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      殺手級應(yīng)用如何速成?5G和邊緣計算到底誰對市場沖擊更大?

       長生不老是神話 2019-07-02

      邊緣計算是 5G 時代第一個新風(fēng)口?

      你知道為什么 5G 的發(fā)展離不開邊緣計算嗎?

      5G 帶來數(shù)據(jù)傳輸速度飛躍,邊緣計算有望受益

      解析 5G 背后的核心網(wǎng),怎能少了網(wǎng)絡(luò)切片和邊緣計算

      ……

      邊緣計算正在加強與 5G 的綁定,本篇文章就來探探它的虛實。

      啥是邊緣計算?

      邊緣計算、云計算、霧計算、甚至還有霾計算,都是讓人一聽就感覺有點門檻的專業(yè)詞,但本質(zhì)上還是可以進行分類。

      圖片來源:IntelligentThings

      最被大家熟悉的云計算離設(shè)備終端最遠,但是更集中化,更中心化。因為在計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲等資源層及應(yīng)用層具備的彈性管理能力,被形容為科技時代不可缺少的「水電煤」。在中國,阿里云、騰訊云、金山云等互聯(lián)網(wǎng)公司占據(jù)了云計算公有云市場大部分市場份額。

      霧計算由思科提出,通過在終端和云數(shù)據(jù)中心之間增加一些帶有存儲器的小服務(wù)器、路由器或其他網(wǎng)絡(luò)組件,形成一個具備數(shù)據(jù)處理和存儲能力的中間層,既可以覆蓋在邊緣網(wǎng)絡(luò),也可以拓展到核心網(wǎng)。

      邊緣計算指的是接近于事物、數(shù)據(jù)和行動源頭處的計算。計算載體可以是具有專項處理能力的物聯(lián)網(wǎng)終端、具有一定運算能力的網(wǎng)關(guān)或路由器,或者是具有較強運算能力的部署于場景一側(cè)的服務(wù)器。

      在上圖中我們還能看到移動邊緣計算(MEC)和移動云計算(MCC)。

      MEC 的特點是計算下沉到無線接入網(wǎng)(基站)附近,通過無線接入網(wǎng)就近提供移動終端所需服務(wù)和云端計算功能,電信運營商和設(shè)備商是最重要的主導(dǎo)力量;

      MCC 目前比較冷門,倡導(dǎo)在移動設(shè)備以外的地方部署一些輕量級的云服務(wù)器,支撐靠近終端用戶的移動應(yīng)用程序在遠程執(zhí)行。

      可以看出來,運營商、設(shè)備商、互聯(lián)網(wǎng)廠商,還有很多其他類型的企業(yè),都在圍繞計算展開投入與研究,并且絕大多數(shù)的計算形式都在走向「邊緣」。

      為什么 5G 要用邊緣計算?

      為了讓全行業(yè)都能夠理解邊緣,華為出了「章魚」比喻。

      章魚作為無脊椎動物中智商最高的一種動物,擁有巨量的神經(jīng)元,其中腦部占有 40%,其余 60% 全部分布在八條腿(腕足)上。利用這樣的結(jié)構(gòu),章魚捕食時就形成「多個小腦+一個大腦」的分布式計算機制,提高了活動靈敏性。

      邊緣計算與此類似。在邊緣側(cè)就近處理采集到的數(shù)據(jù),而不用上傳至云計算中心,以此提高實時性、有效性以及減小中心的處理壓力、降低成本。

      尤其在 5G 時代,盡管目前還沒有出現(xiàn)與 5G 有關(guān)的「殺手級」應(yīng)用,但回看主流的三個應(yīng)用場景,每一個都產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),且或多或少都對低時延有要求。

      增強型移動寬帶(eMBB),面向 VR、AR、4K/8K 高清直播、云游戲等消費互聯(lián)網(wǎng)場景;

      超可靠低時延(uRLLC),面向無人駕駛、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等物聯(lián)網(wǎng)垂直行業(yè)的特殊應(yīng)用場景;

      海量機器類通信(mMTC), 面向智能井蓋、智能水電表這類以傳感和數(shù)據(jù)采集為目標(biāo)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景。

      另外更值得憧憬的是,借助邊緣的進步,原本需要在云端運行的人工智能技術(shù)可以由此下行到邊緣端,創(chuàng)造更大的應(yīng)用價值。

      邊緣計算有哪些入場姿勢?

      大概從 2015 年開始,關(guān)于邊緣的紛爭就出現(xiàn)了。

      那年,云計算廠商開始圍繞 CDN 做文章,三年間打了一場你方唱罷我出場的價格戰(zhàn),連累了一大票傳統(tǒng)做 CDN 的廠商。

      資料來源:《20180312-華創(chuàng)證券-通信行業(yè)周報:CDN 兩年的激烈價格戰(zhàn)是否觸底了?》

      從圖中看出,2016、2017 年 CDN 價格降幅十分巨大,直接降低 20%。

      但實際上,CDN 主要是內(nèi)容緩存,是靜態(tài)非實時的;邊緣計算是功能緩存,是動態(tài)實時的?,F(xiàn)在的邊緣計算強調(diào)把計算放到邊緣,和 CDN 的概念有所不同。

      而 5G 時代的三大應(yīng)用場景,對網(wǎng)絡(luò)性能的要求各有差異。為了控制成本、滿足更多需求、或者抓住新的機會,各類科技公司開始從不同角度,來強調(diào)對邊緣計算的研究。

      近期新聞事件

      重點一:

      哪些公司正在研究邊緣計算?

      綜合來看,包含產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、核心研究機構(gòu)、芯片廠商、電信設(shè)備商、電信運營商、軟硬件服務(wù)商、第三方應(yīng)用和內(nèi)容提供商,都在積極為邊緣計算背書。

      1)電信運營商

      電信運營商非常希望在 5G 時代打個漂亮的翻身仗,擺脫「管道工」的標(biāo)簽,獲取應(yīng)用價值。他們希望用最少的資本投入,產(chǎn)生最豐富的網(wǎng)絡(luò)功能,實現(xiàn)身份的升級。

      如同上文提到的 MEC,只有電信運營商才具備在無線接入網(wǎng)側(cè)進行邊緣部署的能力,其他領(lǐng)域企業(yè)發(fā)展邊緣計算總是要在移動通信網(wǎng)絡(luò)之后的。再加上邊緣計算分布式節(jié)點的特點,讓本就在全國各地擁有基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的運營商一下贏在了起跑線。這樣的優(yōu)勢更加促成了運營商對邊緣計算的重視。

      移動通信網(wǎng)絡(luò),包括無線接入網(wǎng)、承載網(wǎng)、核心網(wǎng)。

      2)云計算廠商

      對于云計算廠商來說,邊緣計算是云計算的延伸。在 5G 沒火熱之前,行業(yè)更多討論的還是「邊緣計算是否會取代云計算?」。

      而在去年,主流的云計算都開始宣布轉(zhuǎn)型產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng),力推數(shù)字經(jīng)濟。業(yè)內(nèi)分析認為,云計算廠商推邊緣計算的邏輯還是希望說明云計算發(fā)展的空間,以此獲取更多客戶,是一種自上而下的業(yè)務(wù)演進。

      3)硬件設(shè)備廠商/芯片廠商

      比如谷歌推出硬件芯片 Edge TPU,Intel 推出至強 D-2100 處理器芯片,還有常見的融合圖像識別的智能安防設(shè)備,融合 AI 算法的智能網(wǎng)關(guān)等等。

      硬件廠商對邊緣計算的關(guān)注不比云計算廠商小。在硬件層面,無論是通用層面還是垂直行業(yè)領(lǐng)域,邊緣計算正在吸引大批企業(yè)的加入,這是另外一個大的發(fā)展趨勢。

      4)傳統(tǒng) CDN 廠商

      如前討論 CDN 曾被認為是邊緣計算的一種表現(xiàn)形式,所以 CDN 廠商將業(yè)務(wù)范圍擴展到邊緣計算,似乎是門檻最低的。

      但在經(jīng)歷價格戰(zhàn)元氣大傷之后,要突破云計算廠商、電信運營商等競爭者的重重包圍,成功抓住 5G、邊緣計算的紅利開創(chuàng)下一個輝煌,實際操作起來也需要付出更多策略與精力。

      重點二:

      邊緣計算目前有所突破嗎?

      在 5G 三大場景中,低時延的聯(lián)網(wǎng)汽車、自動駕駛需要邊緣計算,遍布于智慧城市的公共安全攝像頭因為海量數(shù)據(jù)的處理需求也需要邊緣計算,還有智能制造、智慧醫(yī)療等一些典型場景,我們之所以可以理解并羅列出來,正是體現(xiàn)了邊緣計算應(yīng)用場景的逐漸清晰化,這是幾年前并不具備的特點,也是邊緣計算目前獲得的一大突破。

      遍布城市的公共安全攝像頭

      而后續(xù),必然還要經(jīng)歷長期的技術(shù)演進、標(biāo)準(zhǔn)探討、軟硬件水平的共同進步,繼而產(chǎn)生真正的殺手級應(yīng)用。

      可以想象,這其實是 5G 技術(shù)與邊緣計算的共同目標(biāo)。

      而邊緣計算,未來也許將不再只應(yīng)用于某些垂直行業(yè),而是成為與 5G 一樣的新時代基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)能力,推動更多應(yīng)用的成熟落地。

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