雲廠商之戰，戰至“邊緣”_風聞

隨着ChatGPT的爆火，人工智能產業對於算力的需求，迎來了空前的爆發。

當前，以傳統計算集羣為主的算力解決方案，已然不能滿足企業發展需要。一場關乎國內外雲大廠的算力革命，正在被加速發起。

一個標誌性的趨勢是，以國外亞馬遜AWS，國內阿里雲、華為雲、百度智能云為代表的雲大廠，瘋狂湧入邊緣計算這一新板塊，與各大電信運營商、CDN廠商開展合作推出了更低時延的邊緣雲。

還在搶灘中

今年2月中旬，AWS宣佈推出模塊化數據中心（AWS MDC），作為美國國防部價值90億美元的聯合作戰雲能力合同的一部分。

“隨着數字戰場的不斷發展，我們的國防客户越來越需要在戰術邊緣訪問雲功能。”AWS國防總監Liz Martin表示。

事實上，不光是AWS在邊緣計算上有所佈局，微軟Microsoft Azure、谷歌雲平台 (GCP) 和Oracle Cloud在去年底一起贏得了美國國防部雲計算合同的投標權。

如果説邊緣計算被運用在軍事領域還比較少見，那麼目前市面上更積極的擁抱者，便是移動通信企業。日前，國外移動通信公司T-Mobile表示正在和AWS合作，T-Mobile的5G解決方案將與AWS 雲服務相結合，使客户能夠部署5G邊緣計算。

再放眼國內，諸如阿里雲、騰訊雲、華為雲、百度智能雲等數得上名的雲大廠，不約而同地加速佈局邊緣計算。

基於統一的飛天底座，阿里雲的邊緣雲逐漸演變為兩種服務形態：ENS邊緣節點服務與 ENS雲聯產品。前者屬於公有云，後者屬於混合雲。

在基礎設施服務之上，阿里雲邊緣雲還具備邊緣容器、邊緣函數計算、邊緣視圖計算、以及基於邊緣雲資源安全等服務。

為了更好更快地實現商業化變現，除了提供通用能力之外，阿里雲的邊緣雲也深入了雲遊戲、廣電、視頻、零售等領域，推出相應的行業解決方案。

同樣，華為雲換了個説法，將邊緣計算包裝成了分佈式雲基礎設施架構。據華為雲所言，該架構結合了多種邊緣計算的方案，可以將雲的能力延伸到業務所需要的各個位置，牽引產業雲架構變革。

具體來説，這個架構按照時延需求，分成了三條產品線：智能邊緣雲IEC、智能邊緣站點IES以及智能邊緣平台IEF。

其中，智能邊緣雲IEC部署在城域熱點區域，滿足低於10ms的時延體驗，承載大流量和低延時業務的邊緣基礎設施；智能邊緣站點IES可部署在客户本地機房，滿足低於5ms的時延要求；智能邊緣平台IEF則是可運行在第三方硬件上的軟件，把雲上的AI算法和軟件能力推送到邊緣，同時可滿足低於1ms的時延體驗要求。

軟件+硬件+雲，便是華為雲分佈式雲基礎設施架構的核心邏輯。通過此架構，這些年華為雲也積累了不少像虎牙直播、用友等一眾大客户。

2018年前後，在國內直播行業大洗牌之際，很多直播平台出現了提升視頻、直播用户觀看體驗的痛點，百度智能雲的邊緣雲業務也就此而起。

經過幾年的摸索，百度智能雲在邊緣雲領域，由CDN邊緣、移動邊緣和端邊緣三條產品線形成了邊+雲+端的模式，這個模式是按照場景來劃分產品的。

其中，CDN邊緣是基於百度自建的CDN節點，提供邊緣算力，將網絡延遲控制在20ms以內，從而滿足客户上雲需求；移動邊緣則基於5G基站或園區機房，提供平均延遲10ms以內的算力，可支撐車路協同和遠程醫療等場景；端邊緣則向客户提供了邊緣盒子、邊緣雲服務器等現場級邊緣算力，支撐智慧工地、智慧工業、園區等超低延時場景。

可以看出，國內外雲廠商，尤其是資金比較雄厚的雲大廠，都在佈局邊緣雲。不過，相較於國外，國內雲廠商對於邊緣雲只是一個初步涉水的階段，在市場真正爆發之前，大家其實都在搶灘。

一場算力革命

中國邊緣雲市場，離爆發不遠了。

根據國際數據公司IDC最新發布的《中國邊緣雲市場跟蹤研究2022H1》顯示，2022上半年中國邊緣雲市場規模總計30.7億人民幣，同比增長達到50.8%；其中，邊緣公有云服務、邊緣專屬雲服務、邊緣雲解決方案市場規模分別達到17.1億、4.4億和9.2億人民幣。

邊緣雲到底是什麼？到底應該如何理解與看待這一新興物種？

IDC認為，邊緣雲是服務商或用户基於業務需求，將公有云服務或私有云解決方案，由少數或單個計算節點(中心節點)向邊緣節點自然延伸而形成的服務或解決方案。典型形態包括邊緣雲服務與邊緣雲解決方案兩類。而邊緣雲，也被稱之為邊緣計算。

如果説以上偏學術性的描述比較難理解，那麼在這裏「科技新知」將其與雲計算相對比，即可更清楚地感知這門新技術：

1、工作場域：雲計算在中央數據中心或遠程服務器場中處理數據；邊緣計算是一種分佈式計算架構，在網絡邊緣或附近處理數據。

2、延遲性：當數據傳輸到遠程位置進行處理時，雲計算可能會有更高的延遲；因數據靠近源地方處理，所以邊緣計算具有低延遲特性。

3、管理方式：雲計算提供了資源的集中控制和管理；邊緣計算需要更靠近邊緣設備的分散控制和管理。

4、應用場景：雲計算非常適合大數據、機器學習等需要大量計算資源的應用；邊緣計算非常適合低延遲和實時處理至關重要的物聯網和其他時間敏感型應用程序。

邊緣計算最重要的工作原理，即位於本地附近（即網絡“邊緣”）的終端設備或微數據中心對數據的存儲和處理，以此創建一個本地微型數據中心來處理信息，進一步發送到雲端或企業數據中心。

邊緣計算的興起離不開市場需求的推動，不僅是對於延時有很大要求的AR/VR、元宇宙、自動駕駛等行業需要邊緣計算，像建築、醫院、農業等領域也離不開。

例如，邊緣計算可用於實時分析監控錄像，以確保所選建築物的安全；醫院邊緣計算使醫生能夠通過分析和 AI 獲知異常患者數據；農業領域的灌溉系統檢測土壤水分水平並實時調整用水量。

總的來説，邊緣計算受到熱捧的原因可總結為以下幾點：

1、低延遲：邊緣計算在本地處理數據，減少遠距離傳輸數據的需要，從而降低延遲和加快響應時間。

2、低成本：從設備收集的大量數據在本地進行分析，因此不需要高帶寬。

3、可靠性：即使沒有互聯網連接，邊緣計算也可以繼續運行。

隨着雲市場的逐漸飽和，一些雲計算大廠試圖拓寬邊界來進一步穩固地位。從2018年開始，邊緣雲逐漸成為主流廠商的必要選項。

再加上，物聯網興起的同時也帶來了大量的連接設備和數據處理問題，設備管理、實時數據傳輸成為剛需。

根據IDC Futurescape相關預測，到2026年，50%中國企業的CIO將要求雲和電信合作伙伴提供安全的雲到邊緣連接解決方案，以保證數據收集的性能和一致性。

最後一塊拼圖

雖然説邊緣計算是一項革命性的技術，但如果站在全局視角來看待它，也會發現缺點以及廠商們要面臨的挑戰。

首先來説目前已發現的缺點：

1、複雜性：實施、維護和升級邊緣計算基礎設施比較複雜，需要專業的知識和技能。

2、有限的可擴展性：由於受到邊緣物理基礎設施的限制，因此邊緣計算資源很難擴展，從而難以滿足不斷增長的需求。

3、集成難：由於目前不同企業之間、同一家企業會用到不同的邊緣設備和系統，導致兩者可能出現不兼容的狀況，從而很難將多個系統集成到一個邊緣計算解決方案中。

再來看廠商需要面臨的挑戰：

1、安全問題：

雖然説邊緣計算可以通過保持本地處理來使系統更加安全，但其基礎設施和設備本身的安全措施也需要自己來做，比如訪問控制、流量監控、數據備份和保護協議等。

邊緣計算作為一種較為新型的技術，從現實角度來講，在安全基礎設施上佈局得還不太完善，因此更容易被黑客盯上。根據《Securing the Edge – AT&T Cybersecurity Insights Report 2022》調查數據顯示，有74%負責 IT、安全的管理者表示，他們的企業可能受到威脅。

對於雲廠商來説，作為服務提供方，如何保護好客户的安全與隱私，是最重要但也最容易被忽視的問題。

2、硬件：

邊緣計算廠商需要面臨的另一個挑戰是硬件。由於邊緣計算需要在本地進行的同時確保速度，因此需要足夠的帶寬和數據存儲空間，以保證系統的正常運行，但這十分考驗公司的資金實力。

雲廠商如何平衡好硬件成本與客户服務滿意度，短期內可能需要通過管理和運營手段來達成，但長期內還需要找到更合適的解決方案。

最後，急流勇進、一路狂飆的邊緣計算，已經出現一些關鍵性發展趨勢。

1、邊緣計算+

隨着產業的不斷發展，市場對於邊緣計算有着更高的期待，同時也有了一些新的可能，邊緣計算+成為一種重要趨勢。

近幾年，物聯網技術一直在增長，尤其是在工程、供應鏈和製造等工業領域中。不過，當越來越多物聯網設備連接到世界各地時，企業也需要有新的計算解決方案來滿足快速、連續的數據處理需求。

邊緣計算+5G可以滿足企業的這一需求。從邊緣處理數據可以讓企業更快地處理數據並優化物聯網系統，例如自動化工作流程。而5G是無線通信的最新發展，它不僅為邊緣計算帶來了新的峯值速度和更低的延遲，網絡速度的提高還為遙遠的傳感器提供了更大的可能性，讓實時更新也更加便捷。

6G是5G系統未來的延伸，雖然目前仍在開發階段，但6G將比5G擁有更高的頻率和更大的容量，未來也將為邊緣計算插上更硬的翅膀。

2、容器化之戰

前面提到的硬件之傷，是雲廠商在佈局邊緣計算過程中最難跨過的坎，但容器和 Kubernetes （常簡稱為K8s）或許能成為解藥。

容器和容器原生存儲，具備持久存儲、高可用性等特性。最重要的是，它還可以輕鬆實現雲與邊緣之間的無縫遷移。

K8s對網絡、存儲、計算進行了編排，從而較大程度提升了資源彈性，真正實現按需使用，降低用户成本。

因此，容器和K8s成為邊緣計算的理想平台，這似乎也正是目前雲計算大廠入局To B的最後一塊拼圖。

參考資料：

《IDC：2022年上半年中國邊緣雲市場同比增長超50%》，IDC

《The cutting edge: Edge computing trends to watch in 2023》，technolog

《Don’t curb your enthusiasm: Trends and challenges in edge computing》，techrepublic