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边缘计算或将孕育独角兽企业

每一个新的信息技术,从诞生到一步步成熟,看似是摸着石头过河,其实都有内在规律可循。作为桥接5G、人工智能、云计算、物联网的边缘计算,是2020年新兴技术趋势的佼佼者。据IDC分析,未来超过50%的数据依赖于边缘计算的成熟做分析、计算,预计在2024年全球边缘计算市场将达到2506亿美元。被赋以厚望边缘计算,也经过了初期的探索后,逐渐看到未来的发展路径。在日前召开的“2020边缘计算产业峰会(ECIS 2020)”上,边缘计算产业联盟(ECC)再次为边云协同发展“敲黑板”,并推动产业界与学术界就边云协同的理论创新展开合作,为产业繁荣和应用落地铺路搭桥。

从概念到实践 边云协同进入2.0时代

边缘计算因为顺应了就近提供边缘智能服务的需求,正在蓬勃发展,也在推动计算模型从集中式的云计算走向更加分布式的边缘计算。而云与边缘各有所长,只有边缘计算和云计算紧密协同才能更好地为各种业务提供支撑,边缘计算和云计算的价值也因此而进一步放大。

“2018年,ECC联合AII推出了《边缘计算与云计算协同白皮书》,为整个产业凝聚共识发挥了非常好的作用。”ECC需求与总体组主席黄还青在接受《中国电子报》采访时表示,“现在几乎每个做云计算、边缘计算的企业都在提云边协同,这个概念已经深入人心,但在落地实践的过程中,面临哪些挑战,需要什么样的架构,涉及哪些关键技术?这些问题仍然处于比较模糊的状态,不利于产业实践。我们今年推出《边缘计算与云计算协同白皮书2.0》,希望在形成共识的基础上推动边云协同的落地实践。”

ECC边云协同2.0产业项目经理阮斌锋说:“我们联合了15家合作伙伴,如信通院、海尔、腾讯、华为以及三大运营商等共同研讨,从2.0的视角来看,我们认为边云协同2.0有三类主要协同方向,即应用协同、服务协同、资源协同,从这三层来看,每一层都有不同的挑战。”

应用协同的目标是实现在边缘应用的一点注册接入,在其他分布式部署的边缘应用接入点,能获得一致的体验。对于边缘计算的落地实践来说,应用协同是整个系统的核心,涉及云、边、管、端各个方面。

“在应用协同里面,我们看到很多挑战。第一个挑战是,相对集中的云端,如何去管理大规模的边缘节点,这其实是很大的挑战,目前业界也提出很多技术去解决这类问题,例如P2P技术、缓冲技术等。”阮斌锋说,“第二个挑战是,云上和边上都有应用,例如智慧城市、智慧交通就是典型场景,如何做到云端与边缘应用的协同,如何做到统一管理、统一分发;第三个挑战是运行的稳定性,边缘场景中会有很多问题,网络、边缘设施都存在不稳定性,在这种情况下如何保证边云应用的连续性和可靠性,ECC也在做进一步探讨。”

服务协同的目标是提升边缘应用形成的效率,服务协同主要包括两个方面,一是来源于中心云的云服务与云生态伙伴所提供的能力,包括数据类、智能类、应用使能类的能力;二是通过云原生架构,为边缘服务的接入、发现、使用、运维提供一整套流程。

“现在可以看到,不同企业在云上提供的各种服务,如AI服务、数据服务、应用服务的规范都不一样,这会让各个产业变得碎片化,ECC希望能够推进服务的标准化,通过业界的标准框架推动服务的标准接入。”阮斌锋说,“在服务协同中还很大一部分是智能服务,智能服务需要大量的样本数量,如何提高增量学识、实现协同推理、保障安全隐私,以及边缘计算中获得的大量数据如何存储,都存在挑战。”

实现资源协同,不仅可以简化应用的开发难度,还可以提高边缘资源的使用效率。“做资源协同,可以应用云计算的一些思路和思想,然而在边缘计算中也会有更多的内涵扩充,除了对计算存储网络做协同之外,还会涉及到流量的协同。比如怎么做全局的调度,怎么做全域的加速、浏览的加速,怎么做底层计算存储网络资源,从这三个维度来考虑资源协同的问题。”阮斌锋说。

从产业到学术 边缘计算呼唤理论创新

“边缘计算发展到现在,一定会生产新的技术体系,就像云计算的发展产生了新的技术体系一样,所以需要学术界和产业界共同合作,争取克服在产业实践落地过程中遇到的问题。”黄还青表示。

在本次边缘计算产业峰会上,中国科学院院士姚建铨表示:“数字世界的智能,从集中式单体计算,演进到分布式网联计算,并正在朝着异构、协同、全面泛在智能计算演进,而边缘计算是计算架构不断演化的必然趋势。这与生物进化过程中,从单细胞生命体,到多细胞联合体,再到复杂生命体的演化过程如出一辙,云边端协同的计算架构犹如人的大脑、脊髓以及周围神经系统的架构一样。”

姚建铨进一步谈道,“边缘计算应该考虑如下几个理论问题,一是可计算理论,要根据计算任务特征考虑不同计算模式以及多模式协同计算的可行性;二是模糊计算理论,需要考虑模糊计算的尺度、粒度,模糊的目标以及约束条件等方面的问题;三是复杂性理论,需要保证在多消耗、多约束、异构动态等复杂场景下计算任务和整体工程的可控性;四是高效性理论,需要从数据高效缓存、网络协同传输、弹性训练推理等角度对性能进行优化提升。”

姚建铨同时提出,在边缘计算的基础设施、平台架构、应用服务方面,有必要继续探索支撑理论以及各个层面的约束关系。在基础设施方面,需要整合海量异构设备来提供资源依托,其中是否具备可伸缩性、异构性、协同性之间的约束关系;在平台构架方面,需要提供设备到服务之间的承接能力,其中是否具备高可用性、灵活性、普适性之间的约束关系;在应用服务方面,需要进行服务的资源划分以及运维能力的调整,其中是否具备自适应性、隔离性和敏捷性之间的约束关系。“总之,这些问题都还不太成熟,希望学界和企业界共同坐下来做好理论方面的研究,以期在未来技术创新、产业实践等方面提供指引。”姚建铨说。

“边缘计算问世之后,我们有了一个新的机会,把这种过于集中的云服务模式重新再‘否定’,让数据分散开。” CCF分布式计算与系统专委会副主任郭得科在接受《中国电子报》采访时表示,“云计算遵从了分布式计算的基本理论和方法,边缘计算比云计算具有更加鲜明的节点分散特点,我们必须考虑如何在分散的情况下,利用分布式计算的理论和方法,满足用户在拥有边缘计算提供的便利性、快捷性的同时,保证体验的一致性、可靠性以及云边协同的整体性能。”

从集中到分散 新计算格局将孕育独角兽企业

“目前云计算市场已经高度垄断,少数几家大型云计算企业成为了头部企业,占领了绝大多数市场份额。”郭得科告诉记者,“小的云企业生存空间会越来越小。”

在边云协同趋势下,未来的边缘计算,是不是也将如此,成为巨头的饕餮之宴?是否还有新兴企业的成长空间?

“在边缘计算领域,一定会产生独角兽企业,这是毫无疑问的。”黄还青认为,“之所以这么说,一方面我们看到边缘计算的市场空间足够大,有咨询公司认为未来5年边缘计算市场空间将高达5000亿美元;另一方面,我们可以参照云服务的发展历程,从云概念的产生到真正产业化,再到最后出现对社会经济产生巨大影响的服务模式、商业模式,整个经历了15年左右的时间。客观来说,围绕云产生的大的独角兽公司,或者说是取得商业成功的公司也就是过去5年的事情。而边缘计算真正兴起,是从2015年、2016年开始的,放在边缘计算的发展周期看,现在还处于部分行业部分场景产业实践的阶段,但有了云计算的规模应用一定程度也为边缘计算的发展奠定了良好的技术、生态、模式基础,从而边缘计算走向规模化的速度要比云计算走向规模化的速度快。预计未来2~3年,围绕边缘计算的技术体系将越来越完善,并支撑边缘计算规模化应用。”

阮斌锋说,从边缘计算的几个层面来看,新兴企业要想做大到平台层是比较困难的,但边缘计算的应用层,覆盖的场景非常多,其中会有大量的机会涌现。

“ECC一直讲边缘计算有6大价值行业,包括运营商、工业制造、电力能源、智能交通、智慧城市、数字文娱等,”黄还青说,“我们认为在未来的2~3年,边缘计算将在这些行业率先规模化发展。在这个规模化发展的过程中,可能会更快地浮现出独角兽形态的企业。”


责任编辑:赵强


    关键词:

    5G  人工智能 云计算 物联网

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