邊緣計算成為下一個爆發點,雲端計算巨頭和CDN巨頭誰會贏?

行者武松發表於2018-05-15

最終誰會成為邊緣計算市場的“3A”?



在最近一次雲棲大會上,阿里巴巴集團資深副總裁、阿里雲總裁胡曉明宣佈,IoT(物聯網)正式成為阿里巴巴在電商、金融、物流、雲端計算後的主戰略,而為了做好IoT,阿里雲將在2018年戰略投入“邊緣計算”這一新興技術領域。


不只是阿里雲,被媒體稱為“3A”的雲端計算三巨頭,包括亞馬遜AWS、微軟AZURE,都已在邊緣計算上進行戰略佈局,邊緣計算這個由IBM在2012年提出的概念,一直到2017年才真正迎來爆發,而理論上來看,邊緣計算與雲端計算是競爭關係,雲端計算巨頭為何都要戰略佈局邊緣計算呢?


為什麼說邊緣計算會爆發?


資訊計算剛出現時的形態就是一種邊緣計算——各個分散的節點負責軟硬體的維護,以及資料的儲存、計算和安全,然而因為成本、彈性和擴充套件性等問題,最終資訊計算基本都由集中的雲端計算中心負責,即讓集中的雲端計算中心來負責所有資料的儲存、計算、安全,而終端只負責I/O,即資料採集、輸出和互動。業已普及的雲端計算已成為一個龐大的資訊產業,德銀報告就指出,到2018年底,中國雲端計算市場將達到西方市場的24.5%,達到88億美元的規模。


邊緣計算成為下一個爆發點,雲端計算巨頭和CDN巨頭誰會贏?


然而沒有什麼技術架構是完美無缺的,雲端計算髮展到今天也面臨不少瓶頸,需要新技術來突破。


第一,雲端計算無法滿足爆發式的海量資料的計算需求。隨著網際網路與各個行業的融合,特別是在IoT(物聯網)技術普及後,計算需求出現爆發式增長,預計到2020年,將有500億個裝置將連線到網路,傳統雲端計算架構不能滿足如此龐大的計算需求,短時間內擴容並不現實。


第二,雲端計算不能滿足一些新興的計算場景,特別是IoT。雲端計算的做法是,資料被終端採集後傳輸彙集到集中式雲端計算中心,通過叢集計算後再返回結果,因為有網路延遲,這需要一定的時間,特別是在基於4G網路的移動網際網路中。比如實時語音翻譯,再比如無人車,對響應時間都有極高要求,依賴雲端計算並不現實。


第三,IoT產生大量的“小資料”需要實時處理,這並不適合雲端計算。網際網路時代,雲端計算與大資料和人工智慧是三位一體的,以至於馬化騰曾預測未來各行各業其實就是在雲端用人工智慧處理大資料。然而網際網路和移動網際網路都是使用者產生的資料,而IoT時代則有大量資料由機器產生,比如電錶資料、環境監測資料,各種雜七雜八的小資料,有許多已不需要上傳到雲端進行處理,在終端或者網路邊緣側簡單處理響應即可,或者說,不需要將原始資料上傳到雲端處理,在雲端進行初步處理後再傳到雲端,從而能避免頻寬和儲存量的浪費。


在這樣的情況下,邊緣計算出現了,它的核心理念就是將資料的儲存、傳輸、計算和安全交給邊緣節點來處理,當然與雲端計算出現前的終端計算不同,邊緣計算並不是說要讓終端自己負責所有計算,而是在離終端更近的地方部署邊緣平臺,終端與之通訊可以有多種形式,這樣可以避免集中式雲端計算中心的網路延遲問題。大量實時的需要互動的計算將在邊緣節點完成,一些需要集中式處理的計算則繼續交由大型雲端計算中心,如大資料探勘、大規模學習則要集中式雲端計算中心才能完成,邊緣計算與雲端計算分工協作,來滿足IoT時代爆發式的計算需求。


雲端計算最大的三重價值是:成本低、擴充套件性和可靠性,它適合沒有實時性要求、有較長週期(從採集到處理到計算到儲存再到多次挖掘)的計算需求,而邊緣計算本身是分散的雲端計算,除了有云計算的優勢外,還具有低延時、高使用和更安全,更加適合實時性和短週期的計算。


物聯網爆發後,各種智慧裝置層出不窮,它們都有負責採集資料和互聯互通的感測器,要作出響應就需要繁雜的資料處理,邊緣計算將會分攤其中的部分任務。IDC資料就顯示,2020年將有超過50%的資料需要在網路邊緣側分析、處理與儲存,邊緣計算市場規模將超萬億,成為與雲端計算平分秋色的新興市場。網際網路與雲端計算天生一對,物聯網和邊緣計算同樣是齊頭並進,正是因為此,阿里巴巴在啟動IoT戰略的同時公佈進軍邊緣計算,可預見,在萬物互聯時代,邊緣計算一定會爆發。


各路玩家逐鹿邊緣計算市場


此前“ABC”成為科技巨頭的標配——AI、Big Data、Cloud,如今又要增加兩個字母,一個是I,IoT,即萬物互聯;一個是E,Edge Computing,即邊緣計算。目前佈局邊緣計算的玩家大抵可以分為如下派系:


雲端計算巨頭派:邊緣計算對雲端計算有一定衝擊,跟雲端計算也有很強的協同,因此3A雲端計算巨頭都在積極佈局,避免被吞噬。


阿里雲明確2018年將戰略佈局邊緣計算,未來的核心戰略是“雲+邊+端”三位一體的計算模式,其已推出首個IoT邊緣計算產品Link Edge,可被用於AI實踐,在釋出時已經有16家晶片公司、52裝潢置商、184款模組和閘道器支援阿里雲物聯網作業系統和邊緣計算產品。


亞馬遜AWS也已進入邊緣計算領域,去年底釋出的Greengrass軟體可以“將AWS無縫擴充套件到裝置上,以便它們可以對其生成的資料進行本地操作,同時仍使用雲端進行管理、分析和長期儲存”。


去年底在2017微軟Build大會上,微軟全球CEO薩提亞·納德拉正式向中國市場推出了微軟混合雲解決方案Azure Stack,它可以將雲端能力融入到終端,資料可在本地處理,然後進行聚合分析與決策,屬於邊緣計算服務。


裝置巨頭派:正如雲端計算會產生IaaS、SaaS、PaaS、IDC、CDN、企業伺服器、儲存諸多產業一樣,邊緣計算同樣會形成各種分支。目前思科、華為、戴爾等裝置巨頭也在積極佈局邊緣計算。


16年底,華為、英特爾、ARM等六家單位就聯合發起成立了邊緣計算產業聯盟(ECC);戴爾EMC的微模組資料中心(Micro Module Data Centers)將微型資料中心帶到邊緣計算中,其只佔用標準停車位的一半空間,具有本地計算、儲存和聯網功能,能快速處理附近資料,而無需將資料返回資料中心和雲服務商。


CDN玩家派:CDN的核心價值是將數字內容智慧分發到離使用者更近的節點,進而提升整體分發效率,降低網路延時、節省頻寬資源,其與生俱來的邊緣節點屬性,低延時和低頻寬,令其在邊緣計算市場具備先發優勢,CDN本身就是邊緣計算的雛形。CDN玩家憑藉著此前在邊緣節點和邊緣技術上的積累,也成為邊緣計算的核心玩家。一方面,CDN玩家利用邊緣計算可以進一步降低成本和智慧分發,另一方面,CDN玩家在資料分發基礎上,開放計算儲存安全等一系列服務。


邊緣計算成為下一個爆發點,雲端計算巨頭和CDN巨頭誰會贏?


早在2003年,邊緣計算概念的創始者之一IBM就與全球CDN領頭羊Akamai合作邊緣計算,足見CDN跟邊緣計算的強聯絡。如今中國最大、世界第二的CDN巨頭,網宿科技也已將邊緣計算當成核心戰略,2016年開始建設邊緣計算網路,2017年逐步推出邊緣計算微服務,並將逐步開放邊緣IaaS和PaaS服務。此外,Limelight、CloudFlare等CDN公司相繼推出了不同的邊緣計算服務。


誰能問鼎萬億邊緣計算市場?


雲端計算市場誕生了3A雲端計算服務巨頭:亞馬遜AWS、微軟Azure和阿里AliYun,此外公有云市場還有Google、騰訊、金山、華為、電信等玩家,以及UCloud等垂直雲服務商。這些玩家都是面向各行各業的開發者提供計算服務。圍繞著雲市場,又出現了IOE(IBM、Oracle、EMC)等軟硬體巨頭、網宿等CDN巨頭,以及H3C等解決方案提供者。


參照雲端計算市場來看,邊緣計算市場也不會一家獨大,不過最終每一個環節,如邊緣計算服務,邊緣計算裝置,邊緣計算通訊,都會各領域的實力玩家拿走市場大部分份額,其餘玩家瓜分殘餘市場的格局。當然,邊緣計算服務將分走最大的一塊蛋糕,而通訊裝置和網路服務都是為其服務。


在邊緣計算的服務上,雲端計算巨頭和CDN巨頭各有優勢。


雲端計算巨頭將邊緣計算視作是雲端計算的一種延伸,是雲端計算能力從中心到邊緣的一次下沉,同時也是IoT戰略的一個配合協同,如阿里雲的思路就是,原來的資料中心將繼續承擔大量的計算任務,“而一些實施決策和自主協作的過程將都轉移到邊緣計算,形成「雲、邊、端」機一體化的協同計算體系。”AWS和AZURE在中國的本土化進展相對遲緩,阿里雲已是中國雲端計算市場的超級寡頭,有大量的開發者和行業客戶,同時有各種軟硬體技術儲備,在邊緣計算市場佔據極為有利的位置。


邊緣計算成為下一個爆發點,雲端計算巨頭和CDN巨頭誰會贏?


CDN巨頭的思路則是從原先做的內容分發服務延伸出更多資料的處理、計算、儲存、安全和傳輸的服務。在內容智慧分發上的技術因為專注而領先,抓住IoT爆發這個機會進軍邊緣計算。事實上,阿里雲做邊緣計算的基礎之一也是CDN。邊緣計算與CDN結合可以發生化學反應,同時CDN的客戶也都是雲端計算的客戶,CDN巨頭做邊緣計算也是基於現成客戶,而且相對於AliYun等巨頭而言,CDN巨頭更加中立。網宿是中國最大的CDN巨頭,其切入邊緣計算市場也是順勢而為的事情。


邊緣計算成為下一個爆發點,雲端計算巨頭和CDN巨頭誰會贏?


長期來看,CDN巨頭和雲端計算巨頭更可能合作,正如雲端計算和邊緣計算的關係一樣,兩種計算有著各自擅長的場景,也依賴不同的技術。IBM很早就與全球CDN老大Akamai合作,後者和亞馬遜AWS和微軟Azure也已從競爭走向合作,其中微軟Azure已將Akamai的CDN平臺能力整合到自己的雲平臺上了。


當然,最終誰會成為邊緣計算市場的“3A”,還需要時間給出答案。

原文釋出時間:2018-04-23 20:35
本文作者:羅超頻道


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