我們真的擁有近乎無限的計算能力嗎

二十年前，一位浙江的民營企業(yè)家傲嬌地告訴媒體，汽車不過是「四個輪子加兩張沙發(fā)」。而同時代的計算機大家塔能鮑姆 (Tanenbaum) 則在《計算機網(wǎng)絡》一書中寫道：「不要低估一輛裝滿磁帶在高速公路上飛馳的小貨車的帶寬?！?/span>

時間證明了一切。

今天，就連一輛普通中級轎車都配備了數(shù)十個CPU，是不折不扣的「四個輪子加一臺計算機」。車輪滾滾向前，數(shù)據(jù)傾瀉而出。但一如微軟 CEO 薩提亞·納德拉所說：「我們正處在一個擁有近乎于無限計算能力，但數(shù)據(jù)也在呈指數(shù)級增長的世界?！?/span>

在那些配備智能駕駛系統(tǒng)的汽車，每行駛8小時平均會產(chǎn)生并接收約4TB的數(shù)據(jù)，相當于120多萬張高清照片的容量。

這4TB的數(shù)據(jù)大部分都需要及時處理，如果按照傳統(tǒng)云計算的方式，需要把汽車上的數(shù)據(jù)上傳至云端處理，之后再下發(fā)指令到車載終端，有時候僅僅因信號傳輸哪怕有幾十毫秒的延遲，就很有可能釀成災難性的事故。

在智能駕駛、車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，傳統(tǒng)云計算延遲太大，連接不穩(wěn)定，會極大的降低了體驗質(zhì)量。例如，通過車輛平視顯示，增強現(xiàn)實（AR）能夠提供有幫助的信息與警示，或者是提供更好的視野，但也需要更高的計算需求，這往往超出了單個車輛的計算需求。

于是，另一種解決方案應運而生——把數(shù)據(jù)在本地就近解決，這也是谷歌、微軟、網(wǎng)宿科技、阿里高管們近期頻頻提起的「邊緣計算」。

邊緣計算最初是由歐洲通信組織提出來的概念，是一種具有高帶寬低延時特點的新技術(shù),可在各類移動網(wǎng)絡邊緣提供服務環(huán)境和計算能力,通過靠近移動用戶來減少網(wǎng)絡操作和服務交付的時延?！膏徑?、低時延、高寬帶和位置認知」，正是邊緣計算區(qū)別于傳統(tǒng)云計算的主要技術(shù)特征。

據(jù)中國信息通信研究院泰爾系統(tǒng)實驗測試，在LTE網(wǎng)絡中，通過部署移動邊緣計算服務器，可將車輛到車輛的延時，從理論值100 毫秒降至20 毫秒以下，相當于效應速度提高了5倍。

當物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量將首次超過全球人口

車聯(lián)網(wǎng)只是我們邁入物聯(lián)網(wǎng)時代的一個序曲。

2017 年被視為窄帶物聯(lián)網(wǎng)商用元年。自 2016 年 6 月核心標準凍結(jié)以來，窄帶物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展明顯駛?cè)肟燔嚨?，運營商與設備制造商的聯(lián)手促使窄帶物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈日漸完善，推動下游細分應用頻頻落地。

據(jù)Gartner統(tǒng)計，2017 年物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量將首次超過全球人口（75億），達到 84 億，比 2016 年的 64 億增長 31%，其中，消費領(lǐng)域是物聯(lián)網(wǎng)設備最大用戶，2017 年物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量為 52 億，占比為 63%；企業(yè)使用的物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量為 31 億。

對于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的海量性與高增長性問題，如果直接去建設更多更大的數(shù)據(jù)中心，可以預見的是，會極大地增加管理成本，系統(tǒng)可靠性也會下降。而移動邊緣計算作為一個十分靠近終端信息源的小型信息中心，將應用、處理和存儲推向移動邊界，使得海量數(shù)據(jù)可以正常處理，而不必完全去建設更多的數(shù)據(jù)中心。

此外，采用邊緣計算還可以很好的解決網(wǎng)絡環(huán)境的限制，在云計算因為沒有網(wǎng)絡而無法進行云端數(shù)據(jù)傳輸和計算時，邊緣計算可以正常進行處理。對于物聯(lián)網(wǎng)來說，邊緣計算既保證了設備在斷網(wǎng)突發(fā)情況下的正常運行，也避免了數(shù)據(jù)上傳云端帶來的泄露風險。

IDC預測，到2020年，全球?qū)⒂谐^500億的終端與設備聯(lián)網(wǎng)，超過40%的數(shù)據(jù)要在網(wǎng)絡邊緣側(cè)進行分析、處理與存儲。這意味著，從互聯(lián)網(wǎng)向物聯(lián)網(wǎng)過渡的時代轉(zhuǎn)折中，邊緣計算正處于爆發(fā)的前夜。  

TrendForce最新預測顯示，邊緣計算產(chǎn)品和服務市場在2018年至2022年將以復合年增長率(CAGR)超過30%的速度增長。這一增速或有望引領(lǐng)千億級美元的云市場。

沖向邊緣計算的兩股力量

隨著越來越多的巨頭涌入這一市場，邊緣計算將成為下一次計算革命舞臺的中心。沖在最前面的正是云計算廠商和CDN廠商。

早在2017年中，騰訊云就曾揭秘內(nèi)測中的CDN邊緣計算，據(jù)稱可一次部署全球執(zhí)行，應用在多個場景。不久前，阿里把邊緣計算項目加入2018年戰(zhàn)略部署，推出首個IoT邊緣計算產(chǎn)品Link Edge，將阿里云在云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能的優(yōu)勢拓寬到更靠近端的邊緣計算上，打造云、邊、端一體化的協(xié)同計算體系。

微軟推出Azure IoT Edge平臺，將機器學習、高級分析和AI服務放在接近數(shù)據(jù)源的前端物聯(lián)網(wǎng)設備上；亞馬遜為擴展AWS物聯(lián)網(wǎng)功能，推出軟件平臺GreenGrass，為用戶提供了可供開發(fā)邊緣應用和分析的環(huán)境。

全球第二大CDN服務商網(wǎng)宿科技日前也宣布開放其邊緣計算資源及能力，推出邊緣IaaS及PaaS服務。網(wǎng)宿科技副總裁李東此前在接受采訪時表示，2018年2018年網(wǎng)宿科技將逐步開放邊緣計算資源和服務。

邊緣計算雖然具有云計算不具備的優(yōu)點，但并不會取代云計算，在很長一段時間，二者互為補充。

云計算把握整體，聚焦于非實時、長周期數(shù)據(jù)的分析，能夠在周期性維護等領(lǐng)域發(fā)揮特長；而邊緣計算則專注于局部，聚焦實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，能夠更好地支撐本地業(yè)務的實時智能化處理與執(zhí)行。

相比云計算，CDN其實與邊緣計算更為親近。

首先，CDN與邊緣計算的產(chǎn)生背景有許多相同之處，CDN自誕生起就是分布式架構(gòu)，滿足不同階段的數(shù)據(jù)承載需求，實現(xiàn)目標也有相近之處，兩者都是在用戶體驗要求不斷提高，用戶數(shù)量、數(shù)據(jù)流量激增的背景下產(chǎn)生。

其次，CDN中的網(wǎng)絡「邊緣」和邊緣計算中的「邊緣」含義接近，都意味著和以往的網(wǎng)絡架構(gòu)不同，服務器更接近于無線接入網(wǎng)。

某種程度上來看，CDN更像是互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展階段將邊緣能力產(chǎn)品化的一個產(chǎn)物，隨著數(shù)據(jù)大爆發(fā)時代的到來，CDN自然不會局限在網(wǎng)絡加速上，會進一步擴展邊緣的資源和能力，打造一個更強大的邊緣平臺，將邊緣存儲、邊緣計算、邊緣分發(fā)、邊緣安全集合在一起。

也正因此，邊緣計算無疑是CDN廠商下一步的戰(zhàn)略進化方向，被寄予彎道超車的厚望。

目前情況看，服務器提供商、網(wǎng)絡設備提供商、網(wǎng)絡服務提供商等相繼推出了邊緣計算相應解決方案，這場邊緣計算的技術(shù)大賽，已然進入搶跑期。Limelight、CloudFlare等CDN公司相繼推出了邊緣計算服務。

科技領(lǐng)域從來不缺顛覆者，上一場云上戰(zhàn)爭硝煙未散，新的邊緣之爭就已顯端倪。