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深度解密(一):邊緣計算的理解與思考
云計算發展史,就是虛擬化技術的發展史,
近20年來
云計算與互聯網相互促進高速發展,
中心云
技術逐漸成熟并開始應用到社會各個方面,成為
全社會通用的
基礎設施
。
但是
隨著物聯網、人工智能等技術的不斷發展,尤其是
產業互聯網發展落地
,
中心
云計算開始相形見肘;
分散式邊緣
計算
,
這個互聯網時代被遺忘的,在當下智能化時代,重新又被寄予厚望,
補充
中心
云計算的能力,承接產業互聯網的落地使命。
如果中心云計算是由
技術創新驅動的
,那么邊緣計算一定是
業務價值驅動的
;
邊緣計算
生于業務,長于業務
;
業界
對邊緣計算的理解似乎
都
不太一樣。似乎“一千個哈姆雷特,就有一千個邊緣計算”,那到底什么是邊緣計算
?
邊緣計算有那些分類
?
邊緣計算與中心云的關系?本篇將抽絲剝繭,深入淺出,詳細闡述對邊緣計
算理解與
思考
。
1.1.
算力的周期性交替
從整個計算機發展來看,以二十年為周期,算力以
中心式
與
分散式
之間
周期性交替循環,
周期一:
通用計算機
誕生伊始,采用大型計算機的
集中式計算模式
,通過分時技術服務于多終端;
周期二:
隨著集成電路技術發展,計算機體積縮小性能提升,個人PC電腦普及,軟件主要是C/S與B/S模式,服務端實現共享存儲數據,客戶端完成大量的渲染計算,算力交替至
分散式計算模式
;
周期三:
近二十年虛擬化及分布式計算等技術發展,云計算實現按需從資源共享池中獲取所需資源,尤其是大數據快速發展,算力交替至
中心式計算模式;周期四:
當前,
5G疊加物聯網,終端量和數據量快速增長,集中式云計算表現出瓶頸,算力開始向
分散式邊緣側遷移
;邊緣計算開始興起;接下來是發展繁榮的關鍵10年;邊緣計算,算力無界,點亮邊緣,開啟泛在邊緣智能化時代。
1.2.
邊緣計算的定義
邊緣計算當前沒有一個明確的定義,
在IT云計算領域
視角
,
邊緣計算作為中心云計算的
拓展
。
邊緣計算產業聯盟對邊緣計算的定義是:“在靠近物或數據源頭的
網絡邊緣側
,融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺,就近提供邊緣智能服務,滿足行業數字化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求”。
在CT電信領域
視角
,
邊緣計算最初也被稱為移動邊緣計算(MEC),歐洲電信標準協會(ETSI)對MEC的定義是:“移動邊緣計算在移動
網絡的邊緣
、無線接入網(RAN)的內部以及移動用戶的近處提供了一個IT服務環境以及云計算能力”。
對
邊緣計算定義各有側重,但核心
的
思想基本是
一致,
邊緣計算是基于云計算核心技術,
構建
在邊緣基礎設施之上的新型
分布式
計算
形式
,在邊緣
端靠近最終用戶
提供計算
能力
,是一種靠近數據源的現場云計算
。
中心云
計算憑借其強大的數據中心,為
業務應用
提供
大規模池化,彈性擴展
的計算、存儲、網絡等基礎設施
服務
。但是
中心
云計算適用于非實時、長周期數據、業務決策場景
;
而
邊緣計算
聚焦
在實時性、短周期數據、本地決策等
業務
場景方面
;
比如當下熱門的音視頻直播、I
o
T、
產業互聯網,虛擬現實
,
元宇宙等
場景,
將
工作負載會
下沉至
離終端設備或者靠近最終用戶的地方,
以此實現
更低的網絡延遲,提升用戶的使用體驗。
1.3.
章魚式邊緣計算
邊緣是相對的,是
網絡的邊緣
,是相對
中心式計算
的
邊緣
分散式計算
。
邊緣計算的核心目標是快速決策
,作為中心云計算的延伸,將計算能力拓展至“最后一公里”。因此
不能獨立于中心云,
而是
放在云-邊-端的整體
架構
之下
,有中心式管控決策,也有分散式邊緣自主決策,
即章魚式邊緣計算。
章魚
全身
神經元
中心式
腦部
占
40%,
其余
60%
在
分散式
腿
部
,形成
1個大腦
總控協調 + N
個小腦
分散執行的結構。
1個大腦
擅長全局調度,進行非實時、長周期的大數據處理與分析;
N
個
小
腦
側重局部、小規模數據處理,適用于現場級、實時、短周期的智能分析與快速決策。
章魚式邊緣計算
采用
中心云+邊緣
計算
的分布式
云邊一體化
架構,
海量
終端采集到數據后,
在邊緣完成小規模局部數據的實時決策處理,
而復雜大規模的全局性
決策處理,
則由匯總
至
中心云深入分析
處理
。
1.4.
邊緣計算的位置
邊緣計算
是
位于中心云及終端之間,將云計算能力由中心下沉到邊緣,通過云邊協同的架構解決特定的業務需求。在
網絡的邊緣
,靠近現場進行計算,最大程度降低傳輸時延,是
邊緣計算的核心價值
。
但是中心云與終端之間的
網絡傳輸路徑
可不簡單
,是經由
接入網
(距離30公里,延遲5到10毫秒),
匯聚網,城際網
(距離50到100公里,延遲15到30毫秒)到
骨干網
(距離200公里,延遲50毫秒),最后才到數據中心(假定數據中心IDC都在骨干網),耗時數據是
正常網絡擁塞的撥測統計值,
即業務側感知的實際延遲數據
,雖然不是非常精確,但是輔助架構決策足夠了。
云計算能力由
中心
逐步下沉到
邊緣,
首先想到就是
依據當前的網絡節點,沿著骨干網到接入網,最后到邊緣現場逐步下沉
,節點數量逐漸增多,覆蓋范圍縮小,運維服務成本快速增加。
按照國內的網絡(國內有多張骨干網,分別是電信CHINANET與CN2,聯通CNCNET以及移動CMNET)現狀,
骨干網節點
(基本上對應省會城市,數量
20+
),
城際網節點
(基本上對應地市,數量
200+
),
匯聚網節點
(基本上對應區縣,數量
2000+
),
接入網節點
(假設對應移動基站,數量
60W+
,實際更多),還有就是數以萬計的
業務現場計算節點。
這些節點都有可以安置邊緣計算,范圍太廣難以形成統一標準。所以為什么說中心云計算是由技術定義,邊緣計算一定是
網絡與業務需求
定義。
邊緣計算參與者眾多,
云廠商,設備廠商,運營商三大關鍵服務商方以及一些新型AI人工智能服務商等
,都是從各自現有優勢延伸,為存量的用戶提供全站式服務,通過業務上下游,拓展更多客戶及市場空間。
設備商
在互聯網時代默默耕耘,借助物聯網逐漸構建單一功能的
專業云
;
云廠商
從中心化的公有云開始下沉,走向分布式區域云,區域云之間通過云聯網打通,形成一個覆蓋更大的云。
運營商
在
互聯網時代被公有云及繁榮的移動應用完全屏蔽只能充當管道,但是在邊緣計算時代,業務及網絡定義邊緣計算,運營商重新
回歸焦點,不可替代
。
1.5.
邊緣計算的類型
邊緣計算一定是
網絡與業務需求
定義,
業務價值驅動,按需建設使用;
(一)
網絡定義的邊緣計算:
通過優化終端與云中心網絡路徑,將中心云能力逐漸下沉至靠近終端,實現業務就近接入訪問。從中心到邊緣依次分為
區域云/中心云
,
邊緣云/邊緣計算
,
邊緣計算/本地計算
三大類型:
區域云/中心云:
將中心云計算的服務在
骨干網
拓展延伸,將中心化云能力拓展至區域,實現區域全覆蓋,解決在骨干網上耗時,將網絡延遲優化至
30ms
左右,但邏輯上仍是中心云服務。
邊緣云/邊緣計算:
將中心云計算的服務沿著
運營商的網絡節點
逐漸拓展延伸,構建中小規模云服務或類云服務能力,將網絡延遲優化至
15ms
左右,比如多接入邊緣計算(MEC)、CDN。
邊緣計算/本地計算:
主要是接近終端的
現場設備及服務能力,將終端部分邏輯剝離出來,
實現邊緣自主的智能服務,由云端控制邊緣的資源調度、應用管理與業務編排等能力,
將網絡延遲優化至
5ms
左右,比如多功能一體機、智能路由器等。
總的來說,基于網絡定義的邊緣計算,更多的是
面向消費互聯業務及新型2C的業務,主要是將云中心的能力及數據提前下沉至邊緣
,除了經典的CDN,視頻語音業務外,還有今年大火的元宇宙等。
當前大部分
面向消費互聯業務
都是通過安置在骨干網的中心云計算能力支持,
時延在30ms到50ms延遲
,遠遠小于本身云端后端業務處理的延遲;算力下沉至邊緣初衷,重要是實現中心云海量請求壓力分散,用戶體驗優化等,但對業務都屬于錦上添花,并非雪中送炭。
這里說一下
運營商網絡
,中心云計算的技術,是將數據中心內部網絡全部虛擬化,即
云內網絡
,衍生出VPC,負載均衡等諸多產品;數據中心外部幾乎完全屏蔽運營商網絡,只是提供彈性公網IP及互聯網出口帶寬服務,
中心云計算與運營商網絡沒有融合
;但從中心云計算演進到
邊緣計算
,是強依賴
網絡
將中心云與邊緣鏈接起來,如果中心云是大腦,邊緣計算是智能觸角,那么網絡就是神經,就是動脈血管;
但是整體網絡規劃與建設,尤其是
國家骨干網的規劃建設
,是在云計算發展之前,并不是專門服務云計算的,所以中心
云計算與運營商網是需要融合,即云網融合
,云網融合最終目標是云中有網,網中有云;實現云能力的網絡化調度編排,網絡能力的云化快速定義。希望
借助
新型業務需求和云技術創新,
驅動
運營商
網絡架構深刻變革
升級開放
。
當前,
網絡的能力極大的限制云計算的發展
,在邊緣計算及物聯網建設過程尤為明顯;云網融合與算力網絡依然還是運營商的
獨家游戲
,進展緩慢;新一代5G顛覆性技術變革,引爆整個領域的顛覆性巨變;但是只是解決了海量設備接入及設備低延遲接入的問題,后端整體配套及解決方案明顯跟不上;就當前情況來看,依然還是
5G找業務尷尬局面
,未來
5G在實體產業領域
(港口, 碼頭,礦山等)領域,相比消費者領域,會帶來更大變革與價值,來日方長,拭目以待。
(二)
業務定義的邊緣計算:
除了面向消費者的
互聯網邊緣
場景,邊緣計算更多的是面向
實體產業
及
智慧化社會衍生
的場景。
對于實體產業場景來說,
由于歷史原因,在邊緣及現場,存在大量的異構的基礎設施資源;通過
業務需求驅動
邊緣計算平臺的建設,不僅需要整合利用現有的基礎設施資源,同時將中心云計算技術及能力下沉至邊緣及現場,實現大量存量業務
運營管控上云
,海量數據統一入湖,以此支持整個企業的數字化轉型。
對于智慧化社會衍生場景來說,
越是新型的業務,對網絡時延敏感越高,數據量越大,結構化數據逐漸轉化成非結構化數據,需要人工智能,神經網絡等高等智能化技術支持。
如果需要一個
參考延時基準
,以此來決策是否需要邊緣計算的能力,建議
30ms
的延遲,即一次請求從接入到骨干網的耗時;當前新型對網絡時延敏感的業務場景,都是通過云端總控管理,設備現場實時計算這種分布式架構策略,以此減弱對網絡的強依賴。面向業務將邊緣計算分為
智能設備/專業云
及
產業邊緣/行業云
兩種類型:
智能設備/專業云
:基于云計算能力之上,圍繞智能設備提供整體化,有競爭力的解決方案,包含智能設備,云端的服務以及端到云之間的邊緣側服務,比如視頻監控云,G7貨運物聯等;
產業邊緣/行業云
:也基于云計算能力之上,圍繞行業應用及場景,提供套件產品及解決方案,比如物流云,航天云等;
總的來說,
基于業務定義的邊緣計算,更多的是面向
智能設備
及
實體產業
,
對智能設備,
從AVG,密集式存儲,機械手臂等單一功能的智能設備,到無人機,無人駕駛車等超復雜的智能設備,云計算能力不僅是支撐設備控制管理應用的運行,同時借助中心云計算能力拓展至邊緣側,解決這種產品上云,無法集中化標準化管理難題;
對產業邊緣,
通過云計算技術,結合行業場景的抽象總結,構建行業通用的產品及解決方案,隨著整個產業互聯網加速建設,是邊緣計算未來發展的重點方向。
1.6.
總結
對于規模較大的一些企業,云邊場景非常復雜,中心云計算平臺與邊緣計算的平臺建設,不僅應對業務需求,同時還要面臨諸多基礎設施的問題:
在中心云計算
面臨多云使用多云互通問題;
在邊緣網絡鏈路
面
臨多運營商的骨干網,多云運營商網絡及多云的云網融合問題;
在端側接入網
面臨
多運營商5G網絡的共享的問題等,很多問題只能通過治理的手段應對,無法從技術平臺層面徹底解決;
總的來說,邊緣計算范圍太大,場景太泛,整個行業都比較缺少經典的案例及標準,尤其是產業邊緣計算,在國家層面都有在大力推進產業互聯網,但是仍然艱難前行;所以對邊緣計算的建設,一定是面向真實的業務場景及期望,整體規劃面向價值逐步建設。
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