如何看待被热炒的“边缘计算”概念?
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2019-03-14 18:14:17 如何看待被热炒的“边缘计算”概念?

资本市场对边缘计算的追捧,或许是一次“大跃进”。

猎云网注:整体来看,并不是所有领域都需要边缘计算,因为云计算已经做到足够好了,只是在几个特定领域会引发一些新的需求。比如智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网4个场景最为明确。智能制造就是传统工业领域,设备故障需要立即处理,否则损失巨大,云端处理有时间差,边缘端进行处理则会高效很多。文章来源:雷锋网(ID:leiphone-sz),作者:王刚。

资本市场对『边缘计算』概念的追捧,已经提早到来了。

这也符合“边缘计算处于Gartner 2018年云计算炒作周期的高峰期”的论调。

3月以来,与边缘计算相关的概念股纷纷遭遇涨停。其中:

网宿科技一路飘红,出现6连涨;

朗源股份连续7个涨停板,区间最高涨幅高达95%;

安控科技连续8个涨停板;

浪潮软件、高升控股、国脉科技、剑桥科技等涨幅居前。

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百度指数显示,近三个月市场对“边缘计算”的搜索,在3月6日-3月13日达到了高潮。

股民纷纷感叹:炒个股,硬是生生被逼成了爱因斯坦——因为萦绕他的是“边缘计算”、“数字孪生”、“电力互联网”等新概念。

这引发的后果主要有三个:

交易所问询。3月13日,朗源股份就收到深交所的问询函,要求交代公司相关业务是否涉及“边缘计算”,公司是否有相关的技术能力;同日,安控科技收到深交所关注函。

股市疯狂套现,韭菜被割。有“妖股”之称的网宿科技出现4大高管以“个人资金需求”一起减持的现象,套现金额可能达24亿元。自网宿科技CDN业务转型以来,一直与边缘计算概念靠近,引发资本市场强烈关注。本以为高管减持后股价会跌,但第二天成交额达到79.1亿,创历史天量。

业界质疑声接二连三。以中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏的观点最为鲜明,认为“近期对边缘计算的炒作,太过分了”。他认为,边缘计算只是一种解决方案,没有创造出新的核心技术或做重大技术组合,也没有诞生新的应用,更没有创造出新的商业模式,像近期A股那样的市场反映和一些券商的唱多,感觉是别有用心了。

股市热捧“边缘计算概念股”,原因何在?

但实际上,一项技术的发展应该是渐进式而不是“火箭式”。究竟股市对边缘计算的热捧,出于哪些目的?

一家边缘计算企业的联合创始人告诉雷锋网:

市场对边缘计算概念的科普是没错的,但股票涨跌就有点让人看不懂。边缘计算的趋势不会有问题,但是推出来的那些股票中,没有几家真正做边缘计算。有点类似之前A股炒AI,但是好的AI公司不在A股。资本要真想投资边缘计算,应该投有技术的公司。But,股民又不care,有概念就够了。

深感无奈与不解。

一位投资人则表示,这是“新基建”风潮到来的信号。

举例来看,如果京东在每个社区都建一个小仓库,3公里以内的用户下单,估计半小时就能完成配送,这就是边缘计算的类似概念,也是未来社会物联网形态商业化的关键之一,我更愿意把它理解为全球科技角力带来的“新基建”风潮。过去修桥修路建高铁要花多少钱?如何保持我国5G相关科技领先?我认为这就是眼下资金热捧边缘计算的主要原因。

此外,一位股民也谈到了他的想法:

网宿科技等概念股之所以几连涨停,背后其实有机构在推动。所谓“高管套现”实际上只是换了换庄家的游戏。如果有更大的机构进来后,股价还会涨。

雷锋网观察到,边缘计算所需要的感知技术(IoT)、传输技术、存储技术、计算技术,实际上沪深股市中的边缘计算概念股都不完全全部具备。网宿科技在CDN传输和数据存储方面趋势有一定实力,但是近年来在感知技术和计算技术方面却鲜有动作。

现在,这些概念股被疯狂追捧,与5G的商用化进程加快以及资本市场没有新的炒作目标可能有关。

但市场需要理性认识『边缘计算』。

“边缘计算”不是新词,但究竟是什么?

实际上,边缘计算并不是一个新词,它起源于一种分布式的思想。

可以理解边缘计算是和云计算相对的一种概念,是指在靠近物或数据源头的一侧,就近提供最近端服务,以产生更快的网络服务响应,满足应用的实时性和数据保护等方面的需求。

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《边缘云计算技术及标准化白皮书》对云边协同的理解

举个简单例子。

传统的计算方式是往云端的服务器发送请求,当你点击一个百度网页,网页会向远程服务器发送跳转与显示的请求,当服务器响应之后会迅速回传到电脑,进行显示。20年前,这个过程可能需要一杯茶的功夫,但现在一秒不到(背后有CDN技术的加持),确实很方便。

但是,在某些特定场景,比如工厂生产、安防监控、自动驾驶中,都会对计算时间的要求特别严格:比现在更快。

这种场景下,边缘计算也逐步兴起。

这种计算方式需要的是能在边缘段部署服务器,以及配置一定的具有感知、存储、传输等功能的载体。

和云计算的区别在哪里?

简而言之,边缘计算把云计算的工作“截胡”了。

怎么理解?边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。

以往的云计算依靠的是在高大IDC机房里的服务器,特别“娇贵”,对温度、湿度、静电等有专门要求,但是边缘计算的服务器需要在外部环境中“顽强生存”。实际上,现在已经实现了,比如浪潮和中兴都已经发布适用于边缘计算的新型服务器产品。

另外,边缘计算处理简单的数据,云计算处理相对复杂的信息,两者配合能够达到更高的效率和可靠性,而边缘计算更准确的说,应该是对云计算的一种补充和优化。

只是,就如同2018年的区块链市场一样,边缘计算还没协同呢,就先经历一波野蛮生长。何宝宏表示:

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边缘计算就是个筐,要想化妆为边缘计算,把自己“边缘化”还是很容易的。只要不是明显位于核心位置的技术,比如CDN、IOT、无人驾驶、车联网、基站和VR/AR,甚至卖PC、智能手机和机顶盒的,都可以自称为边缘计算。

如果不巧你拥有的技术,明明白白不在边缘位置,也一点不用担心,去编个新故事还是很容易的,比如简单地加上“边缘”两个字,像边缘服务器,边缘接入,边缘路由器,边缘网络,边缘数据中心,边缘云,边缘智能,边缘区块链节点等。

他的“揭露”发人深省!但也让人更加关注这项技术真正的价值在哪里。

边缘计算4个场景,谁更需要?

整体来看,并不是所有领域都需要边缘计算,因为云计算已经做到足够好了,只是在几个特定领域会引发一些新的需求。

比如智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网4个场景最为明确。

智能制造就是传统工业领域,设备故障需要立即处理,否则损失巨大,云端处理有时间差,边缘端进行处理则会高效很多。

智慧城市目前集中在安防监控,传统的海康威视、大华等企业的摄像头市场做的已经足够大,但对海量数据的处理以及及时作出决策,需要一定的数据计算的能力;另外城市间密布的传感器会产生大量复杂的交通数据、时空数据,边缘端得到处理更有利于决策;

直播游戏由于对带宽要求非常高,一旦卡顿用户体验会非常差,CDN必不可少,但边缘计算则更有保障;

车联网就是未来几年出现的驾驶场景,车内车外的网络互通,且具有移动的特点,边缘计算会减少决策失误的风险,确保行车安全。

边缘计算之所以被想象成下一代互联网的一个重要技术,主要在于它横跨OT、IT、CT多个领域,且涉及网络联接、数据聚合、芯片、传感、行业应用等多个产业链角色,涉及不同行业、不同厂商之间的互通和互操作。

此前雷锋网与边缘计算领域的创业公司、资深学者甚至电力行业等需求方都有过接触,他们的观点几乎一致:

工业制造、电力领域的企业,他们的数据处理也开始往外拓展,但不一定拓展到云上面,因为并不想让自己的数据依赖于阿里云、腾讯云等公司去处理。隐私是个非常大的考虑,即使是各项条件都允许,它也未必会愿意那么做,因为太危险了。

因为这种“不放心”,包括云厂商在内的主体都在实施自己的新的战略。

边缘计算TOP玩家是云巨头,但『竞争格局』未形成

说到行业玩家,Akamai是不得不提的一家企业——如今全球最大的CDN厂商,也是CDN技术的发明者。在2003年,Akamai在一份内部研究项目里提出“边缘计算”,并与IBM联手在WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。

这意味着,边缘计算事实上是存在了16年,和IoT一样是【上古的冷门技术】。可见概念到试错再到落地,会经历一个非常漫长的过程。

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谷歌云-IOT-edge

国际市场,亚马逊AWS和微软、Facebook等巨头早就对边缘侧的数据计算产生兴趣,并发布产品:

微软发布了Azure IoT Edge服务和开源Azure IoT Edge Runtime;

亚马逊AWS也已发布了边缘计算服务Greengrass;

Facebook建立了自己的全球服务系统Sonar搭建边缘服务器以及边缘路由器;

Akamai与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务;

高通提出“全面提升终端侧的AI计算能力”(人工智能的边缘计算能力的提升)。

国内市场,BAT等互联网巨头、网宿科技等CDN巨头都推出了该产品:

阿里云发布了首个IoT边缘计算产品Link Edge;

华为发布了基于边缘计算的物联网EC-IoT解决方案;

腾讯云采取了“CDN+云”的路线让CDN具备智能计算的能力。

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阿里云宣布全面进军IoT,边缘计算成重要战略

一股创新的力量不容忽视:

以传承快播技术基因的云帆加速和传承迅雷技术基因的网心科技是目前最火的两支创新队伍。云帆加速推出“超级CDN”,将用户机顶盒、家庭网关都变成P2P设备,共享闲置带宽,这样无形中就有数以千万计的边缘节点形成;而网心科技的玩客云也是以类似P2P2原理风靡一时。

这些之外,大boss运营商可能是主导型的力量。任何计算都离不开网络,边缘计算有无数的边缘机房成为新的IDC,主流设备上提供服务器(浪潮、中兴等),这些底层基础设施将对上游的FPGA和GPU厂商(英伟达、赛灵思等)增加供应需求。

边缘计算大战一触即发!但只处在爆发的前夜,现阶段数字化转型的前奏是上云,边缘端的竞争还没有形成。

何宝宏也秉持相同观点。

边缘计算与中心化的计算,甚至终端的计算是要相互协作的,目的是为了配合通信(如MEC)、存储(比如CDN)或安全(比如防火墙)等应用,因此很可能纵向发展成为原有产业的补充,但不大可能横向形成一个独立产业。再直白点,边缘计算很可能会形成一些新产品,但不可能形成一个新行业。

值得思考的是,即便“不能形成一个完整的产业”,巨头们为何如此热衷?

在近期巴塞罗那举办的MWC2019上,边缘计算和5G、折叠屏手机成为最火的三大概念,也成为未来几年移动应用、计算技术风向标。

根据IDC此前的数据显示,到2020年,将有超过500亿的终端和设备联网,这些设备中有超过半数的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存,整个边缘计算的市场将会超过万亿级别,市场体量不可谓不巨大。

现在中国已经进入到数字化整体转型的大通道,只有连接才能有数字获取的能力,对于IoT的需求已经大量出现;另一方面,国内云端的计算技术与AWS有着3-5年的差距,边缘侧抢先发力有望赶超。

调研机构Futurum Research在2017年底对500多家北美公司(从500到50000名员工规模)进行了调查,以洞悉他们在边缘计算方面的方案采用和部署、投资意图等。结果显示,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。

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数据:Futurum Research

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:

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数据:Futurum Research

AWS和阿里云们对云计算的概念普及做出了很多工作,但对边缘计算似乎动静非常之小,这也在于把边缘计算当做与云竞争的关系而非协作互补;另外一方面,IoT的前几年的不温不火也让边缘侧的革命一直无法爆发,限制了大范围铺边缘计算的手脚。

边缘计算机会大,但挑战更不少!

作为推进边缘计算技术与产业繁荣发展倡议的专家之一,中国工程院院士邬贺铨可能是比较受关注的一位,尤其是《边缘计算十问》的出来,让行业瞬间有了些许清醒的感觉。雷锋网(公众号:雷锋网)注意到,他的另一个比较著名的身份是“边缘计算产业联盟主任”。

他表示,边缘计算技术应该是一个体系,但目前包括他本人都对这个体系了解只是边缘,根本没有进入到核心,很多东西不太清楚,所以提出十问。雷锋网节选几个:

5G MEC(Mobile Edge Computing)应该下沉到什么位置?显然靠近底下反应越快,数量越多,放在什么位置是值得研究的。

一个云计算节点联接的移动边缘计算(或雾计算)节点的合理数量是多少?计算能力如何在云计算与边缘计算间优化配置?

MEC需要向云计算节点上报过滤后的数据、云计算节点需要向MEC下发指令,除此之外两者间的通信还应有什么任务?

MEC间通过云计算节点互通还是直接通信?同样是边缘计算节点,它们之间要不要互通,或者说必须间接互通?

基站的边缘计算首先进行大数据的收集采集,同时实现加密,在对大数据进行消化后,它回送网络数据链应该是减少的,也就意味着对数据过滤,为了过滤,它可能需要缓存,所以,边缘计算会跟缓存数据采集,数据分析,过滤,计算能力集中在一起,边缘计算绝不是单一的计算能力。

以上,都是发人深思的疑问。

雷锋网认为,5G是启动边缘计算的钥匙。5G时代,每MB的上传成本可能只是目前4G LTE的十分之一,这意味着边缘网络可以收集更多数据并进行处理。

从2020年开始,第一批商用5G服务的出现将快速推动边缘计算的发展。5G网络为企业提供了响应迅速的基础设施,帮助其充分利用联网设备和支持物联网的应用。

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IoT的大量部署过程中,数据会陡增,而且呈现更加分散的特点——因为在各个“本地”就进行了存储,安全负担分散在整个网络中(对于静态数据加密提出了更高的安全要求)。也就是说如果黑客入侵边缘端的数据,处理数据的所有设备也会受到损害,这将会导致比预期更大的风险。

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2018年新兴技术成熟度曲线

Gartner发布的2018年新兴技术成熟度曲线上,IoT正处于极盛时期。与之相伴而生的边缘计算处于最佳的炒作阶段。

这都是机会,但也是挑战——5G和IoT的爆发毕竟还没有真正到来。

此外,还有几个问题需要关注:

电源:世界上不是每个地方都有足够的电源来运行服务器。听起来实现边缘服务器的部署很简单,但操作起来相当困难。

空间:可用环境和物理环境是服务器存放的空间。这些空间中的温度湿度能确保边缘计算达到最佳的状态吗?

运维:传统IDC机房有专业的运维人员,对于机器停止工作有一定的防范机制;但边缘端,人们不会花时间来维护,成本极高。

数据的重要程度:边缘端产生大量数据,哪些事极为重要的,需要上传到云端集中处理、全局调度,哪些不重要的留在本地直接处理?这构成了一个挑战,当然这和当前AI的数据分析能力息息相关。

只有等这些问题都有应对之策,才有云端+边缘侧协同的完美。

显然,前面提到的这些“边缘计算”概念股,目前都还没有对外发布相关的技术,无法让市场真正信服。

云计算不会死亡,业务驱动计算将成为主流

即便是边缘计算崛起,云作为计算的中心位置,不会消亡。

尤其是数据量暴增的的当下,集中处理数据、全局分析、智能调度的准则是不可能被破坏的,现代IT之所以具有更高效率就是云计算的集中处理思维。

不过,传统大型数据中心会被大量关闭,是一个不争的事实。Gartner在调研之后得到一个数据:到2025年,80%的企业将关闭其传统数据中心,而2018年则为10%。

可见,未来“具体业务驱动”基础设施的发展远比云驱动的基础设施发展更为关键。

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