云端商機(jī)在“邊緣”？

近期不只谷歌 Google 舉行了開發(fā)者大會(huì)，微軟 Microsoft 也展現(xiàn)了未來(lái)一年的方向。其中，受大眾矚目的則是一個(gè)略微新的名詞：邊緣計(jì)算 (edge computing)。

亞馬遜 Amazon、微軟和谷歌這樣的公司向我們證明數(shù)據(jù)在他們手中相當(dāng)安全后，便希望消費(fèi)者授予他們控制我們計(jì)算機(jī)、烤面包機(jī)和汽車等智能設(shè)備的信任。

網(wǎng)上搜索邊緣計(jì)算便發(fā)現(xiàn)這個(gè)不是一個(gè)新的名詞，甚至算是流行語(yǔ)，就像之前的物聯(lián)網(wǎng)和云端一樣，是個(gè)希望將未來(lái)做定義的詞語(yǔ)。

邊緣計(jì)算簡(jiǎn)史

在計(jì)算機(jī)被創(chuàng)造的初期，只有一臺(tái)大計(jì)算機(jī)做運(yùn)算。爾后，在 Unix 時(shí)代，人類學(xué)會(huì)了將計(jì)算機(jī)與外部做聯(lián)結(jié)，例如計(jì)算機(jī)接上復(fù)印機(jī)。到了個(gè)人計(jì)算機(jī)時(shí)代，計(jì)算機(jī)開始為一般人完成某些工作。網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的來(lái)臨后，一般用戶可將其個(gè)人計(jì)算機(jī)與全球的計(jì)算機(jī)做聯(lián)結(jié)，無(wú)論是與大型計(jì)算機(jī) (服務(wù)器) 還是其它的個(gè)人計(jì)算機(jī)。

現(xiàn)在，2018 年的計(jì)算機(jī)，云端計(jì)算已相當(dāng)普遍，諸如 Amazon Echo、Google Chromecast、和 Apple TV 等智能設(shè)備都采用了云端的內(nèi)容和技術(shù)，而不再像個(gè)人計(jì)算機(jī)時(shí)代，插入光盤，讀取光盤上的數(shù)據(jù)而已。

云端商機(jī)在“邊緣”？

令人震驚的是，全球大部分人都依賴于一些云端供貨商的基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)做管理、機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算能力，如亞馬遜、微軟、谷歌、和 IBM 等。到目前為止，這些“公共云”提供商在 2017 年市占達(dá) 47% 的市場(chǎng)份額。

然而，這些公司意識(shí)到云端空間沒(méi)有太多的增長(zhǎng)可能。幾乎所有可以集中的東西都已集中了?！霸贫恕钡男律虣C(jī)都潛在“邊緣”。

那么，何為邊緣計(jì)算？

邊緣這個(gè)詞意味著字面的地理分布。邊緣計(jì)算是在數(shù)據(jù)源頭處或附近進(jìn)行的計(jì)算，而不是依靠十幾個(gè)數(shù)據(jù)中心之一的云端來(lái)完成所有工作。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，邊緣計(jì)算就是在本地處理訊息，使“個(gè)人計(jì)算機(jī)”擔(dān)當(dāng)云端部分責(zé)任。這并不意味著云端會(huì)消失，這意味著云端正在向你走來(lái)。

邊緣計(jì)算可以提高安全？

安全和隱私功能被廣泛接受為邊緣計(jì)算的一個(gè)優(yōu)秀特性。邊緣計(jì)算技術(shù)可以將隱私信息從集中式云端卸除到海量的用戶設(shè)備上。

這也是為何微軟正在開發(fā) Azure Sphere，一個(gè)托管的 Linux 操作系統(tǒng)，一個(gè)經(jīng)過(guò)認(rèn)證的微控制器和一項(xiàng)云端服務(wù)。微軟的想法是，你的烤面包機(jī)應(yīng)該像 Xbox 一樣難以破解，并且集中更新和管理。

邊緣計(jì)算的案例

邊緣計(jì)算的一個(gè)重要推動(dòng)力就是極高的響應(yīng)速度。當(dāng)計(jì)算器 A 需要跨過(guò)半個(gè)地球?qū)で笥?jì)算器 B 的幫助時(shí)，這個(gè)時(shí)間的延誤就會(huì)是個(gè)重大缺點(diǎn)，所以如何降低延遲，是相當(dāng)重要的事，邊緣計(jì)算能給出目前最佳的解決方案。

網(wǎng)頁(yè)瀏覽器開始實(shí)際顯示內(nèi)容的時(shí)間、點(diǎn)擊鏈接之后的等待時(shí)間，很大程度上是響應(yīng)速度決定的；本地處理帶來(lái)的超高反應(yīng)速度會(huì)使多人聯(lián)機(jī)游戲的真實(shí)性大大提高；語(yǔ)音助理如蘋果的 Siri 或亞馬遜的 Alexa，因?yàn)樾枰鉀Q用戶在云端服務(wù)器上的請(qǐng)求，對(duì)數(shù)據(jù)往返所需的時(shí)差要求更高：智能音響必須先處理完語(yǔ)言認(rèn)知的問(wèn)題，然后再將其壓縮后的文稿發(fā)送到云端，云端必須解壓縮該文稿后再進(jìn)行處理，這里可能涉及到第三方程式及 API 等，最后云端再將壓縮過(guò)的數(shù)據(jù)回傳到你的設(shè)備，來(lái)回答您的問(wèn)題。

所以，最近有傳言說(shuō)亞馬遜正開發(fā)自己的 AI 芯片，這并不讓人吃驚。亞馬遜希望客戶端能在本地處理更多數(shù)據(jù)以減少傳輸給云端中心的數(shù)據(jù)量，加快服務(wù)的速度同時(shí)給予客戶更多隱私。

再者，1臺(tái)安全攝影機(jī)的所有畫面能夠順利傳輸?shù)皆贫?，?10 臺(tái)安全攝影機(jī)在傳輸畫面時(shí)就會(huì)出現(xiàn)寬帶卡頓的問(wèn)題。設(shè)想一下，如果攝影機(jī)足夠“聰明”，能在本地“思考”，只保存“重要”鏡頭畫面，并放棄其他鏡頭，就可以以最低用量使用寬帶。

自動(dòng)駕駛汽車似乎是邊緣計(jì)算的最終案例：消費(fèi)者無(wú)法將自駕車的所有傳感器數(shù)據(jù)都送到云端并等待響應(yīng)，高速行駛的汽車無(wú)法承受由響應(yīng)速度造成的反應(yīng)延遲。