揭秘边缘计算引发的完美技术风暴

近年来，计算工作负载一直在迁移：首先是从本地数据中心迁移到云，现在越来越多地从云数据中心迁移到更靠近正在处理的数据源的“边缘”位置。目标是通过缩短数据传输距离来提高应用和服务的性能和可靠性，降低运行成本，从而减少带宽和延迟问题。

这并不是说内部部署或云中心已经死亡，有些数据总是需要在集中位置进行存储和处理。但数字基础设施肯定在发生变化。例如，据Gartner称，到2025年，80％的企业将关闭其传统数据中心，而2018年则为10％。由各种业务需求驱动的数据处理是这种基础设施发展的关键驱动因素。

随着最近业务驱动的IT计划的增加（通常超出传统的IT预算），物联网解决方案、边缘计算环境和“非传统”IT的实施迅速增长。此外，人们越来越关注面向外部应用的客户体验，以及糟糕的客户体验对企业声誉的直接影响。这种外向焦点导致许多组织根据网络延迟、客户群体集群和地缘政治限制（例如，欧盟的通用数据保护法规[GDPR]或监管限制）重新考虑某些应用程序的放置。

当然，边缘计算涉及挑战（间歇性的），因为其网络边缘具低带宽和高延迟为特征。如果大量的智能边缘设备正在运行软件，例如机器学习应用程序需要与中央云服务器或中间“雾”中的节点进行通信，这就会出现问题。然而，解决方案正在进行中。

随着边缘计算处于Gartner 2018年云计算炒作周期的高峰期，在标准和最佳实践得以确定之前，还有很多可能的错误出现，并且主流采用可以继续进行。这篇ZDNet的特别报道，旨在设定场景中评估当前的竞争状态。雷锋网做了不改变原意的编辑与整理：

边缘计算是一个相对较新的概念，已经与另一个术语“雾计算”相关联，这可能导致非专业观察者之间的混淆。以下是一些有希望澄清情况的定义。

• Futurum Research

与云计算不同，云计算依靠数据中心和通信带宽来处理和分析数据，Edge Computing将处理和分析保持在最初收集数据的网络边缘附近。边缘计算（一种专注于网络节点级处理和分析的雾计算），应被视为雾计算的事实要素。

• Edge of the Edge 2018

将计算能力提供给网络的边缘端，以提高应用程序和服务的性能，运营成本和可靠性。通过缩短设备与为其提供服务的云资源之间的距离，以及减少网络跳数，边缘计算减轻了当今互联网的延迟和带宽限制，引入了新的应用类别。实际上，这意味着在今天的集中数据中心和越来越多的设备之间，会在路径上分配新的资源和软件堆栈，特别是在最后一英里网络附近的基础设施和设备方面。

• 451 Research / OpenFog Consortium

雾计算，从边缘设备的一端“开始”（在此背景下，我们将边缘设备定义为传感器数据来源的设备，例如车辆、制造设备和智能医疗设备），这些设备具有必要的计算硬件、运行系统、应用软件和连接参与分布式计算。它从边缘扩展到“近边缘”功能，例如本地数据中心和其他计算资产、企业或运营商无线接入网络内的多接入边缘（MEC）功能、托管服务提供商内的中间计算和存储功能/互连/托管设施，最终到云服务提供商的服务。这些位置已集成或托管'雾节点'。

• David Linthicum（Deloitte Consulting首席云战略官）

“边缘计算和存储系统也位于边缘，尽可能接近产生正在处理的数据的组件、设备、应用程序或人。目的是消除处理延迟，因为数据不必是从网络边缘发送到中央处理系统，然后回到边缘......由思科创建的术语“雾计算”也指将计算扩展到网络边缘。思科于2014年1月推出了雾计算作为将云计算功能带到网络边缘的一种方式......本质上，雾是标准，边缘是概念。雾在边缘计算概念中实现可重复的结构，因此企业可以将计算推出集中式系统或云，以获得更好更可扩展的性能。“

以下是OpenFog联盟如何可视化网络边缘的数据生成“事物”，核心的云数据中心和两者之间的雾基础设施之间的关系：

图片：OpenFog Consortium

根据B2B分析师MarketsandMarkets的数据，到2022年，边缘计算市场的价值将达到67.2亿美元，高于2017年的14.7亿美元，年复合增长率35.4％。关键驱动因素是物联网和5G网络的出现，“智能”应用程序数量的增加以及云基础架构负载的增加。

在垂直细分市场中，电信和IT公司将在2017 - 2022年预测期内拥有最大的市场份额。这是因为企业面临高网络负载和不断增长的带宽需求，需要优化和扩展其无线接入网络（RAN），以便为其应用和服务提供高效的移动（或多接入）边缘计算（MEC）环境。

MarketsandMarkets表示，在预测期内，边缘计算市场增长最快的部分很可能是零售业务：物联网传感器、摄像头和信标产生的大量数据，可以在网络边缘更有效地收集、存储和处理，而不是云或本地数据中心。

Grand View Research采取更为保守的观点，估计到2025年边缘计算市场的价值将达到32.4亿美元，尽管在2017 - 2025年的预测期内，这仍然是41％的“非凡”年复合增长率。雷锋网了解到，研究公司表示，从地区来看，由于物联网设备在美国和加拿大的渗透率增加，北美将引领市场，而具有最高CAGR的垂直领域将是医疗保健和生命科学，这得益于“存储能力和实时性”边缘计算解决方案提供的计算“。Grand View Research表示，由于边缘计算解决方案能够降低运营成本，中小企业在预测期内的年复合增长率将达到最高（46.5％）。

最乐观的增长预测来自451 Research，在2017年10月的一项研究中《雾计算市场的规模和影响》（由OpenFog Consortium委托） 。这项广泛的研究使雾化计算的市场机会在2022年达到182亿美元，高于2018年的10.3亿美元和2019年的37亿美元，2018年至2022年的年复合增长率为104.9％。

数据：451 Research＆OpenFog Consortium / Chart：ZDNet

据451 Research称，就市场份额而言，2022年雾计算的主要垂直行业将是公用事业，交通运输，医疗保健，工业和农业。

图片来源：451 Research＆OpenFog Consortium/ Chart：ZDNet

谈到2022年的雾计算生态系统，451 Research分解了这样的组件：

数据：451 Research＆OpenFog Consortium / Chart：ZDNet

硬件组件表现很好，在2022馅饼图中占42.1％，其次是雾应用/平台（21.5％）和雾化服务（20.4％）。难怪硬件供应商和云应用/服务提供商正在排队等待快速发展的边缘/雾市场。

尽管他们有不同的侧重点，但这些预测清楚地表明，边缘计算的“完美风暴”正在由快速增长的互联网连接设备和即将出现的高带宽、低延迟5G网络创建。爱立信2018年6月的移动报告总结了这些领域的预期发展。

虽然个人电脑、笔记本电脑、平板电脑和（在较小程度上）移动电话在2017年至2023年期间呈现持平增长，但物联网设备正在起飞：那些具有广域连接的设备将实现30％的年复合增长率，短距离物联网设备增长放缓（17％年复合增长率）。这导致2017年（175亿）和2023（314亿）之间连接设备数量增加了近80％（79.4％）。

蜂窝IoT设备是广域IoT设备的子集

数据：爱立信移动报告，2018年6月/图表：ZDNet

就5G而言，爱立信预计2018年下半年出现首批纯数据设备和2019年首批5G智能手机。随着2020年第三代芯片组的问世，到2023年，该公司预计将有10亿部5G设备将在全球范围内连接。

CPE / FWT：客户提供的设备/固定无线终端

图片：爱立信移动报告，2018年6月

爱立信表示，首批基于模块的5G物联网设备预计将在2020年支持用于工业过程监控的超低延迟通信。

任何新的IT计划都需要标准和最佳实践，而早期阶段通常由具有不同议程的多个团体和联盟组成（尽管成员中通常存在重大差异）。边缘/雾计算也不例外。

雾计算是思科创造的一个术语，由OpenFog Consortium支持，该联盟由Arm、思科、戴尔、英特尔、微软和普林斯顿大学边缘实验室于2015年成立。其使命宣言（部分）内容如下：

我们的工作将定义分布式计算、网络、存储、控制和资源的架构，以支持物联网边缘的智能，包括自我感知的机器、物体、设备和智能对象。OpenFog成员还将识别和开发新的运营模式。最终，我们的工作将有助于实现和推动下一代物联网。

边缘计算由EdgeX Foundry推动，这是一个由Linux基金会托管的开源项目。EdgeX Foundry的目标包括：构建和推广EdgeX作为统一物联网边缘计算的通用平台； 认证EdgeX组件以确保互操作性和兼容性；提供快速创建基于EdgeX的物联网边缘解决方案的工具，并与相关的开源项目、标准组织和行业联盟合作。

根据EdgeX Foundry的说法，“该项目的最佳点是边缘节点，如嵌入式PC、集线器、网关、路由器和本地服务器，以解决分布式物联网雾中'东西南北'相互作用的关键互操作性挑战建筑。”

EdgeX Foundry的技术指导委员会包括来自IOTech、ADI、Mainflux、戴尔、Linux基金会、三星电子、VMWare和Canonical的代表。

该领域还有另外两个行业机构：日本专注的EdgeCross联盟，由Omron Corporation、Advantech、NEC、IBM Japan、Oracle Japan和Mitsubishi Electric于2017年11月成立；工业互联网联盟，由AT＆T、思科、通用电气、英特尔和IBM于2014年成立。

Futurum Research在2017年底对500多家北美公司（从500到50,000名员工）进行了调查，以发现他们在边缘计算方面的方案采用和部署、投资意图等。Futurum表示，所有受访者都对边缘计算投资决策产生了影响，其中41.8％为“运营人员”，25.6％为“董事、经理、团队领导”级别；但只有8.6％的人被归类为“执行、高级管理人员、所有者、合作伙伴”。

Futurum报告称，近四分之三（72.7％）的公司已经实施了边缘计算战略，或者正在实施这一战略。此外，几乎所有人（93.3％）都打算在未来12个月内投资边缘计算。

数据：Futurum Research / Chart：ZDNet

Futurum还策划了一个通用的数字化转型指数，该指数在2018年将68％的公司纳入“领导者”和“采用者”类别。因此，72.7％的受访者已经投资于边缘计算，这表明这对于精通技术的企业来说是一个热门话题。然而，Futurum还指出，“93.3％的企业在未来12个月内投资边缘计算的热情并未与他们的投资规模相提并论”。

当被问及边缘计算数据流在其业务流程中的重要性时，Futurum的受访者之间的积极氛围仍在继续，71.8％的受访者将其描述为“极其”（22.2％）或“非常”（49.6％）重要：

数据：Futurum Research / Chart：ZDNet

这种对边缘计算的热情的关键驱动因素是什么？对于Futurum的受访者来说，它是“提高了应用程序性能”，其次是“实时分析/数据流”：

数据：Futurum Research / Chart：ZDNet

该分析公司将这些优先级解释为对运营效率需求的反映，表明物联网战略的排名相对较低，通常被称为规范边缘计算用例，“未来几年可能会增加”。

研究公司表示，只有15.6％的Futurum受访者旨在将边缘计算和云计算分开，这一决定通常受到数据和系统安全问题的驱动，并侧重于分区运营。这使得近64％（63.9％）已经部署（28.3％）或正在寻求（35.6％）边缘/数据中心分析解决方案，加上20.5％的人不确定是将这些功能组合在一起还是将它们分开：

数据：Futurum Research / Chart：ZDNet

“不确定”和“寻求响应”占调查样本的56.1％，这显然是边缘计算提供商的重要机会。

2017年12月，OpenFog Consortium对其61个成员组织的雾计算状态进行了调查，发现令人印象深刻的是70％的CEO都意识到他们眼见的雾计算变化。

2018年的雾计算预算普遍增加（40％）或保持不变（51％），只有5％的受访者觉得减少。倡议主要以研发部门为基础（51％），绝大部分以物联网应用为主要关注领域（70％）。

安全性是OpenFog受访者中首要关注的问题（32％），其次是对早期/未经证实的技术、互操作性和不明确的投资回报率的担忧。雾计算的主要驱动因素是延迟和带宽问题。受访者预计制造业、智能城市和交通运输将成为采用雾计算的顶级行业，其次是能源、医疗保健和智能家居。

边缘/雾计算可以将工作负载从云数据中心拉开，因此看到云巨头采取措施防止这些工作负载逃离其轨道也就不足为奇了。

雷锋网了解到，在亚马逊2016年re：Invent开发者大会上推出，AWS Greengrass以公司现有的物联网和Lambda（无服务器计算）产品为基础，将AWS扩展到间歇性连接的边缘设备。

“借助AWS Greengrass，开发人员可以直接从AWS管理控制台将AWS Lambda函数添加到已连接的设备，并且设备可以在本地执行代码，以便设备可以响应事件并近乎实时地执行操作。AWS Greengrass还包括AWS物联网消息传递和同步功能，使设备可以在不连接回云的情况下向其他设备发送消息“，亚马逊还表示，“AWS Greengrass允许客户灵活地让设备在有意义的时候依赖云，在有意义的时候自己执行任务，并在有意义的时候相互交谈，所有这些都在一个无缝的环境中完成。”

AWS-greengrass

当然，这些是“智能”边缘设备：Greengrass需要至少1GHz的计算（Arm或x86），128MB的RAM以及用于操作系统、消息吞吐量和AWS Lambda执行的额外资源。根据亚马逊的说法，“Greengrass Core可以运行在从Raspberry Pi到服务器级设备的各种设备上”。

自2017年6月开始在Microsoft的BUILD 2017开发者大会上推出Azure IoT Edge，允许云工作负载集装箱化，并在从Raspberry Pi到工业网关的智能设备上本地运行。

Azure IoT Edge包含三个组件：IoT Edge模块、IoT Edge运行时环境、 物联网中心。IoT Edge模块是运行Azure服务，第三方服务或自定义代码的容器；它们部署到IoT Edge设备并在本地执行。IoT Edge运行时环境在每个IoT Edge设备上运行，管理已部署的模块，而IoT Hub是基于云的界面，用于远程监控和管理IoT Edge设备。

以下是不同的Azure IoT Edge元素如何组合在一起：

Azure-IOT-edge

随着全面上市，微软增加了新的功能，以Azure IoT Edge为例，其中包括：开源的支持; 、备配置、安全和管理服务和简化的开发人员体验。

2018年7月，谷歌宣布推出两款大规模开发和部署智能连接设备的产品：Edge TPU和Cloud IoT Edge。Edge TPU是一种专用的小型ASIC芯片，设计用于在边缘设备上运行TensorFlow Lite机器学习模型。Cloud IoT Edge是将Google的云服务扩展到物联网网关和边缘设备的软件堆栈。

Cloud IoT Edge有三个主要组件：用于网关级设备（至少有一个CPU）的运行时，用于存储、转换、处理和从边缘数据中提取智能，同时与Google的其他云IoT平台进行互操作；Edge IoT Core运行时，可将边缘设备安全地连接到云端；Edge ML运行时基于TensorFlow Lite，使用预先训练的模型执行机器学习推理。

谷歌云-IOT-edge

在撰写本文时（2018年9月），Edge TPU和Cloud IoT Edge都处于alpha测试阶段。

边缘/雾计算转换是计算中定期发生的焦点转移之一。 例如，从大型机到台式PC，到本地数据中心，再到云数据中心。现在，我们正在研究现有元素的混合，以及数十亿的智能物联网设备，它们通过网关和节点之间的“雾”联系在一起。设备连接一直是阻碍这种转变的瓶颈，但随着5G移动网络的出现，这种情况即将得到巨大的改变。

任何可以从物联网数据流的及时分析中获益的行业部门都将对边缘/雾计算感兴趣。这就是为什么技术堆栈的各个级别的供应商都有巨大的机会。

随着越来越多的数据生成、处理和存储在更多的位置，围绕基础架构管理和数据安全、隐私和治理的问题将变得比现在更加重要。让我们希望这些问题尽快得到解决。      

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