在文章《最近在邊緣計算領域，發生了一件足以載入物聯網史冊的大事…》我曾經提到Kubernetes（簡稱K8s）將從超大規模雲端計算環境，被帶入到物聯網邊緣計算場景中。
事情有了新進展，從本週開始，在物聯網的邊緣計算場景中，K8s有了更加實用的工具。華為宣佈將公有云上的智慧邊緣計算服務IEF部分開源，貢獻了邊緣計算管理框架KubeEdge，幫助各行各業加速向雲原生遷移。
或許你對K8s還不熟悉，這裡做個簡單回顧。可以說2017是K8s的勝利之年，它贏得了雲端計算的戰爭。如果一家公有云現在還沒有提供K8s服務，那麼基本可以認為它落後於時代。在私有云領域，K8s也已幾乎成為標配。
為什麼K8s會成為主流？容器技術和K8s是雲原生概念的核心和基礎。雲端計算誕生已有超過10年，但云計算時代的應用到底該是什麼樣子，一直沒人能說清楚，也沒人能確定雲端計算的基礎架構將會如何發展。在K8s出現之前，沒人設想過會有一個被所有云計算供應商同時支援的分散式應用平臺，直到容器技術出現之後，人們才意識到終於離目標又進了一步。
K8s的勝利到底意味著什麼？意味著，有史以來第一次，無論使用哪一種雲平臺，研發人員都可以擁有完全相同的計算環境。過去，很多使用者常常擔心被阿里、亞馬遜、微軟等雲端計算提供商“繫結”。但自從有了K8s之後，分散式應用與雲平臺實現了“解耦”，工程師們不再擔心如何把應用從一個平臺移植到另一個平臺，因為K8s在各種雲平臺環境中均可執行。
目前大量的物聯網平臺已經增加了對K8s的支援，但在邊緣計算場景中，K8s還沒有取得太多進展。
我們都知道，物聯網中絕大多數的資料，需要在網路邊緣側分析、處理與儲存。邊緣側需要克服的難題不少，不僅邊緣側資源受限，而且解決方案的碎片化和同質化可能是首當其衝需要解決的問題。10家供應商針對相同的應用可能會有10種不同的解決方案，不僅浪費資源重複建設，而且缺乏通用性。
最新開源的KubeEdge可以在ARM/MIPS架構512M記憶體的邊緣硬體中執行，支援專用網路的部署，滿足邊緣計算的離線執行需求，使得邊緣側無需與雲端通訊，便可對某些緊急情況做出快速響應。KubeEdge的出現有可能促進IT與OT的進一步解耦。
KubeEdge的開源僅僅是開始，更多的邊緣計算開源工具正在路上。暫且放下KubeEdge帶來的那些技術創新，本文想先來談談“開源”對物聯網發展的影響：
為什麼越來越多的物聯網企業紛紛投資開源？
開源工具將為物聯網帶來哪些變化？
邊緣連續體是否會成為2019年的發展趨勢？
為什麼花費“巨資”開源？
邊緣計算如今已經明確劃分為兩大陣營，一個是從CT通訊技術起步的Akraino陣營，另一個是從IT資訊科技起步的K8s陣營。
Akraino是一套開源軟體堆疊，整合了多個知名的開源專案。Akraino立足於AT&T在邊緣計算系統和應用程式中完成的基礎工作，將創造低延遲、運營商級技術，以滿足延遲和可靠性需求。該專案主要的初始發起者和參與者以運營商和硬體廠商為主，隨後發展到更多企業型別，包括ARM、AT&T、戴爾EMC、愛立信、英特爾、諾基亞、高通等。
K8s誕生於谷歌，隨後谷歌選擇將其開源。2015年Google與Linux基金會共同發起成立了CNCF雲原生計算基金會，希望與更多合作伙伴共同把控K8s的未來。社群成員包含全球6大公有云提供商和許多領先的私有云廠商，比如谷歌、微軟、IBM、阿里、騰訊、華為等知名公司。
其他的開源組織或工具紛紛增加對兩者的支援，代表性的包括EdgeX Foundry的工業物聯網中介軟體，以及Eclipse基金會發布的多個IoT專案。
在物聯網領域，技術路徑的選擇尤為關鍵。不僅要分析開源產品本身的易用性，還應分析開源工具背後主要支持者的實力，以及釋出開源工具的動機。
開發各種工具和軟體的價格不菲，為什麼大公司在為研發投入巨資之後，選擇將其開源？美國知名科技博主Joel曾經分析過開源工具背後的經濟學。
市場上的每個產品都存在替代品和互補品。比如雞肉是牛肉的替代品，如果牛肉價格貴了，雞肉的銷量就會增加。剃刀和刀片是互補品，如果剃刀的價格便宜，刀片的銷量就會增加。相似的道理，計算機硬體是作業系統的互補品，如果硬體的價格便宜，作業系統的銷量就會增加。
也就是說，當一個產品的互補品降價的時候，該產品的需求就會增加。因此很多大公司會圍繞自己的產品制定長期戰略，其中一個產品的戰略目標就是使它的互補品的價格儘可能降低，這樣可以大量的激發該產品的銷量。
經濟學原理本身有些抽象，我們舉兩個實際的例子加以說明。
IBM在設計PC的時候，在技術參考手冊中，專門為部件介面撰寫了詳細的公開文件。為什麼？這樣PC周邊硬體的製造商就能輕鬆的加入PC配件市場。PC的互補品是各種配件，包括記憶體卡、硬驅、印表機等，配件的生態越豐富、價格越便宜，使用者對IBM PC的採購需求越多。
之後IBM遇到了棋高一著的微軟，微軟研發的Windows作業系統，其互補品恰恰是PC。怎麼從IBM身上佔到便宜？微軟沒有給IBM提供排他性授權，而是將Windows同時授權給上百個貼牌廠商。這些廠商合法的克隆IBM PC，很快PC不斷降價，同時效能不斷增長，相應地，對微軟作業系統的需求自然就增加了。
知道了開源工具的經濟學原理之後，我們再看兩大邊緣計算陣營的情形，開源工具的釋出者必然有促進自身發展的訴求。邊緣側開源工具越好用，使用開源工具進行開發的物聯網企業自然更多，邊緣生態和應用就會更加繁榮，因此自然帶動晶片、伺服器、通訊流量，或者是雲端計算市場的增長。在現在的業務越來越趨向邊雲協同的環境下，華為開源KubeEdge的動機是將邊緣側的開發成本降到最低，以此帶動對雲上各個服務的需求量提升。
瞭解了兩個邊緣計算開源陣營各自的動機之後，我們再來分析一下兩者的利弊。一家企業的思路和基因，往往會極大的影響相應開源工具的發展，所以我們重點分析兩大陣營的核心建立者。
AT&T具有百年曆史，深植明顯的CT基因，習慣了通訊行業的發展節奏，瞭解如何在計算資源極為有限的情況下開發實用工具。因為受到行業本身發展週期的限制，迭代的速度趕不上網際網路產業，在產品的橫向與縱向的可擴充套件性和相容性上往往也都比較保守，不夠Fashion。
谷歌有純IT基因和網際網路思維，相比效能優化，它更重視迭代速度。這與網際網路的生存環境極為相關，摩爾定律意味著軟體開發者不應該過於考慮效能和記憶體的使用情況，因為不久之後硬體效能自然會趕上來。曾經花費大量精力優化程式碼、降低功耗、節省時間的開發人員發現，這些努力大多都被浪費了，從長遠來看，忽視效能、面向未來、功能酷炫的程式最終生存了下來。
在邊緣計算這種資源和功耗都極為有限的領域，純粹CT思維的風險使得超前佈局的意識不足，有可能趕不上市場環境的變化速度；純粹網際網路思維的風險是如果不學會讀懂業務的底層邏輯，將效能優化至於最高優先順序，肯定會遇到啃不動的“硬骨頭”。
“開源”改變的是商業模式
凡事都有利弊。如果你不選擇使用開源工具，有可能落後於整個物聯網時代。如果你選擇使用開源工具，就得想到當你享受免費的同時，你就不再是顧客，而是產品本身。這句話可能有點像繞口令，不過事實的確如此。
開始我們塑造工具，而後工具塑造我們。如今我們正在經歷一次螺旋式的演進過程，不僅涉及技術，而且涉及商業模式。
從60年代的IBM的大型商務機Mainframe開始，採用集中式計算，優點是使用者不需要考慮任何硬體、軟體的功能配置，缺點是沒有可伸縮性。隨後，螺旋式演進的過程進行了反轉，與集中式計算反向的分散式計算萌芽，從PC、筆記本、功能手機，再到智慧手機，分散式計算的優點是每個節點都有計算功能，缺點是每個使用者都需要管理自己的硬體和軟體。
再後來出現了雲端計算，把大量的資料處理交給“雲”去做。可以說，雲端計算實際是螺旋迴到了集中式計算，它免去了使用者對伺服器的大量管理和配置工作。那麼現在，這個螺旋是不是又將擺回到分散式計算？答案是肯定的，就是當下大熱的邊緣計算。
在這個過程中個，很少有人關注到商業模式也發生了幾次螺旋式翻轉。大型機時代，IBM不是單純銷售硬體，而是連同軟體、服務和運營一起提供，軟硬體和服務實現深度繫結。隨著科技的發展，產業鏈產生了進一步分工，以甲骨文和微軟為代表的企業開始只賣軟體License，不強行搭配服務，不再靠收服務費生存，硬體、軟體和服務的銷售實現瞭解耦。
如今隨著物聯網軟硬體方案朝向輕量級發展，軟硬體與服務的繫結再次發生，不少企業開始從License到訂閱型業務模式過渡，按照連線數和流量收費，較深參與到物聯網方案的後期運營。
因此我在最近的文章中，多次提到萬物運營商這種物聯網時代的新角色。當一個物聯網企業不再是僅僅追求將產品賣給使用者，而是在原有基礎上不斷提供各類附加服務，不斷產生新的服務內容和收入方式時，就具備了成為“萬物運營商”的基本條件。
有效的利用各種開源工具，可以加快物聯網企業的方案實施和部署，更重要的是讓物聯網企業快速滿足業務需求的變化，將更多精力投入到真正的萬物運營中去。
除了利用開源工具本身，開源背後的經濟學也值得加以利用。不僅網際網路和IT企業，一些OT企業也是開源經濟學的玩家。
這方面也舉兩個例子。博世在之前的文章曾經提到過，它重度參與了多個EclipseIoT開源專案，釋出開源的物聯網平臺。博世一方面藉助開源匯聚的行業優勢迎擊競爭對手，一方面促進實體裝置和硬體銷售。
德國倍福是一家工業電腦、現場匯流排模組和驅動產品的廠商，它通過成立EtherCAT技術協會，策略性的在某些層面開放了EtherCAT這種工業乙太網技術，降低了其它企業的使用門檻，圍繞EtherCAT構建的豐富生態，提升了倍福產品的市場佔有率。目前EtherCAT技術協會已有4500家會員企業，其中1/3來自亞洲，成為EtherCAT發展最快的地區。
2019邊緣計算走向何方？
各個公司在邊緣計算領域的重點佈局，極大的推動了邊緣側分散式計算的發展，尤其是隨著雲邊端協同的推進，2019年很有可能產生真正意義上的邊緣連續體Edge Compute Continuum。
邊緣連續體Edge Compute Continuum並不是指單個裝置，而是由雲、邊、端構成的完整體系。雲端和邊緣不是相互競爭與替代的關係，它們都是邊緣連續體的一部分。由於把握計算的走向對物聯網企業來說尤為重要，邊緣連續體可以被認為是普適計算在物聯網的應用實踐。計算正在被嵌入世界的每一個角落和每一臺裝置，所有行業都在被數字化技術所改變。
在文章《邊緣計算是雲端計算的終結者？No，雲端計算巨頭們正在推動邊雲協同！》中，我曾經分析過雲邊端協同這一趨勢。因為物聯網最終的呈現形態，類似於生物界的章魚，也就是地球上智力的第二種起源。
章魚擁有巨量的神經元，與人類不同，這些神經元以分散式的形態呈現。神經元的60%分佈在八條腿（邊緣）上，腦部（雲端）僅有40%。看起來用“腿”來思考並解決問題的章魚，在捕獵時各條“腿”從來不會纏繞打結，這得益於它們類似於分散式計算的“多個小腦（邊緣）”和“一個大腦（雲端）”協同工作。
作為物聯網的終端使用者，根本不需要感覺到解決方案背後，計算“神經元”的複雜分佈，只需要將其視為“邊緣連續體”。隨著各種開源工具的應用、各種物聯網產品的不斷完善，不同型別的邊緣裝置可以採用更加簡便的部署、編排和排程，以更加緊密的方式彼此協同工作，後期的方案迭代也更加容易和透明。
2019邊緣計算的故事仍將繼續，這次的指令碼不再是資訊時代故事的延續，而是一次重寫。PC和手機時代的安迪-比爾定律不復存在，不會再有新的“比爾·蓋茨”不斷髮布新的軟體，把硬體提升帶來的好處幾乎全部用盡，推動人們不斷的更新硬體。如果邊緣晶片仍舊按照摩爾定律的速度發展，就意味著晶片廠商要想方設法儘量將銷量逐年翻番，才能彌補產品變得越來越廉價所帶來的銷售額下滑。對於邊緣計算的使用者來說，一部裝置幾乎只做一件事情，沒有持續換新和軟體迭代的訴求。
因此從市場需求和商業發展這兩個角度來看，邊緣晶片的更新速度不再需要追趕摩爾定律的節奏，更多的裝置只針對專用場景，相比效能的提升，使用者更加看重能耗和成本。在邊緣計算時代是否會有類似摩爾定律那樣，新的偉大“定律”產生，讓我們拭目以待。