来源:计算机世界
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计算机相距数百英里 , 延迟却只有几毫秒 。 对于办公应用软件而言 , 这种级别的延迟可以接受 。 但随着物联网和5G兴起 , 加上人们对速度永无止境的追求 , 一种新的本地计算:边缘计算正在出现 。
而边缘计算不仅仅是近期流行的另一项技术 。 Linux基金会的网络总经理Arpit Joshipura预测 , 到2025年 , “边缘计算将取代云计算 。 ”
IBM全球服务首席技术官兼副总裁Bridget Karlin的观点不像Joshipura那么激进 , 不过她也认为:“由于与集中式云中心相比 , 实例数量庞大 , 我们会看到边缘计算不断增长 。 IBM估计 , 如今市面上大约有150亿个智能设备;IDC预测 , 到2025年这个数字会猛增到1500亿个——这将带来前所未有的数据量 。 ”
云数据管理公司Actian的产品营销和管理高级主管Lewis Carr也认为边缘计算会占主导地位 。 Carr认为:“在绝对计算能力、收集的数据甚至运用于边缘的数据处理和分析操作上的周期数量等方面 , 边缘计算都将超过云计算 , 前提是我们把边缘理解为跨越边缘各层的端到端 。 ”
“不能将边缘理解为复杂的物联网设备 , 比如智能手机和针对特定应用的专用机器视觉系统 。 相反 , 还要把搭载了8位、16位和32位微型控制器单元的物联网设备组成的低端网格 , 以及支持远洋货船、前方指挥所和乡村医院等环境的远程现场服务器以及小型数据中心都包括进来 。 ”简而言之 , 边缘计算的范围将从家庭、办公室覆盖到工厂 。 它将无处不在 。
Joshipura谈论边缘计算时有很具体的含义:它是延迟只有5毫秒到20毫秒的计算和存储资源 。
除了异常活跃的Fornite游戏玩家外 , 谁需要这么短的延迟?新一代硬件需要这种延迟 , 新一代硬件关注的是实时工作和这些硬件上运行的各种应用 。 这包括制造设备监测、自动驾驶汽车、远程医疗以及我们仍在发明的一大批设备和应用 。
每个设备的网络流量单独来看并不大 , 但是如果成千上万个摄像头用于视频会议、远程医疗诊断病患以及闭路电视安全监控 , 高延迟和带宽成本可能会严重阻碍这些应用 。
还有这样的使用场景:边缘计算能力助力更成功的应用 。 比如Gartner研究副总裁Bob Gill指出:“假设城市中有一大批交通信号灯 , 我们可以用边缘计算做到的事情之一就是 , 在设备之间提供智能 , 那样它们可以彼此联系 , 没必要与中心点进行联系 。 ”
由于边缘的本地处理和存储能力 , 这些新的应用可以正常运行 。 当然 , 一些数据仍需要发送到云端或远程数据中心 , 但减少了发送的数据量 。
开放边缘计算
从Joshipura的角度来看 , 边缘计算的最佳出路是借力一种开放的可互操作的框架 。 这种框架应与硬件、芯片、云计算或操作系统无关 。 开放边缘计算还应该支持任何边缘计算使用场景:物联网边缘、电信边缘、云边缘或企业边缘等 , “其目的是将所有这些统一起来 。 ”
LF Edge正走在这条路上 。 Linux基金会旗下的这个组织竭力让所有边缘计算厂商支持统一标准 。 其职责是打造一个软件堆栈 , 围绕共同的开放愿景将分散的边缘市场统一起来 。
这听起来对边缘计算用户和公司来说都很好 , 但为什么Joshipura认为边缘计算会在短短5年内取代和超过云计算呢?毕竟 , Gartner估计2019年全球公共云市场的总价值为2143亿美元 , 增长率为17.5% 。
Joshipura认为 , 太多厨师做坏了一锅汤 , 边缘计算的潜力未成功发掘出来 。 之前太多的边缘计算项目局限于狭窄的孤岛或相互矛盾 。 相反 , 如果专注于共同之处、让所有人步调一致 , 他认为边缘计算大有潜力 。
不是每个人都相信Joshipura的LF Edge采取的开放方法会胜出 。 Carr说:“我不确信他的设想(即依托与其他一切无关的单一Linux平台)会梦想成真——边缘总是很零散 , 但我确实看到绝大部分归结为每一层两个平台:CPU层有英特尔和ARM;操作系统层有嵌入式Linux(及变体)和Android;以及私有云和公有云这两种架构 , 供应商必须在这每一层支持所有选项 。 ”
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