下一次 IT 變革：邊緣計算（Edge computing）
雲頭條導讀：今日外媒 ZDnet 釋出了此篇邊緣計算領域的重要文章，詳細分析了各機構不同的定義、市場狀況、前景等，經編譯，供各位參考
數十億物聯網裝置和5G網路這兩股力量必將推動計算工作負載的部署方式發生深遠而重大的變化。
近年來，計算工作負載一直在遷移：先是從本地資料中心遷移到雲，現在日益從雲資料中心遷移到更靠近所處理的資料來源的“邊緣”位置。旨在縮短資料的傳輸距離，從而消除頻寬和延遲問題，最終提升應用和服務的效能和可靠性，並降低執行成本。
這倒不是說本地環境或雲中心已死亡；一些資料總是需要儲存在集中的地方並加以處理。但數字基礎設施無疑在發生變化。比如據Gartner聲稱，到2025年，80%的企業將關閉傳統資料中心，而2018年這個比例只有10%。工作負載的佈置是這次基礎設施演變的關鍵驅動因素，工作負載的佈置有賴於各種業務需求，這家調研公司稱：
隨著最近業務驅動的IT專案不斷增加（通常超出傳統IT預算的範圍），實施物聯網解決方案、邊緣計算環境和“非傳統”IT的現象在迅速增多。此外日益關注面向外部的應用的客戶體驗，並日益關注糟糕的客戶體驗給企業聲譽帶來的直接影響。關注外部的這種形勢導致許多企業組織基於網路延遲、客戶群體和地緣政治限制因素（比如歐盟的《通用資料保護條例》即GDPR或監管方面的限制），重新考慮某些應用的佈置。
當然，邊緣計算面臨挑戰，尤其是連線方面（連線斷斷續續），具體表現為網路邊緣處頻寬低及/或延遲高。如果大量智慧邊緣裝置執行的軟體（比如機器學習應用）需要與中央雲伺服器或“霧計算”中的節點進行聯絡，這就會出現問題。然而，解決方案正在開發中。
由於邊緣計算處於Gartner 2018年雲端計算成熟度曲線的高峰期，在標準和最佳實踐得以確定之前，還要經歷一段相當長的幻滅期，之後才會得到主流界的採用。本文旨在評估邊緣計算的現狀。
不同機構的定義
邊緣計算是個比較新的概念，已經與另一個術語“霧計算”聯絡起來，這可能會在非專業觀察人士當中造成混淆。下面是幾個定義，但願可以澄清一下。
•Futurum Research：不像雲端計算依賴資料中心和通訊頻寬來處理和分析資料，邊緣計算在網路邊緣附近處理和分析資料，資料最初在邊緣附近加以收集。邊緣計算（專注於在網路節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路的邏輯末端，以便改善應用和服務的效能、運營成本和可靠性。通過縮短裝置與提供給裝置的雲資源之間的距離，另外減少網路跳數，邊緣計算消除了當今網際網路在延遲和頻寬方面的限制，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資料中心和越來越多的現場裝置之間的路徑，分配新的資源和軟體堆疊，而這條路徑鄰近最後一英里網路，連線基礎設施和裝置兩端。
•451 Research/開放霧聯盟：[霧]的一端始於邊緣裝置（我們在這裡定義的邊緣裝置是生成感測器資料的那些裝置，比如車輛、製造裝置和“智慧”醫療裝置），這些裝置擁有必要的計算硬體、作業系統、應用軟體和連線功能，以便參與分散式分析霧。它從邊緣延伸到“近邊緣”功能，比如本地資料中心及其他計算資產、企業或運營商無線接入網路內的多接入邊緣（MEC）功能、託管服務提供商內的中間計算和儲存功能以及互連和託管設施，最終延伸到雲服務提供商。這些位置有整合或主機“霧節點”，這些其實是能夠參與整個分散式分析系統的裝置。
•David Linthicum（德勤諮詢公司的首席雲戰略官）：“就邊緣計算而言，計算系統和儲存系統也位於邊緣，儘可能接近生成所處理的資料的部件、裝置、應用或人。目的是消除處理延遲，因為資料不必從網路邊緣傳送到中央處理系統，然後發回到邊緣......思科首創的“霧計算”這個術語還指將計算擴充套件到網路邊緣。思科在2014年1月推出了其霧計算，以此將雲端計算功能引入到網路邊緣......實際上，霧是標準，邊緣是概念。霧實現了邊緣計算概念中的可重複結構，那樣企業就可以將計算推送到集中系統或雲之外的地方，以獲得更好的效能和可擴充套件性。”
開放霧聯盟在下面直觀地顯示了網路邊緣處生成資料的“物件”、核心處的雲資料中心以及介於兩者之間的霧基礎設施三者之間的關係：
圖片來源：開放霧聯盟
市場估計
據B2B調研公司MarketsandMarkets聲稱，到2022年，邊緣計算市場的價值將達到67.2億美元，比2017年的14.7億美元大幅增多，年複合增長率（CAGR）高達35.4%。幾大驅動因素是物聯網和5G網路的出現、“智慧”應用的數量增加以及雲基礎設施上的負載越來越大。
邊緣計算市場狀況
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資料來源：MarketsandMarkets
在MarketsandMarkets考慮的幾個垂直細分領域中，預計電信IT在2017年至2022年預測期內擁有最大的市場份額。這是由於企業面臨繁重的網路負載，對頻寬需求又越來越高，因而需要優化和擴充套件無線接入網路（RAN），以便為其應用和服務提供高效的移動（或多接入）邊緣計算（MEC）環境。
MarketsandMarkets表示，在預測期內，邊緣計算市場增長最快的細分領域很可能是零售：與智慧應用相連線的物聯網感測器、攝像頭和信標生成大量資料，這些資料可以更有效地在網路邊緣而不是在雲或本地資料中心加以收集、儲存和處理。
Grand View Research的觀點較為保守，估計到2025年邊緣計算市場的價值將達到32.4億美元，不過在2017年至2025年預測期內，CAGR仍達到“驚人”的41%。這家研究公司表示，從地區來看，由於物聯網裝置在美國和加拿大的普及率日增，北美將領跑全球市場，CAGR最高的垂直細分領域將是醫療保健和生命科學，這歸因於“邊緣計算解決方案提供了儲存能力和實時計算”。Grand View Research表示，由於邊緣計算解決方案能夠降低運營成本，中小企業在預測期內的CAGR將最高（46.5%）。
增長形勢最樂觀的預測來自451 Research，2017年10月開放霧聯盟委託這家調研公司搞了一份研究，名為《霧計算市場的規模和影響》。這項廣泛的研究估計到2022年，霧計算的市場規模有望達到182億美元，遠高於2018年的10.3億美元和2019年的37億美元，2018年至2022年的CAGR高達104.9%。
資料來源：451 Research和開放霧聯盟
據451 Research聲稱，就市場份額而言，2022年霧計算領先的垂直細分領域將是公用事業、交通運輸、醫療保健、工業和農業。
圖片來源：451 Research和開放霧聯盟
說到2022年的霧計算生態系統，451 Research分成了這幾大部分：
資料來源：451 Research和開放霧聯盟
硬體這部分遙遙領先，在2022年餅形圖中佔有42.1%的份額，其次是霧應用/平臺（21.5%）和霧服務（20.4%）。難怪硬體供應商和雲應用/服務提供商在競相湧入迅速發展的邊緣/霧市場。
儘管側重點各不相同，但這些預測清楚地表明，兩股合力正形成邊緣計算的“完美風暴”：數量快速增加的聯網裝置和即將出現的高頻寬低延遲5G網路。愛立信2018年6月的《移動報告》總結了這些領域的預期發展動向。
雖然PC、膝上型電腦、平板電腦以及手機在2017年至2023年期間增長平緩，但物聯網裝置增長迅猛：擁有廣域連線的裝置其CAGR將達到30%，短距離物聯網裝置的增長勢頭要弱一些（CAGR為17%）。這導致2017年（175億個）至2023年（314億個）的聯網裝置數量增長近80%（79.4%）：
*蜂窩物聯網裝置是廣域物聯網裝置的子集
資料來源：愛立信《移動報告》2018年6月
至於5G，愛立信預計2018年下半年會出現首批純資料裝置，2019年出現首批5G智慧手機。繼第三代晶片組在2020年問世後，到2023年，該公司預計全球會有10億部聯網的5G裝置。
CPE / FWT：客戶提供的裝置/固定無線終端
圖片來源：愛立信《移動報告》2018年6月
愛立信表示，預計2020年會出現首批基於模組的5G物聯網裝置，支援面向工業過程監控的超低延遲通訊。
標準和組織
任何新的IT專案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盟林立，它們的工作議程各不相同（儘管成員常常存在很大的重疊）。邊緣/霧計算也不例外。
霧計算是思科杜撰的一個術語，得到了開放霧聯盟的支援，該聯盟由Arm、思科、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學邊緣實驗室於2015年共同成立。其使命內容如下（部分）：
我們致力於定義涵蓋分散式計算、網路、儲存、控制和資源的一種架構，以支援物聯網邊緣處的智慧，包括自我感知的自主機器、物件、裝置和智慧物件。開放霧聯盟的成員還將確定和開發新的運營模式。最終，我們的工作將有助於實現和推動下一代物聯網。
邊緣計算由Linux基金會主持的開源專案EdgeX Foundry負責推廣。EdgeX Foundry的目標包括：構建和推廣EdgeX成為統一物聯網邊緣計算的通用平臺，認證EdgeX元件以確保互操作性和相容性，提供快速建立基於EdgeX的物聯網邊緣解決方案的工具，並與相關的開源專案、標準組織和行業聯盟合作。
據EdgeX Foundry聲稱：“該專案注重的是邊緣節點，比如嵌入式PC、集線器、閘道器、路由器和本地伺服器，以克服分散式物聯網霧架構中互操作性方面的重大挑戰。”
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機構：一個是注重日本市場的EdgeCross聯盟，由歐姆龍公司、Advantech、NEC、IBM日本、Oracle日本和三菱電機於2017年11月共同成立；另一個是工業網際網路聯盟，由AT&T、思科、通用電氣、英特爾和IBM於2014年共同成立。
調查說明了什麼？
Futurum Research在2017年底調查了500多家北美公司（員工數量從500人到50000人不等），以瞭解它們在邊緣計算方面的狀況：採用、部署以及投資意向等。Futurum表示，所有調查物件都對邊緣計算的投資決策有影響，其中41.8%是“運營人員”，25.6%是“董事、經理和團隊負責人”，不過只有8.6%屬於“主管、高管、老闆和合作夥伴”。
Futurum聲稱，近四分之三（72.7%）的公司已經實施了邊緣計算戰略，或正在實施這一戰略。此外，幾乎所有（93.3%）的公司打算在今後12個月內投入於邊緣計算：
資料來源：Futurum Research
Futurum還編制了一份通用的數字化轉型指數，該指數在2018年將68%的公司列入“領導者”和“採用者”這兩個類別。因此，72.7%的調查物件已經投入於邊緣計算，這表明邊緣計算對於精通技術的企業來說是個熱門話題。然而Futurum也特別指出，“93.3%的企業在今後12個月內投入於邊緣計算的熱情說明不了它們的投入規模。”
被問及邊緣計算資料流在業務流程中的重要性時，Futurum的調查物件繼續給出了積極的看法，71.8%的調查物件稱這種資料流“至關重要”（22.2%）或“非常重要”（49.6%）：
資料來源：Futurum Research
哪些關鍵因素促使企業對邊緣計算有這麼高漲的熱情？對於Futurum的調查物件來說，最主要的因素是“提升應用效能”，其次是“實時分析/資料流”：
資料來源：Futurum Research
這家調研公司解釋，這些優先事項體現了企業需要提升運營效率，表明物聯網戰略比較低的排名在“未來幾年可能會上升”，物聯網戰略常常被認為是邊緣計算的一種典型的使用場景。
這家研究公司表示，只有15.6%的調查物件旨在將邊緣計算和雲端計算分開來，這個決定常常有賴於資料和系統安全方面的問題以及注重劃分開來的運營。因而，近64%（63.9%）的調查物件已經部署（28.3%）或正在物色（35.6%）綜合的邊緣/資料中心分析解決方案，另外20.5%的調查物件不確定將這些功能組合起來還是分開來：
資料來源：Futurum Research
回答“不確定”和“正在物色”的佔調查樣本總數的56.1%，這顯然表明邊緣計算提供商大有機會。
2017年12月，開放霧聯盟就霧計算行情調查了其61家成員組織，發現多達70%的CEO意識到霧計算專案已上了工作議程。
2018年霧計算預算普遍增加（40%）或保持不變（51%），只有5%的調查物件聲稱預算減少。這類專案主要歸屬研發部門（51%），絕大多數將物聯網應用視作主要的關注領域（70%）。
安全是調查物件當中最關注的問題（32%），其次是擔心早期/未經證實的技術、互操作性和不明確的投資回報率。促使企業對霧計算備感興趣的主要因素是延遲和頻寬問題。調查物件預計製造、智慧城市和交通運輸將是採用霧計算的幾大行業領域，其次是能源、醫療保健和智慧家居。
主要供應商
邊緣/霧計算可以將工作負載從雲資料中心提取出來，因此看到雲巨頭採取措施、防止那些工作負載逃離其軌道也就不足為奇了。
AWS Greengrass在亞馬遜的2016年re：Invent開發者大會上推出，立足於該公司現有的物聯網和Lambda（Serverless計算）產品，旨在將AWS擴充套件到間歇連線的邊緣裝置。
亞馬遜稱：“藉助AWS Greengrass，開發人員可以徑直從AWS管理控制檯，將AWS Lambda函式新增到聯網裝置，而裝置在本地執行程式碼，以便裝置可以響應事件，並近乎實時地執行操作。AWS Greengrass還包括AWS物聯網訊息傳遞和同步功能，因此裝置可以在不連回到雲的情況下向其他裝置傳送訊息。AWS Greengrass讓客戶可以靈活地讓裝置在必要時依賴雲，在必要時自行執行任務，並在必要時相互聯絡，這一切都在一個無縫的環境中進行。”
圖片來源：AWS
當然，這些是“智慧”邊緣裝置：Greengrass需要至少1GHz的計算晶片（Arm或x86）、128MB記憶體，還有作業系統、訊息吞吐量和AWS Lambda執行所需的額外資源。據亞馬遜聲稱：“Greengrass Core可以在從Raspberry Pi到伺服器級裝置的多種裝置上執行。”
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微軟
Azure IoT Edge在微軟的BUILD 2017開發者大會上推出，2018年6月以後開始面市，它讓雲工作負載可實現容器化，並在從Raspberry Pi到工業閘道器的多種智慧裝置上本地執行。
Azure IoT Edge包含三個部分：IoT Edge模組、IoT Edge執行時環境和IoT中心。IoT Edge模組是執行Azure服務、第三方服務或自定義程式碼的容器，它們部署到IoT Edge裝置上，並在本地執行。IoT Edge執行時環境在每個IoT Edge裝置上執行，管理已部署的模組。而IoT中心是基於雲的介面，用於遠端監控和管理IoT Edge裝置。
下圖顯示了Azure IoT Edge的不同部分如何組合在一起：
圖片來源：微軟
推出正式版後，微軟為Azure IoT Edge添加了新功能，包括支援開源、裝置配置、安全和管理服務以及簡化的開發者體驗。
谷歌的Edge TPU ASIC與1美分硬幣相比
2018年7月，谷歌宣佈推出兩款大規模開發和部署智慧聯網裝置的產品：Edge TPU和Cloud IoT Edge。Edge TPU是一種專用的小型ASIC晶片，旨在在邊緣裝置上執行TensorFlow Lite機器學習模型。Cloud IoT Edge是軟體堆疊，負責將谷歌的雲服務擴充套件到物聯網閘道器和邊緣裝置。
Cloud IoT Edge有三個主要元件：便於閘道器級裝置（至少有一個CPU）儲存、轉換和處理邊緣資料，並從中提取資訊的執行時環境，同時與谷歌雲IoT平臺的其餘元件協同操作； Edge IoT Core執行時環境，可將邊緣裝置安全地連線到雲；以及 Edge ML執行時環境，它基於TensorFlow Lite，使用預先訓練的模型執行機器學習推理。
圖片來源：谷歌
撰寫本文時（2018年9月），Edge TPU和Cloud IoT Edge都處於alpha測試階段。
前景展望
向邊緣/霧計算轉變是IT界定期出現的一種模式轉變，比如就像從大型機轉向桌上型電腦、轉向本地資料中心，再轉向雲資料中心。現在，我們看到眾多的現有元件連同數十億個智慧物聯網裝置由閘道器和節點組成的“霧”連線起來。裝置連線一向是阻礙這種轉變的瓶頸，但隨著5G行動網路問世，這種情況將得到極大的改善。
凡是得益於及時分析物聯網資料流的行業部門（幾乎各行各業）都會對邊緣/霧計算感興趣。這就是為什麼技術堆疊所有層面的供應商都大有機會：標準、網路、計算、儲存、應用和服務。
由於越來越多的資料在更多的地方生成、處理和儲存，基礎設施管理以及資料安全、隱私和治理方面的問題會變得比現在更重要。但願那些問題儘快得到解決。
原文連結：https://www.zdnet.com/article/edge-computing-the-state-of-the-next-it-transformation/
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