藍汛等等,個個都充滿生機和激情,因為他們身上的基因,讓他們占據了有利的先發地位。
除了廠商之外, 很多敏銳的投資機構也早早地開始了行動,包括德森霍洛維茨基金(Andreessen Horowitz)、軟銀(Softbank)、伯克希爾哈撒韋公司(Berkshire Partners)和高盛(Goldman Sachs)等在內的,幾乎所有頂級風投基金都已紛紛押注邊緣計算領域的初創公司。
邊緣人工智能解決方案提供商Anagog、云和邊緣計算公司Packet.inc、基礎架構和邊緣計算解決方案提供商Vopor.io以及邊緣智能軟件公司Swim.ai等大批涌現的初創公司紛紛獲得了頂級風投的資金注入。
所有這些都在表明,邊緣計算彎道超車的機會并不大。要想取得立足之地,就要趁早出發,爭取獲得先發優勢。
網站題目:邊緣計算的五個大坑,里面一定有你跳過的
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