海川

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等信息技術的快速發(fā)展，云計算已經無法滿足機器人、智能家居、無人駕駛、VR/AR、新媒體、智能安防、遠程醫(yī)療、可穿戴設備、智能制造等場景對低延遲的高要求。

根據(jù)國際調研機構Gartner公司的報告，到2022年，超過一半的企業(yè)數(shù)據(jù)將在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心和云平臺之外的邊緣產生和處理，目前約為10%。邊緣計算的興起幫助企業(yè)近乎實時地分析信息，并圍繞物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備和數(shù)據(jù)創(chuàng)造新的價值。

目前，全球正在使用的物聯(lián)網(wǎng)設備大約有231.4億個，而這一數(shù)字在未來兩年內將上升到310億。到2025年，預計將有800億設備在使用和收集數(shù)據(jù)，所產生的數(shù)據(jù)量可達到180ZB，而2016年僅有1ZB。根據(jù)CB Insights的市場規(guī)模量化工具，到2022年，全球邊緣計算市場規(guī)模預計將達到67.2億美元。

IDC在其發(fā)布的《中國制造業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場預測2016—2020年》報告指出，2018年將會有40%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡邊緣側分析、處理與儲存，到2020年中國制造業(yè)企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)支出有望達到1275億美元，其中軟件和服務合計市場占比或超過60%，而現(xiàn)階段這個比例尚還不及10%。如今亞馬遜、微軟、谷歌、英特爾、戴爾、IBM、思科、惠普、通用電氣、華為等國際巨頭已經著手布局邊緣計算，可以預見的是邊緣計算不久將風生水起。

邊緣計算內涵及優(yōu)勢

邊緣計算（Edge computing）是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側，采用網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供服務。其應用程序在邊緣側發(fā)起，產生更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足行業(yè)在實時業(yè)務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。而云端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數(shù)據(jù)。

邊緣計算既可以在大型運算設備內完成也可以在中小型運算設備、本地端網(wǎng)絡內完成。用于邊緣運算的設備可以是智能手機這樣的移動設備、PC、智能家居、無人駕駛汽車等家用終端，也可以是ATM機、攝像頭、紅綠燈、電動機、泵、發(fā)電機或其他的傳感器等終端。

邊緣計算是伴隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展而出現(xiàn)的。對物聯(lián)網(wǎng)而言，邊緣計算技術取得突破，意味著通過本地設備就可實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與控制，無需交付云端處理。這將大大提升數(shù)據(jù)處理效率，減輕云端負荷，為用戶提供更快速的響應。

“邊緣計算最大的好處是能夠更快地利用數(shù)據(jù)和洞察力?！盕orrester公司副總裁兼首席分析師Brian Hopkins說，“縮小數(shù)據(jù)生成方式與數(shù)據(jù)提供洞察力方式之間的差距，可以創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。”

邊緣計算的興起不是為了完全取代云計算，而是對云計算的有益補充，它的主要優(yōu)勢包括以下幾點。

1.實時或更快速地處理和分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理更接近數(shù)據(jù)來源，而不是在外部數(shù)據(jù)中心或云端進行，因此可以減少遲延時間。

2.較低的運營成本。企業(yè)在本地設備的數(shù)據(jù)管理解決方案上的花費比在云和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡上的花費要少。

3.占用網(wǎng)絡流量較少。隨著物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)生成繼續(xù)飆升。因此，網(wǎng)絡帶寬變得更加有限，讓云端不堪重負，造成更大的數(shù)據(jù)瓶頸。

4.更高的應用程序運行效率。隨著滯后的減少，應用程序能夠以更快的速度更高效地運行。

5.減少對云的依賴可以降低發(fā)生單點故障的可能性，也意味著某些設備可以穩(wěn)定地離線運行。這在互聯(lián)網(wǎng)連接受限或無法訪問的偏遠地區(qū)尤其能夠派上用場。

2016年，Salesforce網(wǎng)站的北美14站點（又名NA14）宕機超過24個小時?？蛻魺o法訪問用戶數(shù)據(jù)，從電話號碼到電子郵件等，業(yè)務運營遭受嚴重的破壞。

此后，Salesforce將它的物聯(lián)網(wǎng)云轉移到亞馬遜的AWS上，但是這次宕機事件凸顯了僅依賴云的一大弊端。

6.邊緣計算可以提高數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性，這對保護個人信息大有裨益。由于邊緣設備能夠在本地收集和處理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)不必傳輸?shù)皆贫?。因此，敏感信息不需要經由網(wǎng)絡，這樣如果云遭到網(wǎng)絡攻擊，影響也不會那么嚴重。邊緣計算還能夠讓新興聯(lián)網(wǎng)設備和舊式的“遺留”設備之間實現(xiàn)互通。它將舊式系統(tǒng)使用的通信協(xié)議“轉換成現(xiàn)代聯(lián)網(wǎng)設備能夠理解的語言”。這意味著傳統(tǒng)工業(yè)設備可以無縫且高效地連接到現(xiàn)代的物聯(lián)網(wǎng)平臺。

邊緣計算的應用場景

隨著萬物互聯(lián)時代的到來，邊緣計算將在各行各業(yè)中得到越來越多的應用，尤其是在云計算效率低下的一些領域。以下是邊緣計算可以帶來新價值的應用場景。

1.交通運輸

邊緣計算技術最顯而易見的潛在應用之一是交通運輸，特別是無人駕駛汽車、無人駕駛地鐵和無人機。這些智能交通工具裝備了各種各樣的傳感器，從攝像頭到雷達到激光系統(tǒng)，來幫助其自動運行。

比如，自動駕駛汽車可以利用邊緣計算，通過這些傳感器在離車輛更近的地方處理數(shù)據(jù)，進而盡可能減少系統(tǒng)在駕駛過程中的響應時間。

Gartner公司副總裁兼杰出分析師Thomas Bittman說，自動駕駛汽車需要能夠自我學習，而無需連接到云端來處理數(shù)據(jù)。機器學習技術不依賴于訓練大數(shù)據(jù)集的大型模型，與其相反，可以直接由汽車的計算機自行進行處理，這實質上是邊緣計算。

今年早些時候，汽車邊緣計算聯(lián)盟（AECC）宣布將啟動以聯(lián)網(wǎng)汽車解決方案為重點的項目。該聯(lián)盟的成員包括DENSO Corporation、豐田汽車、AT&T;、愛立信、英特爾等公司。

不單單是自動駕駛汽車會產生大量的數(shù)據(jù)并需要實時處理，飛機、火車、地鐵和其他交通工具也是如此，不管它們有沒有人類駕駛。

例如，飛機制造商龐巴迪（Bombardier）的C系列飛機就裝備了大量的傳感器來迅速檢測發(fā)動機的性能問題。在12小時的飛行中，飛機產生了多達844TB的數(shù)據(jù)。邊緣計算支持對數(shù)據(jù)進行實時處理，因此該公司能夠主動處理引擎問題。

此外，邊緣計算還可應用于智能交通管理。比如收集了大量的數(shù)據(jù)需要處理，不過只有部分數(shù)據(jù)是有用的。邊緣計算能夠分析和處理交通硬件本身的數(shù)據(jù)，并過濾掉不需要的信息，從而消除不必要的交通擁堵。這減少了需要通過網(wǎng)絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)總量，并有助于降低操作和存儲成本。

2.智能制造

由于能夠減少滯后，邊緣計算可能會使得制造流程能夠更快速地做出響應和變動，能夠實時地應用數(shù)據(jù)分析得出的洞見和實時行動。這可能包括在機器過熱之前將其關閉。

Bittman表示，邊緣計算可以幫助創(chuàng)建能夠感知、檢測和學習東西的機器，而無需編程。例如，如果陽光透過窗戶照射到機器上，機器最終將能夠判斷出其溫度變化會不會產生問題。

工業(yè)機器人的大量使用顯得邊緣計算更加重要，如果邊緣設備斷定機器人很可能會出現(xiàn)故障，它就會觸發(fā)行動來阻止或減慢機器人的運轉。這會使得工廠能夠實時地評估潛在的故障。如果機器人能夠自己處理數(shù)據(jù)，它們也可能變得更加自給自足和反應靈敏。不僅可以提高生產效率，而且能防止安全隱患。

3.醫(yī)療保健

如今，人們越來越喜歡佩戴健身追蹤設備、血糖血壓監(jiān)測儀、智能手表手環(huán)和其他監(jiān)測健康狀況的可穿戴設備。但要真正地從所收集的海量數(shù)據(jù)中獲益，實時分析可能是必不可少的。許多可穿戴設備直接連接到云上，但也有其他一些設備支持離線運行。

一些可穿戴健康監(jiān)控器可以在不連接云的情況下本地分析脈搏數(shù)據(jù)或睡眠模式。然后，醫(yī)生可以當場對病人進行評估，并就病人的健康狀況提供即時反饋。

在醫(yī)療保健領域，邊緣計算的潛力遠不局限于可穿戴設備?？焖俚臄?shù)據(jù)處理能夠給遠程患者監(jiān)控、住院患者護理以及醫(yī)院和診所的醫(yī)療管理帶來巨大的好處。

醫(yī)生將能夠為患者提供更快、更好的護理，同時患者所生成的健康數(shù)據(jù)也多了一層安全保護。這些數(shù)據(jù)的處理將直接發(fā)生在更靠近邊緣的地方，而不是將隱私數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，因此能夠避免數(shù)據(jù)被不當訪問的風險。

4.智慧農業(yè)

邊緣計算非常適合應用于農業(yè)，因為偏遠的位置和惡劣的環(huán)境可能存在帶寬和網(wǎng)絡連接方面的問題。邊緣計算則是一種合適的、具有成本效益的替代方案。

智慧農業(yè)可以使用邊緣計算來監(jiān)測溫度、濕度、土壤、光照和設備性能，以及自動讓各種設備（比如過熱的泵）減緩運轉或者關閉。

5.智慧能源

邊緣計算或許在整個能源行業(yè)都非常有效，尤其是在能源設施的安全監(jiān)測方面。例如，壓力和濕度傳感器應當受到嚴密監(jiān)控，不能在連接性上出差錯，尤其是考慮到這些傳感器大多位于偏遠地區(qū)。如果出現(xiàn)異常情況，比如油管過熱，卻沒有被及時注意到，那就可能會發(fā)生災難性的爆炸。

邊緣計算的另一個好處是能夠實時檢測設備故障。通過電網(wǎng)控制，傳感器可以監(jiān)控從電動汽車到發(fā)電廠的一切設施所產生的能源，有助于相應作出決策來降低成本和提高能源生產效率。

6.新零售

一些零售商包括電商正在利用增強現(xiàn)實（AR）等技術創(chuàng)造更多身臨其境的店內環(huán)境，以吸引更多購物者。這需要更低的延遲，這是邊緣計算發(fā)揮作用的地方。零售可以使用邊緣計算應用程序來增強顧客體驗。此外，很多人使用店內平板電腦所生成的銷售點數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會被傳輸?shù)皆贫嘶驍?shù)據(jù)中心。借助邊緣計算，數(shù)據(jù)可以在本地進行分析，從而減少商業(yè)敏感數(shù)據(jù)泄漏的風險。

此外，金融、家居、辦公、安防、新媒體等場景也有邊緣計算的用武之地?，F(xiàn)階段，邊緣計算距離規(guī)模化落地還需要一段時間，相關的解決方案也需要進一步完善和優(yōu)化。對于很多邊緣計算服務商而言，需要廣積糧、高筑墻、緩稱王。

邊緣計算面臨的挑戰(zhàn)

隨著邊緣計算的興起，理解邊緣設備所涉及的另一項技術也很重要，它就是霧計算。

邊緣計算具體是指在網(wǎng)絡的“邊緣”處或附近進行的計算過程，而霧計算則是指邊緣設備和云端之間的網(wǎng)絡連接。霧計算使得云更接近于網(wǎng)絡的邊緣；因此，根據(jù)OpenFog的說法，“霧計算總是使用邊緣計算，而不是邊緣計算總是使用霧計算。”

比如火車場景，傳感器能夠收集數(shù)據(jù)，但不能立即就數(shù)據(jù)采取行動。如果一名火車工程師想要了解火車車輪和剎車是如何運行的，他可以使用歷史累計的傳感器數(shù)據(jù)來預測零部件是否需要維修。

在這種情況中，數(shù)據(jù)處理使用邊緣計算，但它并不總是即時進行的（與確定引擎狀態(tài)不同）。而使用霧計算，短期分析可以在給定的時間點實現(xiàn)，而不需要完全返回到中央云。

邊緣計算、霧計算都是比較新的概念，容易混淆，下面是幾個權威定義，但愿可以澄清一下。

Futurum Research：不像云計算依賴數(shù)據(jù)中心和通信帶寬來處理和分析數(shù)據(jù)，邊緣計算在網(wǎng)絡邊緣附近處理和分析數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)最初在邊緣附近加以收集。邊緣計算（專注于在網(wǎng)絡節(jié)點層面處理和分析的一類霧計算）應被視為霧計算的一個事實上的要素。

State of the Edge 2018：將計算能力提供給網(wǎng)絡的邏輯末端，以便改善應用和服務的性能、運營成本和可靠性。通過縮短設備與提供給設備的云資源之間的距離，另外減少網(wǎng)絡跳數(shù)，邊緣計算消除了當今互聯(lián)網(wǎng)在延遲和帶寬方面的限制，從而帶來全新的應用類別。實際上，這意味著沿著今天的集中式數(shù)據(jù)中心和越來越多的現(xiàn)場設備之間的路徑，分配新的資源和軟件堆棧，而這條路徑鄰近最后一英里網(wǎng)絡，連接基礎設施和設備兩端。

Research/開放霧聯(lián)盟：“霧”的一端始于邊緣設備（我們在這里定義的邊緣設備是生成傳感器數(shù)據(jù)的那些設備，比如車輛、制造設備和“智能”醫(yī)療設備），這些設備擁有必要的計算硬件、操作系統(tǒng)、應用軟件和連接功能，以便參與分布式分析霧。它從邊緣延伸到“近邊緣”功能，比如本地數(shù)據(jù)中心及其他計算資產、企業(yè)或運營商無線接入網(wǎng)絡內的多接入邊緣（MEC）功能、托管服務提供商內的中間計算和存儲功能以及互連和托管設施，最終延伸到云服務提供商。這些位置有集成或主機“霧節(jié)點”，這些其實是能夠參與整個分布式分析系統(tǒng)的設備。

David Linthicum（德勤咨詢公司的首席云戰(zhàn)略官）：“就邊緣計算而言，計算系統(tǒng)和存儲系統(tǒng)也位于邊緣，盡可能接近生成所處理的數(shù)據(jù)的部件、設備、應用或人。目的是消除處理延遲，因為數(shù)據(jù)不必從網(wǎng)絡邊緣發(fā)送到中央處理系統(tǒng)，然后發(fā)回到邊緣……思科首創(chuàng)的“霧計算”這個術語還指將計算擴展到網(wǎng)絡邊緣。思科在2014年1月推出了其霧計算，以此將云計算功能引入到網(wǎng)絡邊緣……實際上，霧是標準，邊緣是概念。霧實現(xiàn)了邊緣計算概念中的可重復結構，那樣企業(yè)就可以將計算推送到集中系統(tǒng)或云之外的地方，以獲得更好的性能和可擴展性?！?/p>

任何新的IT項目都需要標準和最佳實踐，而早期階段的特點常常是多家組織和聯(lián)盟林立，它們的工作議程各不相同（盡管成員常常存在很大的重疊）。邊緣/霧計算也不例外。Bittman就說，目前并沒有實現(xiàn)邊緣計算的標準流程。

霧計算是思科創(chuàng)建的一個術語，得到了開放霧聯(lián)盟的支持，該聯(lián)盟由Arm、思科、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學邊緣實驗室于2015年共同成立。其使命內容如下（部分）。

我們致力于定義涵蓋分布式計算、網(wǎng)絡、存儲、控制和資源的一種架構，以支持物聯(lián)網(wǎng)邊緣處的智能，包括自我感知的自主機器、物件、設備和智能對象。開放霧聯(lián)盟的成員還將確定和開發(fā)新的運營模式。最終，我們的工作將有助于實現(xiàn)和推動下一代物聯(lián)網(wǎng)。

邊緣計算由Linux基金會主持的開源項目EdgeX Foundry負責推廣。EdgeX Foundry的目標包括：構建和推廣EdgeX成為統(tǒng)一物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的通用平臺，認證EdgeX組件以確?；ゲ僮餍院图嫒菪?，提供快速創(chuàng)建基于EdgeX的物聯(lián)網(wǎng)邊緣解決方案的工具，并與相關的開源項目、標準組織和行業(yè)聯(lián)盟合作。

據(jù)EdgeX Foundry聲稱：“該項目注重的是邊緣節(jié)點，比如嵌入式PC、集線器、網(wǎng)關、路由器和本地服務器，以克服分布式物聯(lián)網(wǎng)霧架構中互操作性方面的重大挑戰(zhàn)?！?/p>

EdgeX Foundry的技術指導委員會包括來自IOTech、ADI、Mainflux、戴爾、Linux基金會、三星電子、VMware和Canonical的代表。

這個領域還有另外兩大行業(yè)機構：一個是注重日本市場的EdgeCross聯(lián)盟，由歐姆龍公司、Advantech、NEC、IBM日本、Oracle日本和三菱電機于2017年11月共同成立；另一個是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟，由AT&T;、思科、通用電氣、英特爾和IBM于2014年共同成立。

邊緣計算也受到國內高度關注。2016年邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟成立，由華為、中科院沈陽自動化研究所、中國信息通信研究院、英特爾、ARM和軟通動力聯(lián)合倡議發(fā)起。在業(yè)界首次提出“OICT”理念，旨在搭建邊緣計算產業(yè)合作平臺，推動OT與ICT產業(yè)的開放協(xié)作，加速推進行業(yè)數(shù)字化轉型。截至目前，根據(jù)聯(lián)盟網(wǎng)站的列表，有近200家會員單位，會員單位包括各行業(yè)知名企業(yè)。