我们真的拥有近乎无限的计算能力吗

二十年前,一位浙江的民营企业家傲娇地告诉媒体,汽车不过是四个轮子加两张沙发。而同时代的计算机大家塔能鲍姆 (Tanenbaum) 则在《计算机网络》一书中写道:不要低估一辆装满磁带在高速公路上飞驰的小货车的带宽。

时间证明了一切。

今天,就连一辆普通中级轿车都配备了数十个CPU,是不折不扣的四个轮子加一台计算机。车轮滚滚向前,数据倾泻而出。但一如微软 CEO 萨提亚·纳德拉所说:我们正处在一个拥有近乎于无限计算能力,但数据也在呈指数级增长的世界。

在那些配备智能驾驶系统的汽车,每行驶8小时平均会产生并接收约4TB的数据,相当于120多万张高清照片的容量。

4TB的数据大部分都需要及时处理,如果按照传统云计算的方式,需要把汽车上的数据上传至云端处理,之后再下发指令到车载终端,有时候仅仅因信号传输哪怕有几十毫秒的延迟,就很有可能酿成灾难性的事故。

在智能驾驶、车联网环境下,传统云计算延迟太大,连接不稳定,会极大的降低了体验质量。例如,通过车辆平视显示,增强现实(AR)能够提供有帮助的信息与警示,或者是提供更好的视野,但也需要更高的计算需求,这往往超出了单个车辆的计算需求。

于是,另一种解决方案应运而生——把数据在本地就近解决,这也是谷歌、微软、网宿科技、阿里高管们近期频频提起的边缘计算

边缘计算最初是由欧洲通信组织提出来的概念,是一种具有高带宽低延时特点的新技术,可在各类移动网络边缘提供服务环境和计算能力,通过靠近移动用户来减少网络操作和服务交付的时延。邻近性、低时延、高宽带和位置认知,正是边缘计算区别于传统云计算的主要技术特征。

据中国信息通信研究院泰尔系统实验测试,在LTE网络中,通过部署移动边缘计算服务器,可将车辆到车辆的延时,从理论值100 毫秒降至20 毫秒以下,相当于效应速度提高了5倍。

当物联网设备数量将首次超过全球人口

车联网只是我们迈入物联网时代的一个序曲。

2017 年被视为窄带物联网商用元年。自 2016 6 月核心标准冻结以来,窄带物联网发展明显驶入快车道,运营商与设备制造商的联手促使窄带物联网产业链日渐完善,推动下游细分应用频频落地。

Gartner统计,2017 年物联网设备数量将首次超过全球人口(75亿),达到 84 亿,比 2016 年的 64 亿增长 31%,其中,消费领域是物联网设备最大用户,2017 年物联网设备数量为 52 亿,占比为 63%;企业使用的物联网设备数量为 31 亿。

对于物联网数据的海量性与高增长性问题,如果直接去建设更多更大的数据中心,可以预见的是,会极大地增加管理成本,系统可靠性也会下降。而移动边缘计算作为一个十分靠近终端信息源的小型信息中心,将应用、处理和存储推向移动边界,使得海量数据可以正常处理,而不必完全去建设更多的数据中心。

此外,采用边缘计算还可以很好的解决网络环境的限制,在云计算因为没有网络而无法进行云端数据传输和计算时,边缘计算可以正常进行处理。对于物联网来说,边缘计算既保证了设备在断网突发情况下的正常运行,也避免了数据上传云端带来的泄露风险。

IDC预测,到2020年,全球将有超过500亿的终端与设备联网,超过40%的数据要在网络边缘侧进行分析、处理与存储。这意味着,从互联网向物联网过渡的时代转折中,边缘计算正处于爆发的前夜。  

TrendForce最新预测显示,边缘计算产品和服务市场在2018年至2022年将以复合年增长率(CAGR)超过30%的速度增长。这一增速或有望引领千亿级美元的云市场。

冲向边缘计算的两股力量

随着越来越多的巨头涌入这一市场,边缘计算将成为下一次计算革命舞台的中心。冲在最前面的正是云计算厂商和CDN厂商。

早在2017年中,腾讯云就曾揭秘内测中的CDN边缘计算,据称可一次部署全球执行,应用在多个场景。不久前,阿里把边缘计算项目加入2018年战略部署,推出首个IoT边缘计算产品Link Edge,将阿里云在云计算、大数据、人工智能的优势拓宽到更靠近端的边缘计算上,打造云、边、端一体化的协同计算体系。

微软推出Azure IoT Edge平台,将机器学习、高级分析和AI服务放在接近数据源的前端物联网设备上;亚马逊为扩展AWS物联网功能,推出软件平台GreenGrass,为用户提供了可供开发边缘应用和分析的环境。

全球第二大CDN服务商网宿科技日前也宣布开放其边缘计算资源及能力,推出边缘IaaSPaaS服务。网宿科技副总裁李东此前在接受采访时表示,20182018年网宿科技将逐步开放边缘计算资源和服务。

边缘计算虽然具有云计算不具备的优点,但并不会取代云计算,在很长一段时间,二者互为补充。

云计算把握整体,聚焦于非实时、长周期数据的分析,能够在周期性维护等领域发挥特长;而边缘计算则专注于局部,聚焦实时、短周期数据的分析,能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。

相比云计算,CDN其实与边缘计算更为亲近。

首先,CDN与边缘计算的产生背景有许多相同之处,CDN自诞生起就是分布式架构,满足不同阶段的数据承载需求,实现目标也有相近之处,两者都是在用户体验要求不断提高,用户数量、数据流量激增的背景下产生。

其次,CDN中的网络边缘和边缘计算中的边缘含义接近,都意味着和以往的网络架构不同,服务器更接近于无线接入网。

某种程度上来看,CDN更像是互联网飞速发展阶段将边缘能力产品化的一个产物,随着数据大爆发时代的到来,CDN自然不会局限在网络加速上,会进一步扩展边缘的资源和能力,打造一个更强大的边缘平台,将边缘存储、边缘计算、边缘分发、边缘安全集合在一起。

也正因此,边缘计算无疑是CDN厂商下一步的战略进化方向,被寄予弯道超车的厚望。

目前情况看,服务器提供商、网络设备提供商、网络服务提供商等相继推出了边缘计算相应解决方案,这场边缘计算的技术大赛,已然进入抢跑期。LimelightCloudFlareCDN公司相继推出了边缘计算服务。

科技领域从来不缺颠覆者,上一场云上战争硝烟未散,新的边缘之争就已显端倪。

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