cookieOptions = {...}; .IDC 時評:5G 等新興技術將成邊緣運算核心 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2019年9月9日 星期一

Implications of 5G and Edge Computing on OpenStack



源:中国IDC圈 作者:胡弘毅  

邊緣運算可謂是今年非常熱門的一個話題。那麼,邊緣運算真的是雲端運算下一步的發展趨勢嗎?機會點在哪裡?還有什麼制約其發展的因素?

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邊緣運算已進入成熟發展期
和傳統的集中化雲端運算系統不同,邊緣運算強調的是節點。不僅在中心,更可以在客戶側,甚至是終端。如果把思路再拓寬一下,其實只要是將數據的儲存和處理,部署放在雲端運算中央節點之外,都可以被看作是邊緣運算。比如交通用攝影機、自動駕駛汽車、甚至是企業內部的數據中心,都可以被納入邊緣運算。

邊緣運算還有一個特點,那就是可以和雲端運算中心看作一個整體。其節點可以接受雲端運算中心的統一管控,處理和儲存全部或者是部分數據。

這樣做的好處在於降低成本,節約資源。同時提高效率和業務的連續性。最關鍵的是,對於有特殊需求的用戶來說,滿足了他們對數據本地儲存,和處理的安全合規要求。隨著 5G 時代的來臨,邊緣運算也迎來了自己的春天。

邊緣運算作為一種新興的技術,其發展速度真的超過了大多數人的想像。在經歷了孵化期之後,從2018年開始,隨著邊緣智慧、邊雲協同場景的推出,邊緣運算的發展,進入了成熟規模發展的階段。
邊緣運算將在很多領域大有可為
由於雲端運算在網路時延,數據安全性等方面的不足,近些年來邊緣運算(Edge Computing)逐步成為了一種趨勢。所謂的邊緣運算,實際上就是強化在用戶端側進行運算的一種方式。

舉個例子!就好比是章魚,作為無脊椎動物當中智商的佼佼者,其在捕獵的過程中八足共用,卻從來不會纏繞。原因就是其 60% 的神經元都在八條腿上,而作為司令部的大腦,卻只集中了 40% 的神經元。

這其實就是生物界的分布式運算,而我們現在討論的邊緣運算,也正類似於此。所以在未來,邊緣運算將在很多領域大展宏圖。

邊緣運算的概念十分龐大,目前主要可以分成兩種,一種是物聯網的邊緣,主要針對物聯設備的資訊收集與預處理;另一種是雲端服務的邊緣,從集中式大雲延伸到邊緣的雲服務能力,可以是容器、函數等任何一種雲端服務。

比如在邊緣運算有較為深入研究的公有雲,其邊雲協同上重點推薦的 AI 推理下沈,就有效解決了客戶的時延體驗和頻寬成本問題,在工業、能源、智慧零售、物流、金融、智慧園區等行業客戶當中,都有較為旺盛的需求。

據悉,目前很多的公有雲,可以提供雲端運算與邊緣運算的全棧解決方案,透過雲端的智慧邊緣平台(IEF)可以管理 100 萬 + 邊緣運算設備,在雲端透過公有雲訓練好的模型,可以通過 IEF,直接推送到邊緣節點部署,操作簡單,僅需打通邊緣與雲端的網路即可。雲端訓練好的算法模型,可以透過 IEF 即時向邊緣側進行更新,快速更新與優化。
5G等最新技術將成為邊緣運算的核心
從雲端運算到邊緣運算,會催生或者促進很多新興技術的發展,比如雲端智慧邊緣平台,與雲端服務的協同技術,邊緣側硬體能力(如推理晶片等),還有 5G 等。

隨著邊緣運算的不斷發展,海量邊緣設備的部署、管理、高效維護變得越來越重要,打造一個千萬級邊緣設備集中管理,和運維平台迫在眉睫,另外邊緣算力的成本,也會限制其發展,這就必須依靠 5G 網路來解決,屆時網路頻寬和時延問題,將會得到改善,並且進一步推進邊緣運算的成熟與發展。

另外,和雲端運算相比,邊緣運算在硬體匹配方面,也會有一些新的特點。邊緣運算的硬體需求,是根據實際在邊緣運行的客戶需求,來進行匹配的。

比如物聯網邊緣大量的採用邊緣 Gateway,作為邊緣運算的硬體設備,而邊緣推理的場景下,則更多的會借助 GPU 等帶推理能力的晶片硬體伺服務器來承載。對於在邊緣運行通用函數服務等場景,利用通用的伺服器來承載。
然而,雖然邊緣運算的前景十分廣闊,但其實也還是有一些問題值得注意。比如海量設備在系統異構方面的問題。邊緣運算從設備,操作系統,到通信系統很多都大相徑庭,異構性非常強。在這方面,公有雲的解決方案,是透過智慧邊緣平台(體平台)來相容主流的邊緣硬體設備。

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