2018將進入雲計算統治時代

隨着2010年代初雲計算的興起，這一轉變將掀起浪潮。與衆多現有的硬件製造商同樣，許多創業企業也試圖把握這次潮流。 不過，他們真正爭奪的是本地網絡和智能設備這一邊——即「物聯網」(IoT)，衆多相互連續的設備的統稱——的控制。

據英國《經濟學人》報道， 一些聯網的設備配備一些傳感器，收集各類信息，發送給製造商用於分析。它們好似一個數字的吸塵器，在以平均兩倍的速度增加。慕尼黑的創業企業Bragi開發的無線耳機卻並不如此。他們保留了大部分收集的信息(如穿戴者的生命體徵)，在本地數據處理。該公司首席執行官Nikolaj Hviid說：「這些設備會越用越聰明。」

Bragi的耳塞可謂在科技行業重大轉變中處於最前沿地位。近年來，愈來愈多的計算開始進入「雲」狀態，即大數據中心網絡。不過，鐘擺開始擺動：計算正趨於本地網絡和智能設備的那一「邊」。

隨着2010年代初雲計算的興起，這一轉變將掀起浪潮。與衆多現有的硬件製造商同樣，許多創業企業也試圖把握這次潮流。 不過，他們真正爭奪的是本地網絡和智能設備這一邊——即「物聯網」(IoT)，衆多相互連續的設備的統稱——的控制。亞馬遜網絡服務(AWS)、微軟和其它大型雲供應商是否會設法擴大其影響力? 或者說，這是不是包括工廠(及其餘)設備製造商在內不一樣公司的職權範圍?

商業計算自20世紀50年代誕生以來，在集中化和分散化之間搖擺不定。直到20世紀70年代，商業計算還侷限於大型計算機。小型計算機在20世紀八九十年代問世後，商業計算變得更加分散：我的電腦能夠訪問應用程序，而應用程序位於企業數據中心(即「客戶機-服務器」系統)中的電腦裏。但隨着2000年代「雲」的興起，商業計算又變得集中了。每一個時代都有一批新公司躋身前列，但榜首隻有一個：大型機爲IBM，我的電腦爲微軟，雲計算爲AWS。

計算再次變得分散化的一個緣由是更先進的技術的出現。從智能手機到工廠車間裏的機械設備，處於邊緣地帶的設備變得愈來愈智能。在配備了性能強大的處理器後，如今的設備能夠解決幾年前一個服務器滿負荷運行才能解決的計算問題。軟件變得更加靈活，也能夠運行良好。如今許多應用都「虛擬化」了，即不依賴於任何特定類型的硬件，代碼能夠打包在數字「容器」中，在數據中心內便捷傳輸。這離「邊緣」更近了一步。

對於邊緣地帶的計算的需求也在增加，並且每每出於非技術層面的緣由。許多國家的法律要求數據不得出境，甚至是企業外部。企業既但願使用數據又擔憂泄漏，每每傾向於將信息保留在自身內部。就消費者而言，他們關心隱私，這正是Bragi但願經過「自給自足式」耳機解決的問題。

科技行業的主流觀點是大部分數據最好在雲端集中處理。然而，因爲許多新應用程序運行迅速，這一觀點也難以立足。據估計，無人駕駛汽車每小時可產生25G的數據，比高清視頻流多出近30倍。再加上發回的駕駛指令，在如此龐大的數據上傳以前，汽車可能早就撞上了某個竄出在馬路上的行人。

另外一個考慮是經濟性的調整。調整越快收入就會越多，如優化工廠機器運行。這意味要在獲取數據時第一時間進行分析，而這一環節要在本地完成。這也能省去雲端傳輸、存儲和處理數據的成本。

伯恩斯坦研究公司(Bernstein Research)的皮埃爾。費拉格(Pierre Ferragu)解釋稱，這些束縛代表使用人工智能的服務愈來愈多地分裂成兩個部分，就像客戶端和服務器程序同樣。例如，無人駕駛汽車的算法首先要在雲端數百萬英里的駕駛數據中進行訓練，才能部署在汽車裏性能強大的電腦裏，經過分析實時數據來駕駛汽車。一樣，許多監控攝像機現已配備雲端訓練的面部識別軟件。蘋果最新款的的iPhone也是如此。 去年11月，谷歌宣佈對其人工智能系統TensorFlow進行升級——這個系統能容許開發人員將算法部署到移動設備上。

不過，Swim首席技術官Simon Crosby認爲，在許多狀況下，算法的訓練必須在本地進行，人工智能程序才能具備商業價值。例如，在硅谷Palo Alto的十字路口，交通訊號燈天天產生4TB的數據併發送給雲計算提供商進行處理，每個月將花費數千美圓。Swim新研發的系統，在數據產生時就對其進行分析，完成一樣的任務只需幾百美圓。

雖然人們廣泛認爲物聯網是大勢所趨，對於其將如何改變科技行業則各有己見。引用硅谷風險投資公司Andreessen Horowitz的Peter Levine在其播客中使用的一個聳動標題，沒有人期待「雲計算的終結」。他本身預測，集中式雲計算，特別是亞馬遜，谷歌和微軟的雲計算將繼續增加。

不過，各地正涌現出許多小型的本地型數據中心。EdgeConneX和vXchnge等企業創建了城市數據中心網絡。創業企業Vapor IO開發了一種便攜數據中心，外型像一個圓形冰箱，能迅速部署在地下室。愛立信和諾基亞等電信設備製造商以及一些網絡運營商都在研究「移動邊緣計算」，這至關於把計算機放在無線基站旁或中央交換局內。也有人推測，亞馬遜在2017年以近140億美圓收購連鎖商店Whole Foods的緣由之一就是爲當地數據中心積累資料。

計算機制造商將這一轉變視爲收復失地的機會。戴爾/EMC和惠普(HP)都但願將更多的設備賣給熱衷於在本地收集數據的企業。不過，諮詢機構Wikibon的喬治。吉爾伯特(George Gilbert)表示，這些IT企業繼續向前邊緣領域進發的能力有限。這些企業懂得如何向IT部門銷售商品硬件，但大多數物聯網設備將更加定製化，須要特殊的軟件，並銷售給管理機器的人員。銷售各類互聯網設備的思科(Cisco)彷佛處於優點地位。

大型雲計算提供商也試圖佔領周邊市場。今年5月，微軟的宣傳語由「移動優先，雲優先」改成「智能雲和智能端」，推出用AI算法將軟件容器分派到任何設備的服務。AWS的產品組合如今也包含一項名爲Greengrass的服務，用於將物聯網設備的羣集變成微型雲。IBM在2015年以20億美圓的價格收購天氣預報公司的時，但願獲得不只是天氣數據，還有成千上萬的邊緣計算「存在點」。

不管誰佔上風，計算能力將越發移動化，即便在最小的設備中也能發現這一趨勢。能夠根據程序選擇最佳位置進行數據處理。數據專家開始使用另外一個術語：「霧計算」。 可是，這個比喻略顯模糊。更好、更詩意的一個詞是「空氣計算」：它無處不在，給物以生命。

原文來自：http://cloud.51cto.com/art/201803/567572.htm

本文地址：https://www.linuxprobe.com/cloud-compute.html編輯：王華超，審覈員：逄增寶