下一次IT变革:边缘计算(Edge Computing)

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所属分类:安全新闻

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在过去的几十年中,从内部部署软件到云计算已经发生了巨大转变。通过在云端存储数据和执行计算过程,我们已经能够在手机、个人计算机或物联网设备上完成更多工作,而无需增加相应的额外内存或计算能力。然而,在物联网逐渐普及的背景下,我们即将看到事情开始向另一个方向发展。

这种变化有很多原因,包括在某些应用中需要极低的延迟,例如自动驾驶汽车。将计算能力转移到更靠近网络边缘能降低成本并提高安全性。

据B2B调研公司MarketsandMarkets声称,到2022年,边缘计算(Edge Computing)市场的价值将达到67.2亿美元,比2017年的14.7亿美元大幅增多,年复合增长率(CAGR)高达35.4%。几大驱动因素是物联网和5G网络的出现、“智能”应用的数量增加以及云基础设施上的负载越来越大。

什么是边缘计算(Edge Computing)?

边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

万物联网应用需求的发展催生了边缘式大数据处理模式,即边缘计算模型,其能在网络边缘设备上增加执行任务计算和数据分析的处理能力,将原有的云计算模型的部分或全部计算任务迁移到网络边缘设备上,降低云计算中心的计算负载,减缓网络带宽的压力,提高万物互联时代数据的处理效率。

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边缘计算的优势

边缘计算 VS 云计算

云计算是将用户产生的数据,通过网络传输至云端,云端对数据进行处理加工,完成加工之后,再通过网络将数据返回到用户端。

虽然云计算具有诸多的优势,但在传输层方面出现了瓶颈。因为大量的数据需要传输,所以网络带宽便成为限制云计算最主要的因素,而边缘计算便解决了这一难题。

如果说云计算是集中式大数据处理,边缘计算则可以理解为边缘式大数据处理。

边缘计算无需将数据再传到遥远的云端,在边缘侧就能对数据进行简单的处理,并直接返回于终端用户。可以说,边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理,相较单纯的云计算也更加高效而且安全。

简单来说,边缘计算应该是对云计算的一种补充和优化,云计算把握整体,边缘计算更专注局部。

云计算 VS 雾计算(Fog Computing)

雾计算(Fog Computing)最初是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. Stolfo)提出的,当时的意图是利用“雾”来阻挡黑客入侵。直到2011年,这个概念才由思科公司正式提出。

简单点说,它拓展了云计算的概念,相对于云计算,它离产生数据的地方更近,数据、数据相关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备中,而不是几乎全部保存在云端。“雾比云更贴近地面”不是没有道理的。

雾计算也可以理解为“本地化的云计算”。

云计算是把大量数据放到“云端”去计算或存储,解决诸如电脑或手机存储量不够,或者是运算速度不够快的问题。在终端和数据中心之间再加一层,叫网络边缘层。如再加一个带有存储器的小服务器或路由器,把一些并不需要放到“云”的数据在这一层直接处理和存储,以减少“云”的压力,提高效率,提升传输速率,减低时延,这个工作原理其实就可以理解为“雾计算”。

边缘计算(Edge Computing)VS 雾计算(Fog Computing)

“边缘计算”进一步推进了雾计算中“局域网处理能力”的理念,但实际上边缘计算的概念提出比雾计算还要早。边缘计算的起源可以追溯到上个世纪90年代,当时Akamai公司推出了内容传送网络(CDN),该网络在接近终端用户设立了传输节点,这些节点能够存储缓存的静态内容,如图像和视频等。

边缘计算的处理能力更靠近数据源,其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的边缘末端。

简单来说,雾计算主要负责数据的采集、清洗、存储以及初步的处理加工,其位置与终端用户与边缘计算之间。边缘计算主要负责数据的处理与加工,其位置介于雾计算与云计算之间。

下一次IT变革:边缘计算

边缘计算已在当今技术时代思潮中占据了一席之地,是极具新颖性和前沿性的热门话题之一。近年来,人们一直认为这种计算方式是未来的发展方向,能够引领IT变革。但是直到现在,这种论调仍停留在假设阶段,因为用于支持边缘计算所需的基础架构尚未实现。

如今,随着各种边缘计算资源(从微数据中心到专业化处理器,再到必要的软件抽象)逐渐涌入应用程序开发人员、企业家和大型企业的手中,这种情况正在发生变化。现在,在回答有关边缘计算的可用性和影响的问题时,我们可以试着超越理论层面。那么,关于这一趋势,现实世界的案例能给我们什么启示?特别是,围绕边缘计算的炒作究竟是名副其实,还是虚张声势呢?

接下来,我们将概述边缘计算市场的现状。总的来说,事实表明边缘计算趋势是一种真实存在的现象,它是由于成本和性能原因而催生的一种去中心化应用程序的新兴需求。边缘计算的某些方面正在被过度炒作,而另一些方面则没有引起应有的注意。以下四个要点旨在帮助决策者对边缘计算现在和未来的能力有一个切实的了解。

1. 边缘计算不仅仅是关于延迟的技术

边缘计算是一种使计算和数据存储更接近所需位置的范例,它与将计算集中在少数几个超大规模的数据中心的传统云计算模型形成了鲜明对比。这里的“边缘”概念可以指任何比传统云数据中心更接近终端用户或设备的地方,它可以在100英里外、1英里外、或者是在本地或设备上。不过,无论采用哪种方法,一般对边缘计算的描述都强调,边缘计算的功能是使延迟最小化,从而改善用户体验或启用对延迟敏感的新应用程序。

但是,这种说法的确影响了人们更全面地认识边缘计算。虽然对边缘计算来说,缓解延迟是一个重要的用例,但它却可能并不是最有价值的用例。边缘计算的另一个用例是,最大程度地减少进出云的网络流量,也就是一些人所说的“云卸载”(cloud offload),这可能会带来与缓解延迟至少同等价值的经济效益。

“云卸载”的根本驱动力是生成数据量的突飞猛进,无论是在用户、设备还是传感器层面。Macromet公司首席执行官Chetan Venkatesh去年年底曾向作者表示,

从根本上讲,边缘计算是一个数据问题。

云卸载之所以出现,是因为移动数据需要花钱,而且如果没有必要,许多人宁愿不移动它们。边缘计算提供了一种从本地设备直接提取值的方法,因为它不会将数据移到“边缘”之外。如果有必要,可以将数据精简为一个更为经济的子集,并发送到云端进行存储或进一步分析。

“云卸载”的一个非常典型的用例是处理视频或音频数据——这是两种最需要带宽的数据类型。据我最近接触到的一位参与部署的人士透露,一家在亚洲拥有1万多家分店的零售商正在运用边缘计算技术同时处理这两项业务,以进行视频监控和店内语言翻译服务。但除此之外,还有其他的数据源也需要花费同样多的资金才能传输到云端。另一位知情人士透露,为了防患于未然并优化性能,一家大型IT软件供应商正在分析来自其客户的内部IT基础设施的实时数据,并使用边缘计算来避免将所有这些数据返回到AWS。同时,工业设备也会产生大量的数据,而且它也是云卸载技术的主要应用场景。

2. 边缘计算是云计算的延伸

尽管在初期有关于边缘计算将取代云计算的说法,但更准确地说,应该是边缘计算拓展了云计算的范围。边缘计算虽然不会对工作负载迁移到云的趋势造成影响。但是,一系列活动正在为了将按需资源可用性和物理基础设施抽象的云计算公式扩展到距离传统云数据中心越来越远的位置而进行。这些边缘位置将使用来自云端的工具和方法进行管理,随着时间的推移,云和边缘之间的界限将变得越来越模糊。

边缘计算和云计算是同一连续体的一部分,这一事实在AWS和Microsoft Azure等公共云提供商的边缘计算解决方案中得到了证明。如果你是一家想要部署本地边缘计算的企业,亚马逊将会为你提供一项叫做AWS Outpost的服务——一个模仿了亚马逊自己数据中心的硬件设计的完全组装好的计算机和存储机架。它将被安装在客户自己的数据中心,并由亚马逊进行监控、维护和升级。重要的是,AWS Outpost运行着AWS用户所依赖的许多相同的服务,这使得边缘计算在操作上类似于云计算,例如EC2计算服务。微软的Azure Stack Edge产品也有类似的目标。这些产品都传递了一个明确的信号——云服务供应商希望将云计算和边缘基础设施统一在同一个保护伞下。

3. 边缘计算基础设施正在分阶段建设

虽然一些应用程序最好在本地运行,但在大多数情况下,应用程序所有者希望从边缘计算中获得好处,而不必支持任何本地占用。这就需要访问一种新型的基础设施,这种基础设施看起来很像云,但在地理分布上要比现在组成云的几十个高级别数据中心分散得多。这种基础设施现在才刚刚开始使用,它可能会分三个阶段演变,每个阶段都会通过越来越广泛的地理足迹扩大边缘计算的覆盖范围。

阶段一:多区域、多云

关于边缘计算的第一步,很多人没有考虑到的是将其应用到大量应用程序当中,但这可以视为所有边缘计算处理的频谱终结。该步骤是利用公共云提供商所提供的多个区域。例如,AWS在22个地理区域拥有数据中心(另外4个已发布),其中,服务于北美和欧洲用户的AWS客户可以在北加州地区和法兰克福地区运行其应用程序。对于一组大型应用程序来说,从一个区域到多个区域可以大大减少延迟,这将是其提供良好用户体验所必备的功能。

同时,由于考虑到成本效率、风险降低、避免厂商锁定以及希望访问不同提供商提供的最佳服务等诸多因素,还出现了向多云方法发展的趋势。分布式云初创公司Volterra的首席营销官Mark Weiner介绍称,

做多云并正确实现它是现下非常重要的一个战略和架构。像多区域方法一样,多云方法标志着云计算朝着分布式工作负载迈出了第一步,而分布式工作负载正朝着越来越分散的边缘计算方法发展。

阶段2:区域边缘计算

边缘计算演进的第二阶段将边缘扩展到更深一层,利用数百或数千个位置的基础设施,而不仅是几十个城市规模大小的超大数据中心。事实证明,已经有一些参与者拥有了这样的基础设施部署,即内容交付网络(CDN)。20年来,内容交付网络一直是参与边缘计算发展的先驱,为了提高性能,它还将静态内容缓存到终端用户附近。目前,AWS有22个区域部署了这样的基础设施,而像Cloudflare公司这样的典型提供内容交付网络服务的则部署了194个区域。

现在不同的是,这些内容交付网络已经开始向通用工作负载开放其基础架构,而不仅仅是静态内容缓存。如今,诸如Cloudflare、Fastly、Limelight、StackPath和Zenlayer之类的内容交付网络提供商都已经提供了容器即服务、虚拟化(VM)即服务、裸机即服务和无服务器功能的某种组合。换句话说,他们开始变得更像云服务提供商。具有前瞻性的云提供商(例如Packet和Ridge)也提供了此类基础架构,而AWS也朝着提供更区域化的基础设施迈出了第一步,在洛杉矶引入了第一个它称之为“区域型”(Local Zones)的的新公有云服务,可以提供AWS运算、储存、数据库和其他服务,并承诺将在更多区域进行部署。

阶段3:接入边缘计算

边缘计算演进的第三个阶段,是将边缘进一步向外扩展,直到与终端用户或设备仅相距一两个网络跃点。在传统的电信术语中,这被称为网络的接入部分,因此这种类型的架构被标记为接入边缘。接入边缘的典型组成因素是微型数据中心,其规模大小可以从单个机架到大致相当于半拖车的机架,并且可以部署在路边或蜂窝网络塔的底部。在幕后,诸如电力和冷却等方面的创新正在使越来越高密度的基础设施能够部署在这些占地面积小的数据中心中。

像Vapor IO、EdgeMicro和EdgePresence公司这样的新晋者已经开始在美国的少数城市建立这些微型数据中心。2019年是这些微型数据中心的首个主要扩建年份,而2020-2021年将继续在这些建设上加大投资力度。到2022年,边缘数据中心的回报率将成为那些对边缘计算进行资本投资的人所关注的焦点,最终这些回报率将反映出一个问题的答案:是否有足够的杀手级应用程序可以让边缘计算如此接近终端用户或设备?

我们很早就得到了这个问题的答案。我最近采访过的一些从业者对接入边缘的微型数据中心是否比区域边缘的区域数据中心更具有足够的边际效益表示怀疑。区域边缘计算已经在许多方面被早期采用者利用,包括各种云卸载案例,以及对在线游戏、广告服务和电子商务等用户体验敏感领域的延迟缓解。相比之下,那些需要超低延迟和非常短距离的接入边缘网络路径的应用程序往往听起来更加遥不可及:自动驾驶、无人机、AR/VR、智能城市、远程手术。更重要的是,这些应用程序必须权衡接入边缘的好处,而不是使用本地或设备上的方法进行本地计算。然而,访问边缘的一个杀手级应用程序肯定会出现——也许这不是今天的焦点。几年后我们会知道更多。

需要新的软件来管理边缘计算

在上文中我概述了边缘计算是如何描述各种体系结构,以及“边缘”可以位于许多地方。然而,这一行业的最终方向是朝着一个统一的世界迈进,在这个统一的世界中,无论边缘位于何处,都可以使用相同的工具和流程来管理云和边缘工作负载。这将需要对用于在云上部署、扩展和管理应用程序的软件进行改进,而这些软件长期以来都是在考虑单个数据中心的基础上进行设计的。

像Ori、Rafay Systems和Volterra之类的初创公司,以及Google的antos、Microsoft的Azure Arc和VMware的Tanzu之类的大公司都在以这种方式发展云基础设施软件。实际上,几乎所有这些产品都有一个共同点:它们基于Kubernetes进行开发,这一技术已经成为管理集装箱化应用程序的主要方法。但这些产品已超越了Kubernetes最初支持一个由Kubernetes集群组成的分布式机群新世界的设计初衷。这些集群可能位于由“边缘”、内部部署环境和公共云组成的异构基础设施池之上,但由于有了这些产品,它们都可以得到统一管理。

最初,这些产品的最大机会将是支持边缘计算演进的第一阶段,即通过一个或多个云利用少量区域的适度分布式部署。但这恰好使它们处于有利地位,可以支持即将来临的更加分布式的边缘计算架构的演进。Rafay Systems的首席执行官Haseeb Budhani表示,“解决目前多集群管理和运营问题,你就可以在更广泛的边缘计算案例成熟时享受它所带来的好处。”

终将走向“伟大”

如今,支持边缘计算的资源正在不断涌现,边缘思维将在设计和支持应用程序的人员中变得更加流行。在一个以计算资源集中在少数云数据中心为典型趋势的时代之后,现在出现了一股支持进一步分散的抵消力量。边缘计算仍然处于起步阶段,但很显然,它已经从理论层面进入了实践。在如今云计算只有14年的历史背景下,我们能感受到这个行业的发展是如此之快。从长远来看,不久之后,边缘计算将势必在计算机领域留下浓墨重彩的一笔。

本文翻译自:https://venturebeat.com/2020/03/29/4-things-you-need-to-understand-about-edge-computing/如若转载,请注明原文地址

本文来源于互联网:下一次IT变革:边缘计算(Edge Computing)

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