一场古战役告诉我们,或许可以这样理解边缘计算

2022-10-07    分类: 网站建设

当企业还在部署上云策略拥抱数字化转型的时候,作为物理世界与数字世界桥梁的边缘计算,被赋予了“推动网络架构、算力模式和业务模式变革”、“催生新万亿级市场,重塑产业价值链”等独有魅力,已经悄然地来到我们身边。

一场古战役告诉我们,或许可以这样理解边缘计算

边缘计算:催生新万亿级市场

GrandViewResearch数据显示,2019年边缘计算市场价值35亿美元,且正在快速增长,预计到2027年边缘计算年复合增长率将达到37.4%,届时市场规模将达到434亿美元。无独有偶,拓墣产业研究院曾预测,2018年至2022年全球边缘计算市场规模的年复合增长率将超过30%。种种迹象表明,作为云计算市场的延伸,边缘计算市场规模不断庞大,逐渐成为与云计算平分秋色的市场。

“天下大势,合久必分,分久必合”。在过去40年里,算力和处理在集中式架构和分布式架构之间交替往复。进入21世纪,以大型集中服务器群为基础的云计算浪潮席卷而来,亚马逊、谷歌和微软成为超大规模云计算玩家。随着云计算的发展,人们渐渐发现单纯以“集中式云数据中心”的模式,远远满足不了时代的需求。

因此,算力和资源靠近客户部署的分布式转型成为趋势,边缘计算成为这一趋势的代表。在边缘计算的协助下,集中式云数据中心继续存在,容量将持续扩大,但以物联网和企业为代表的新需求,以及5G时代超低延时业务的潜力,正在将计算拉近最终用户。物联网与5G时代的到来,预示着边缘计算正式站在了风口。

古战役与章鱼,我们该如何理解边缘计算?

顾名思义,边缘计算(Edge Computing)是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

华为曾形象地以“章鱼”来阐释边缘计算的原理,其实章鱼就是用“边缘计算”来解决实际问题的。作为无脊椎动物中智商最高的一种动物,章鱼拥有巨量的神经元,但有60%分布在章鱼的八条腿(腕足)上,脑部却仅有40%。也就是说章鱼是用腿来思考并解决问题的。

章鱼在捕猎时灵巧迅速,腕足之间配合极好,从不缠绕打结,这得益于类似分布式计算的“多个小脑+一个大脑”。边缘计算也属于一种分布式计算,在网络边缘侧的智能网关上就近处理采集到的数据。甚至说,边缘计算将数据资料的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现,由网络中心下放到网络边缘的节点上。

在这里,笔者亦提出一个理论——古战役理论。古时候,领土一旦遇到外地入侵之时,皇帝或中央集权领导人会早朝商议是战、是降,还是和解。一旦决定“战”这个大方针之后,接下来就靠将帅们了。这些元帅、将军们征伐在外,杀伐决断大部分出自以元帅、将军、参谋组成的军事管理层。有的时候,兵马大元帅就能够做主。所谓将在外,君命有所不受,具体战役指挥并不需要通过皇帝决断。也就是,在一场战役中,元帅就能够决定下属们的具体分工,通过观测敌军动态,经过分析,最后直接决定如何应对。

在这个故事中,皇帝或者中央集权领导人是集团大脑,是海量数据上传至“数据库”,经过数据提取、数据分析之后,做出的“大政方针”、“计策”。而元帅更像是分布式计算力的“小脑”,经过数据采集、数据提取、数据分析,做出决定,而经过加工之后的数据,还得传至中央。这是类似边缘计算的理论,机动灵活,不占用中央的计算资源。

边缘计算的优势何在?

截止目前,网络带宽与计算吞吐量已经成为云计算的性能瓶颈。虽然云数据中心由强大的处理性能,能够处理海量的数据。但是,如何将海量的数据传送至云数据中心,已经成为难题之一。尤其是5G时代的到来,对数据的实时性提出更高的要求,需要规避网络带宽和计算吞吐不足带来的弊端,让部分算力本地化。

同时,物联网时代数据量激增,对数据的安全提出更高的要求。在不远的将来,绝大部分电子设备都可以实现网络接入,还会产生海量的数据。因此,传统的云架构没有办法及时处理这些海量数据。边缘计算这时将发挥巨大的优势,将部分计算放置本地,可以极大缩短响应时间,减轻网络负载,并且边缘计算让数据留在设备终端,更有利于保护数据的隐秘性和安全性。

我们知道,并不是所有的数据都是云数据中心需要的,有一些不重要的数据一旦上传之后会占用数据中心的存储空间和算力。但是这些“不重要的数据”,对终端有着重要性。因此,终端设备产生的海量数据,需要及时处理。边缘计算让终端设备产生数据,并有了计算数据的能力。

我们可以看出,与云计算这样的集中式模型相比,边缘计算有着无可比拟的优势,可以减少延迟、降低数据传输的成本,让设备变得更快。

写在最后,作为云计算的延伸,边缘计算将作为与云计算并驾齐驱的技术,持续服务于企业,“云、边、端”的模式呈现巨大的优势。对于边缘计算,未来已来!

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