这4件事，让你了解边缘计算的真实面貌

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作者简介

James Falkoff，位于波士顿的风险投资公司Converge的投资者。

边缘计算已在技术时代精神中占据一席之地，具备创新力和前沿性。几年来，人们一直认为边缘计算一定会成为未来的一种计算方式。但实际上，讨论仍然只是假设性的，因为支持边缘计算所需的基础设施仍然有很大的发展空间。

现在，随着各种边缘计算资源（从微数据中心到专用处理器，再到必要的软件抽象）涌入应用程序开发人员、企业家和大型企业手中，这种情况正在发生改变。现在回答有关边缘计算的实用性及其含义时，我们不必照本宣科。那么，现实世界的发展告诉了我们关于这一取视的什么？特别是，边缘计算的热度是否与其实际情况相符？

在本文中，我将概述当前边缘计算市场的情况。总的来说，边缘计算的趋势是真实存在的，由于成本和性能方面的原因，对应用程序进网络产品推广策划行分散化的需求不断增长。边缘计算的某些方面被大肆宣传，而另一方面则没有引起应有的注意。以下提出了4个要点旨在帮助决策者对边缘计算的当下和未来的功能有一个实际的了解。

1、边缘计算不仅仅是低延迟

边缘计算是一种使计算和数据存储更有效使用的范式。它与传统的模型形成鲜明对比——传统的云计算模型中，计算只集中在少数几个超大规模的数据中心中。边缘可以位于比传统云数据中心更靠近最终用户或设备的任何地方，也许是100英里、1英里、本地或是设备上。无论采用哪种方法，传统的边缘计算叙事都强调边缘的功能是使延迟最小，以改善用户体验或启用对延迟敏感的新应用程序。这样的说法容易让人们对边缘计算的认识不够全面。尽管降低延迟是一个十分重要的用例，但它不一定是最有价值的用例。边缘计算的另一个用例是最大程度地减少往返于云的网络流量或是某些观点中的“云卸载”，这至少可能会带来与降低延迟一样多的经济价值。

云卸载的根本驱动因素是用户、设备或传感器所生成的数据量的巨大增长。“从根本上来说，边缘是一个数据问题”，Macrometa公司的CEO Chetan Venkatesh说道，这家初创公司正在应对边缘计算中的数据挑战。之所以出现营销推广存在的问题云卸载，是因为迁移所有数据需要花费高额的费用，因此许多企业宁愿不将数据迁移到其他地方。此时，边缘计算提供了一种从本地设备中提取值的方法，因为它不需要将数据迁移到边缘之外。如有必要，还可以将数据精简为更为经济的子集，以发送到云进行存储或进一步分析。

云卸载一个十分经典的用例是处理视频或音频数据，这是最耗带宽的两种数据类型。据我最近接触到参与部署的人士透露到，一位在亚洲10000多个地点都有开店的零售商正在使用边缘计算技术同时对店内的视频监控和语言翻译服务进行处理。但除此之外，还有其他数据源传输到云中也同样昂贵。另一位联系人称，一家大型IT软件供应生正在分析来自客户本地IT架构的实时数据，以防止出现问题并优化性能。它使用边缘计算来避免将所有数据回传到AWS。此外，工业设备也会生成海量数据，因此也是云卸载的主要应用场景。

2、边缘计算是云的扩展

尽管早期的宣传口径是边缘会取代云，但更准确的说法应该是，边缘扩展了云的范围。它不会影响企业将业务迁移到云的趋势。但是，当前正在进行一系列措施，以将按需资源可用性和物理基础架构的云计算公式扩展到与传统云数据中心越来越远的位置。这些边缘位置将使用从云演变而来的工具和方法进行管理，并且随着边缘和云的不断发展，云和边缘之间的界限将变得模糊。

事实上，边缘和云是同一连续体的一部分，这一事实你可以从诸如AWS、Azure等公有云提供商的边缘计算计划中略窥一二。如果你的企业希望进行本地边缘计算，那么亚马逊会向你发送一个AWS Outpost，这是一个组装好的计算和存储架构，可以模仿亚马逊自己的数据中心的硬件设计。它会被安装在客户自己的数据中心中，并由亚马逊监控、维护和升级。重要的是，Outposts所运行的服务是许多AWS用户所依赖的，例如EC2计算服务，从而使边缘在操作上与云类似。还有其他许多大厂的产品也有类似的目标。从这些产品中，我们可以接收到一个明确的信号，即云提供商希望将云和边缘基础架构统一在一个保护伞下。

3、边缘基础架构正在分阶段实现

虽然某些应用程序最好在本地运行，但在许多情况下，应用程序所有者希望从边缘计算中受益，而不必支持任何本地占用空间。这就需要了解一种新型的基础架构，尽管该基础架构某些部分看起来像云，但是在地理上比当今构成云的几十个超大规模数据中心分布得更多。这类型得基础架构现在逐渐开始被应用，并且它可能会分为3个发展阶段，每个阶段都通过触达越来越广泛的地理区域来扩展边缘的范围。

阶段1：多区域和多云

关于边缘计算的第一步，许多人可能不考虑将边缘计算应用到大量应用程序中。此步骤是利用公有云提供商提供的多个区域。例如，AWS在22个地理区域设有数据中心，其中为北美和欧洲用户提供服务的AWS客户可以在北加利福尼亚州和法兰克福地区运行其应用程序。从一个区域到多个区域可以大大减少延迟，对于大量应用程序来说，这可以提供良好的用户体验。

与此同时，还有一个趋势是多云，这一趋势受一系列考虑因素的驱动，包括成本效率、降低风险、避免供应商锁定以及希望获得由不同提供商提供的同类中最佳的服务。“执行多云策略是当今非常重要的战略和架构”Mark Weiner对我说道，他是分布式云计算公司Volterra的CMO。与多区域方法一样，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。

阶段二：区域边缘计算

在边缘演进中的第二个阶段将边缘扩展到更深一层，边缘计算将利用数百或数千个位置的基础设施，而不是仅在几十个城市中的超大规模数据中心。事实证明，有一群玩家已经拥有这样的基础架构：内容分发网络（CDN）。20年来，CDN一直是参与边缘计算发展的先驱，它们将静态内容缓存到更接近最终用户的位置以提高性能。虽然AWS已经拥有22个区域，但是像Cloudflare这样的典型CDN有194个。

所不同的是，这些CDN现在已经开始向通用工作负载开放其基础架构，而不仅仅是缓存静态内容。如今，诸如Cloudflare、Fastly、Limelight、StackPath以及Zenlayer之类的CDN都提供了容器即服务、VM即服务、裸机即服务和Serverless功能的组合。换言之，它们开始看起来更像云提供商。具有前瞻性的云提供商也提供了此类基础架构，而AWS又卖出了多区域化基础架构的第一步，引入了第一个所谓的洛杉矶本地区域，并承诺将提供更多本地区域。

阶段三：接入边缘计算（Access Edge）

边缘演进的第三个阶段驱动边缘更向外拓展，以至与最终用户或设备仅相距一两个网络跃点。在传统的电信术语中，这称为网络的接入部分，因此这种类型的体系结构已被标记为接入边缘。Access Edge的典型形式是微型数据中心，其可以小如单机架，大如半个拖车，并且可以部署在路边或蜂窝网络塔的底部。在这背后，电力和冷却方面的创新将使得越来越小的密度的基础设施部署在这些小巧的数据中心中。

我们对这个问题的答案还处于懵懂阶段。最近，我与许多从业者进行交谈，他们都对此表示怀疑，即Access Edge中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。早期采用者已经以多种方式利用了区域边缘，包括各种云卸载用例以及降低延迟优化用户体验（如在线游戏、广告服务和电子商务）。相比之下，需要Access Edge的超低延迟和非常短的网络路由的应用程序听起来更遥不可及：自动驾驶、无人机、AR/VR、智慧城市、远程手术等。更重要的是，这些应用程序必须权衡Access Edge的优势，而不是使用本地或设备上的方法在本地进行计算。但是，肯定会出现Access Edge的杀手级应用程序——也许今天还没能引起大家的关注，但是几年之后我们会对其有更深入的了解。

4、需要新软件来管理边缘

在以上的内容中，我简单阐述了边缘计算中的几种架构以及“边缘”可以位于许多地方。然而，该行业的最终方向是统一化、标准化——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中部署、扩展和管理应用程序的软件进行改进，而该应用程序在过去设计网络营销广告公司时只考虑到单个数据中心的架构。

诸如Ori、Rancher和Volterra之类的初创公司以及诸如Google的Anthos、Microsoft的Azure Arc之类的大公司计划正在以这种方式发展云基础架构软件。实际上，所有这些产品都有一个共同点：它们基于Kubernetes，Kubernetes已经成为管理容器化应用程序的主要方法。但是这些产品超越了Kubernetes的最初设计，可以支持分布式多个Kubernetes集群。这些集群可能位于由“边缘”、本地环境和公有云组成的异构基础架构池的顶部，但是由于有了这些产品，它们都可以得到统一管理。

最初，这些产品的最大机会是支持边缘演进的第一阶段，即通过一个或多个云，利用少数区域，适度分布部署。但这恰好使它们处于有利地位，以支持即将来临的更加分布式的边缘计算架构。“解决了当今的多集群管理和运维问题，那么当你解决更广泛的边缘计算用例时，你将占据有利地位。” Rafay Systems CEO，Haseeb Budhani说道。

边缘，离辉煌并不遥远

既然现在支持边缘计算的资源不断涌现，面向边缘的思想将在设计应用程序的人们中更加普遍。在经历了一个以资源集中在少数云数据中心为趋势的时代之后，现在出现了一种要求增加分散化的反向力量。边缘计算仍处于起步阶段，但是已经从理论转向实际。现在这一行业正在迅速发展。正如大家所知，云计算只有14年的历史，那么我们有理由相信，不久之后的将来，边缘计算一定能在计算领域留下辉煌的印记。