邊緣計算內涵及優點

一. 邊緣計算內涵及優點

邊緣計算 (Edge computing) 是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網絡、計算、存儲、應用核心能力爲一體的開放平臺，就近提供服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網絡服務響應，知足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。而云端計算，仍然能夠訪問邊緣計算的歷史數據。

邊緣計算既能夠在大型運算設備內完成也能夠在中小型運算設備、本地端網絡內完成。用於邊緣運算的設備能夠是智能手機這樣的移動設備、PC、智能家居、無人駕駛汽車等家用終端，也能夠是ATM 機、攝像頭、紅綠燈、電動機、泵、發電機或其餘的傳感器等終端。

邊緣計算是伴隨着物聯網的發展而出現的。對物聯網而言，邊緣計算技術取得突破，意味着經過本地設備就可實現數據分析與控制，無需交付雲端處理。這將大大提高數據處理效率， 減輕雲端負荷，爲用戶提供更快速的響應。

「邊緣計算最大的好處是可以更快地利用數據和洞察力。」Forrester 公司副總裁兼首席分析師BrianHopkins 說，「縮小數據生成方式與數據提供洞察力方式之間的差距，能夠創造競爭優點。」邊緣計算的興起不是爲了徹底取代雲計算， 而是對雲計算的有益補充，它的主要優點包括如下幾點。

1.1 實時或更快速地處理和分析數據。數據處理更接近數據來源，而不是在外部數據中心或雲端進行，所以能夠減小遲延時間。

1.2 較低的運營成本。企業在本地設備的數據管理解決方案上的花費比在雲和數據中心網絡上的花費要少。

1.3 佔用網絡流量較少。隨着物聯網設備數量的增長，數據生成繼續飆升。所以，網絡帶寬變得更加有限，讓雲端不堪重負，形成更大的數據瓶頸。

1.4 更高的應用程序運行效率。隨着滯後的減小，應用程序可以以更快的速度更高效地運行。

1.5 減小對雲的依賴能夠下降發生單點故障的可能性，也意味着某些設備能夠穩定地離線運行。這在互聯網鏈接受限或沒法訪問的偏遠地區尤爲可以派上用場。2016 年，Salesforce 網站的北美14 站點（又名 NA14）宕機超過24 個小時。客戶沒法訪問用戶數據，從電話號碼到電子郵件等，業務運營遭受嚴重的破壞。此後，Salesforce 將它的物聯網雲轉移到亞馬遜的 AWS 上，可是此次宕機事件凸顯了僅依賴雲的一大弊端。

1.6 邊緣計算能夠提升數據的安全性和合規性，這對保護我的信息大有裨益。因爲邊緣設備可以在本地收集和處理數據，數據沒必要傳輸到雲端。所以，敏感信息不須要經由網絡，這樣若是雲遭到網絡攻擊，影響也不會那麼嚴重。邊緣計算還可以讓新興聯網設備和舊式的「遺留」設備之間實現互通。它將舊式系統使用的通訊協議「轉換成現代聯網設備可以理解的語言」。這意味着傳統工業設備能夠無縫且高效地鏈接到現代的物聯網平臺。

二. 邊緣計算的應用場景

隨着萬物互聯時代的到來，邊緣計算將在各行各業中獲得愈來愈多的應用，尤爲是在雲計算效率低下的一些領域。如下是邊緣計算能夠帶來新價值的應用場景。

2.1交通運輸

邊緣計算技術最顯而易見的潛在應用之一是交通運輸，特別是無人駕駛汽車、無人駕駛地鐵和無人機。這些智能交通工具裝備了各類各樣的傳感器，從攝像頭到雷達到激光系統，來幫助其自動運行。好比，自動駕駛汽車能夠利用邊緣計算， 經過這些傳感器在離車輛更近的地方處理數據，進而儘量減小系統在駕駛過程當中的響應時間。

Gartner 公司副總裁兼傑出分析師 Thomas Bittman 說，自動駕駛汽車須要可以自我學習， 而無需鏈接到雲端來處理數據。機器學習技術不依賴於訓練大數據集的大型模型，與其相反，能夠直接由汽車的計算機自行進行處理，這實質上是邊緣計算。

今年早些時候，汽車邊緣計算聯盟（AECC） 宣佈將啓動以聯網汽車解決方案爲重點的項目。該聯盟的成員包括DENSO Corporation、豐田汽車、AT&T、愛立信、英特爾等公司。不僅僅是自動駕駛汽車會產生大量的數據並須要實時處理，飛機、火車、地鐵和其餘交通工具也是如此，無論它們有沒有人類駕駛。

例如，飛機制造商龐巴迪（Bombardier） 的 C 系列飛機就裝備了大量的傳感器來迅速檢測發動機的性能問題。在 12 小時的飛行中，飛機產生了多達 844TB 的數據。邊緣計算支持對數據進行實時處理，所以該公司可以主動處理引擎問題。

此外，邊緣計算還可應用於智能交通管理。好比收集了大量的數據須要處理，不過只有部分數據是有用的。邊緣計算可以分析和處理交通硬件自己的數據，並過濾掉不須要的信息，從而消除沒必要要的交通擁堵。這減小了須要經過網絡傳輸的數據總量，並有助於下降操做和存儲成本。

2.2 智能製造

因爲可以減小滯後，邊緣計算可能會使得製造流程可以更快速地作出響應和變更，可以實時地應用數據分析得出的洞見和實時行動。這可能包括在機器過熱以前將其關閉。Bittman 表示，邊緣計算能夠幫助建立可以感知、檢測和學習東西的機器，而無需編程。例如，若是陽光透過窗戶照射到機器上，機器最終將可以判斷出其溫度變化會不會產生問題。

工業機器人的大量使用顯得邊緣計算更加劇要，若是邊緣設備判定機器人極可能會出現故障，它就會觸發行動來阻止或減慢機器人的運轉。這會使得工廠可以實時地評估潛在的故障。若是機器人可以本身處理數據，它們也可能變得更加自給自足和反應靈敏。不只能夠提升生產效率，並且能防止安全隱患。

2.3 醫療保健

現在，人們愈來愈喜歡佩戴健身追蹤設備、血糖血壓監測儀、智能手錶手環和其餘監測健康情況的可穿戴設備。但要真正地從所收集的海量數據中獲益，實時分析多是必不可少的。許多可穿戴設備直接鏈接到雲上，但也有其餘一些設備支持離線運行。一些可穿戴健康監控器能夠在不鏈接雲的狀況下本地分析脈搏數據或睡眠模式。而後， 醫生能夠當場對病人進行評估，並就病人的健康情況提供即時反饋。

在醫療保健領域，邊緣計算的潛力遠不侷限於可穿戴設備。快速的數據處理可以給遠程患者監控、住院患者護理以及醫院和診所的醫療管理帶來巨大的好處。醫生將可以爲患者提供更快、更好的護理， 同時患者所生成的健康數據也多了一層安全保護。這些數據的處理將直接發生在更靠近邊緣的地方，而不是將隱私數據發送到雲端，所以可以避免數據被不當訪問的風險。

2.4 智慧農業

邊緣計算很是適合應用於農業，由於偏遠的位置和惡劣的環境可能存在帶寬和網絡鏈接方面的問題。邊緣計算則是一種合適的、具備成本效益的替代方案。

智慧農業可使用邊緣計算來監測溫度、溼度、土壤、光照和設備性能，以及自動讓各類設備（好比過熱的泵）減緩運轉或者關閉。

2.5 智慧能源

邊緣計算或許在整個能源行業都很是有效， 尤爲是在能源設施的安全監測方面。例如，壓力和溼度傳感器應當受到嚴密監控，不能在鏈接性上出差錯，尤爲是考慮到這些傳感器大多位於偏遠地區。若是出現異常狀況，好比油管過熱，卻沒有被及時注意到，那就可能會發生災難性的爆炸。

邊緣計算的另外一個好處是可以實時檢測設備故障。經過電網控制，傳感器能夠監控從電動汽車到發電廠的一切設施所產生的能源，有助於相應做出決策來下降成本和提升能源生產效率。

2.6 新零售

一些零售商包括電商正在利用加強現實(AR) 等技術創造更多身臨其境的店內環境，以吸引更多購物者。這須要更低的延遲，這是邊緣計算髮揮做用的地方。零售可使用邊緣計算應用程序來加強顧客體驗。此外，不少人使用店內平板電腦所生成的銷售點數據，這些數據會被傳輸到雲端或數據中心。藉助邊緣計算，數據能夠在本地進行分析，從而減小商業敏感數據泄漏的風險。

此外，金融、家居、辦公、安防、新媒體等場景也有邊緣計算的用武之地。現階段，邊緣計算距離規模化落地還須要一段時間，相關的解決方案也須要進一步完善和優化。對於不少邊緣計算服務商而言，須要廣積糧、高築牆、緩稱王。

三. 邊緣計算面臨的挑戰

隨着邊緣計算的興起，理解邊緣設備所涉及的另外一項技術也很重要，它就是霧計算。邊緣計算具體是指在網絡的「邊緣」處或附近進行的計算過程，而霧計算則是指邊緣設備和雲端之間的網絡鏈接。霧計算使得雲更接近於網絡的邊緣；所以，根據OpenFog的說法， 「霧計算老是使用邊緣計算，而不是邊緣計算老是使用霧計算。」

好比火車場景，傳感器可以收集數據，但不能當即就數據採起行動。若是一名火車工程師想要了解火車車輪和剎車是如何運行的，他可使用歷史累計的傳感器數據來預測零部件是否須要維修。在這種狀況中，數據處理使用邊緣計算，但它並不老是即時進行的（與肯定引擎狀態不一樣）。而使用霧計算，短時間分析能夠在給定的時間點實現，而不須要徹底返回到中央雲。邊緣計算、霧計算都是比較新的概念，容易混淆，下面是幾個權威定義，希望能夠澄清一下。

Futurum Research：不像雲計算依賴數據中心和通訊帶寬來處理和分析數據，邊緣計算在網絡邊緣附近處理和分析數據，數據最初在邊緣附近加以收集。邊緣計算（專一於在網絡節點層面處理和分析的一類霧計算）應被視爲霧計算的一個事實上的要素。

State of the Edge 2018：將計算能力提供給網絡的邏輯末端，以便改善應用和服務的性能、運營成本和可靠性。經過縮短設備與提供給設備的雲資源之間的距離，另外減小網絡跳數，邊緣計算消除了當今互聯網在延遲和帶寬方面的限制，從而帶來全新的應用類別。實際上，這意味着沿着今天的集中式數據中心和愈來愈多的現場設備之間的路徑，分配新的資源和軟件堆棧，而這條路徑鄰近最後一英里網絡，鏈接基礎設施和設備兩端。

Research/ 開放霧聯盟：「霧」的一端始於邊緣設備（咱們在這裏定義的邊緣設備是生成傳感器數據的那些設備，好比車輛、製造設備和「智能」醫療設備），這些設備擁有必要的計算硬件、操做系統、應用軟件和鏈接功能，以便參與分佈式分析霧。它從邊緣延伸到「近邊緣」功能，好比本地數據中心及其餘計算資產、企業或運營商無線接入網絡內的多接入邊緣（MEC）功能、託管服務提供商內的中間計算和存儲功能以及互連和託管設施，最終延伸到雲服務提供商。這些位置有集成或主機「霧節點」，這些實際上是可以參與整個分佈式分析系統的設備。

DavidLinthicum（德勤諮詢公司的首席雲戰略官）：「就邊緣計算而言，計算系統和存儲系統也位於邊緣，儘量接近生成所處理的數據的部件、設備、應用或人。目的是消除處理延遲，由於數據沒必要從網絡邊緣發送到中央處理系統，而後發回到邊緣……思科獨創的「霧計算」這個術語還指將計算擴展到網絡邊緣。思科在 2014年 1 月推出了其霧計算，以此將雲計算功能引入到網絡邊緣……實際上，霧是標準，邊緣是概念。霧實現了邊緣計算概念中的可重複結構，那樣企業就能夠將計算推送到集中系統或雲以外的地方，以得到更好的性能和可擴展性。」

編輯：周川

出自：《新經濟導刊》，2018，（11）