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导语：边缘计算是相对云计算的一个概念，云计算适合非实时、长周期数据的大数据分析，而边缘计算则主要完成实时、短周期数据的分析，后者更适合本地业务的实时处理与执行。
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请填写申请人资料边缘计算市场肯定增加，取代云计算有戏吗？边缘计算市场肯定增加，取代云计算有戏吗？真实记录百家号边缘计算在过去一年被提及了无数次，短时间内，国内就出现了大批以边缘计算为卖点的智能家居和物联网企业。有人说，云计算蚕食了数据中心，边缘计算的出现会逐渐蚕食云计算，本文讨论的核心问题就是“在后云计算时代，我们应该如何正确看待云计算和边缘计算之间的关系。云计算、雾计算、边缘计算：食物链一样的关系？很多人应该都在各类媒体报道上看过了对边缘计算的各种讲解。提到边缘计算，就不妨先聊聊雾计算。众所周知，云计算通过把数据上传到同一个中心进行分析、存储和处理。时间一长，大家就发现每次都运到同一个数据中心费时且速度慢，如果多设置几个节点，把数据就近分配到附近的节点进行计算，速度上肯定会有很大提升，这就出现了所谓的”雾计算“，雾计算是在云计算基础上的改进，但并不是一种全新的方法。当大家尝到了雾计算的甜头，一种更大胆的想法也出现了，既然分散数据中心有助于提升计算效率，那为什么不分得更细一点，设置更多的临近点，让所有数据都在最短距离内完成计算呢？就这样，边缘计算的想法诞生了！边缘计算就是将云的一些处理和存储推到生产和使用数据的设备附近。它无法代替庞大的云计算，但媒体对这个相对较新的技术术语很感兴趣，它们一直在讨论边缘计算将如何快速取代云计算。根据David Linthicum（德勤咨询公司的首席云策略官，也是国际公认的行业专家）的观点，技术上的任何极端争论都不会实现，即使云计算将取代所有本地计算的预言也是很牵强的。 虽然大量的本地系统可以迁移到公有云，但这些系统中很大一部分并没有找到另外一个可以和公有云类比的平台，或者其他方案可能更加昂贵。换句话说，因为没有其他更好的选择，大家只好选择目前还不错的公有云。现实总是在当前和对未来的预测之间。云计算是关于处理和存储的集中化，为计算提供一个更加高效和可扩展的平台。边缘计算只是简单地将处理和存储的一部分靠近产生和使用数据的设备——即边缘。边缘计算将成为在云中部署支持特定用例的方法之一，而物联网就是最适用的。物联网的形成基础就是让设备连接网络以达成交互，边缘计算为物联网设备带去了更快的传输和响应速度，还能解决部分网络环境制约问题。这样看起来，边缘计算似乎比云计算更受欢迎一些。但是，边缘计算取代云计算这句话就好像一个脚趾能代替一整个身体一样可笑。云计算是一个涵盖所有类型计算方法和技术的广泛概念，可以把它看成一个宏观的技术模式。边缘计算只是一个微观模式，在这里你可以用公有云和私有云做新的战术。边缘计算只是大型云计算语料库中的一种方法，在可期的未来，边缘计算的市场肯定会逐年增加，但这并不是在宣告云计算的没落！本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。真实记录百家号最近更新：简介:以专业的精神进行互联网观察和分析作者最新文章相关文章网宿科技部署边缘计算平台开放服务 抢夺千亿级云计算市场
　　“智能化是未来CDN网络的核心特征，边缘计算是CDN网络智能化的必要条件。”（）副总裁李东在昨日的亚太CDN峰会上对记者表示，智能社会对CDN网络提出了新的要求，包括更强大的分发能力、更高效的计算能力、更弹性的存储能力以及更可靠的安全能力。　　李东介绍，为了应对传统云计算中心数据承载量越来越大、端到云数据传输距离长、响应时间慢等问题，网宿科技正在将现有的CDN节点升级为边缘计算节点，以部署一张边缘计算网络。　　记者注意到，据TrendForce预测显示，边缘计算产品和服务市场在2018年至2022年将实现超过30%的复合年增长率，这也意味着边缘计算将加速抢夺云计算的千亿市场。　　云计算传统架构现瓶颈　　提到云计算，消费者自然不会陌生。实际上，近五年来，传统云计算架构引领了云主机、云存储以及大数据分析等市场应用的发展演进。但随着互联网流量的几何式增长，传统云计算架构已经无法满足未来的实时交互需求。　　研究机构Gartner副总裁兼分析师Thomas&Bittman此前表示，云计算具有敏捷性，但仅有这点还不够。“大规模集中化、规模经济效益、自助服务和全面自动化满足了大部分需求，然而云计算克服不了物理问题。”　　特别是，当前越来越多的数据诞生于网络边缘，如果继续将高频、碎片化的数据回传至云计算数据中心处理，其运行效率难言有多高。一方面物理传输距离长，响应时间慢，另一方面数据承载重量大，管道负荷压力大。　　这种情况下，边缘计算因其能够实时高效地在边缘端完成数据的计算、处理、传输、存储等需求而受到追捧。Thomas&Bittman甚至预计，边缘计算将蚕食云计算，使工作负载、数据、处理和业务价值远离云。　　举例来说，无人驾驶自带图像识别系统，可以在本地计算行驶路线，并做出转弯、避让等应急反应，但本地计算无法对区域内的情况进行了解，比如哪个路段拥堵、应该采取什么措施，因此这类实时的信息交互，必须通过边缘计算来解决。　　记者注意到，不少国际巨头已开始布局边缘计算。例如，微软推出Azure&IoT&Edge平台，将机器学习、高级分析和AI服务放在接近数据源的前端物联网设备上；亚马逊为扩展AWS物联网功能，推出软件平台GreenGrass，为用户提供了可供开发边缘应用和分析的环境。　　李东告诉记者，边缘计算在国际上取得了一些突破。国际上开放边缘计算的能力主要是两条途径，一是微服务，允许用户在边缘侧进行编程；二是边缘向云的渗透，原来只有在云端才能具有的计算、存储能力，现在已经可以在边缘测试了。　　年内建成边缘计算平台　　网宿科技以CDN业务起家，从现有互联网架构来看，CDN服务集中在内容分发加速上，有观点认为，骨干网带宽扩容后，市场就不需要CDN了。　　李东表示，这种观点实际上是对CDN的误解，随着带宽的增长，其承载的内容和应用越来越多，但骨干网的建设速度始终赶不上应用增长的速度，也赶不上流量暴涨的速度，因此市场对CDN的需求是越来越大的。　　谈到边缘计算技术将给CDN行业带来的变革时，李东认为，随着互联网的纵深发展及万物互联的加速到来，CDN平台需要将自身的计算、存储、安全属性进一步强化，一体化地提供边缘能力。　　在这一过程中，此前部署CDN网络的设备依然可以利用，但硬件、软件也需要一起升级，以实现计算能力的释放。“不论是计算还是分发，本质上都是用服务器来完成的，只不过我们给它赋能，赋予其更多的能力。”李东说。　　据了解，2016年以来，网宿科技一直在战略投入边缘计算。李东介绍，公司希望在2018年搭建好边缘计算平台，将CDN节点升级为边缘计算节点，使每一个边缘计算节点不仅具有中心云节点的计算、安全、存储、应用处理能力，还可以跟物联网设备进行实时数据交互。　　“边缘计算和CDN的融合是一个强循环，我们正在紧密跟进应用的发展去部署，随着越来越多的客户来使用，融合将会进一步加速。”不过，李东也表示，边缘计算的部署还要看市场应用的发展情况。　　“边缘计算产业链很大。”李东介绍，边缘计算的一种类型是硬件设备商通过智能设备打造的本地化边缘计算平台和服务，另一种是以CDN为主的网络商，推动的网络边缘侧的边缘计算平台，而网宿科技正好属于后者。　　IDC发布的《中国制造业物联网市场预测年》报告显示，2018年将会有40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储，到2020年中国制造业企业物联网支出有望达到1275亿美元，其中软件和服务合计市场占比或超过60%，而现阶段这个比例尚不及10%。
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边缘计算会取代云计算吗?
风险资本家认为独立设备例如自动驾驶车辆、无人机以及其他物联网设备，将推动更多边缘计算，从而替代云服务。
如果资本家Peter Levine的观点正确的话，现今无处不在的云计算热潮或将不复存在。这位顶级风险投资机构Andreessen Horowitz的合伙人认为更多的计算能力将进入“边缘”设备，涵括构成物联网的所有物件，从无人驾驶汽车和无人机到其他无限设备，云或将逐渐退出舞台。
风险资本家认为独立设备例如自动驾驶车辆、无人机以及其他物联网设备，将推动更多边缘计算，从而替代云服务。
如果资本家Peter Levine的观点正确的话，现今无处不在的云计算热潮或将不复存在。这位顶级风险投资机构Andreessen Horowitz的合伙人认为更多的计算能力将进入“边缘”设备，涵括构成物联网的所有物件，从无人驾驶汽车和无人机到其他无限设备，云或将逐渐退出舞台。
Levine在最近《华尔街日报》举办的CIO聚会中称：“如今绝大部分云计算已经完成，计算将返回边缘。”
Levine认为无人驾驶汽车是一个最初的边缘设备案例，其200+CPU所有效构建的“车轮上的数据中心”必须具有独立计算能力。Levine认为通过云数据来进行自主驾驶的车辆将会烟消云散，因为从车辆传输数据到云端会产生延迟从而可能导致车祸。云也会削弱很多需要高速计算并更快传输决策的机器学习场景。
Levine认为边缘计算并不新奇，但或许它将成为下一个计算时代。数十年前大多数计算集中到大型机上，银行和大多数大型企业依靠冰箱大小的组合计算设备来管理他们的业务运营。
在非集中、分散型客户服务器的当今时代，很多大型机逐渐退役，云实际上成为了托管在厂商数据中心的大型机。在计算自然的潮起潮落节奏下，边缘计算将加速分布式计算的应用，也就意味着云“将很快消失”，Levine这样表示。
不为所动的深入思考
数千家厂商均兜售云服务业务是一件可怕的事。AWS、谷歌、微软、Salesforce.com和其他厂商，过去数十年立足于应用、基础设施、存储和其他计算服务。但是风险资本家的工作就是以更开阔、更长远的视野去观察下一步的创新是什么。Levine认为在今后五年到十年间技术将持续演进。
云商业应用提供商Workday的CIO DianaMcKenzie并不认同云将消失的“激进观点”。她认为云计算将与边缘计算共存。举例而言，McKenzie认为企业希望从云中的边缘设备里可以聚合所有数据来进行分析，甚至获取商业洞察。
“我不能想象云计算将不复存在”，McKenzie对CIO.com说，“如我一般的CIO们的挑战是确保我们可以对此避免非黑即白的判断，而是基于一个更连续性的考量。那么下阶段的挑战便是如何去架构。”
云计算和边缘计算之争现在是个火热的议题，但这个主题很难仅靠Levine和其他同业论坛研讨者例如Aceel Partners的Rich Wong、General Catalyst董事总经理Steve Herrod的一些关于趋势的想法和认知而简单确定。
从大数据到机器学习：大数据1.0包含了收集大量信息，但下一个潮流将涵括预测未来走向，Levine表示：“机器学习解锁了大量我们所存储的信息…其正在并将帮助我们更好地预测未来。”举例而言，机器学习正用于预测网络安全攻击以及IT系统故障。
Wong认为企业可以利用机器学习来自动化IT服务功能，比如为客户重设密码。风险投资家们认为在企业运营中注入机器算法可以节约30%到100%的成本。
为影子IT干杯: Wong认为风险投资家们鼓励公司不是仅依靠CIO，而是部署“落地且可扩展”的策略将业务注入不同部门，这是个微妙的平衡工作。CIO必须面对接受未验证技术的挑战和风险，其亦或从员工实施该技术中受益。云已经让这样的局面达成。Levine认为影子IT(Shadow IT,非IT部门所使用的云应用程序)将延展到开发者范围。“我看到很多情形下企业如果不能够提供开发者所需，他们将转向其他可以提供服务和工具的公司。”
验证概念即服务(Proof-of-concepts -as-a-service)：如今CIO们把自己认作是“IT即服务(IT-as-a-service)”供应商很时髦，其实他们相当于数字化能力的中间商，包括云、移动、分析和物联网几方面。Herrod认为在该模型中，CIO可以认知到通过验证概念来评估新技术是非常有价值的。他建议创业公司可以求助于验证概念即服务。
数据分析员成为CIO最难招募的人才：Levine认为如果数据是解锁商业价值最重要组成的话，能从数据中获取洞察并解读成可执行信息的数据科学家和数据分析员将成为最难招募和最抢手的人才。
Herrod并不赞同该观点，他认为最难招募的人才为DevOps领袖， DevOps可以被定义为一个受消费类互联网公司所青睐的迅捷软件开发模型，但其实如何定义DevOps业界很难达成共识。Herrod表示他听到过很多DevOps经理们的不同描述，无论是那些以速度和创新目的而运行敏捷计算系统的scrum大师，还是那些从事优化云基础架构的专家们，他们都各执其词。
本文转自d1net（转载）
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