從6大應用場景，看邊緣計算落地生根

雲計算現狀

過去十幾年的發展，雲計算概念已經被越來越多的技術層、決策層、進階管理層人員所了解并接受，私有雲、公有雲、混合雲的高速發展，使得業務入雲已經成為企業數字化轉型的的事實标準。企業雲計算的落地，利用雲計算中心的軟體定義存儲、軟體定義網絡、超融合等技術，将資料彙聚到雲中心處理，并對雲上業務集中管理，提供雲原生的能力，為企業帶來較高的經濟效益，并逐漸降低運維成本。 随着 5G 通信技術的發展，越來越多的實時性強的業務開始興起，如自動駕、AR/VR、智能家居、工業自動化等，傳統的雲計算加端業務的集中式處理模型很難滿足大量資料傳輸和實時處理的需求。是以，雲邊端的處理模型應運而生，即邊緣計算。

邊緣計算

（圖檔來自：https://www.lanner-america.com/blog/4-edge-computing-technologies-enabling-iot-ready-network-infrastructure-2018/）

邊緣計算作為雲計算的延伸與補充，具有如下特點：

• 低延時

計算能力下沉，将資料處理服務運作在靠近資料生産的源，省去了網絡延遲，及時地響應中斷請求，提高時效性。

• 低帶寬

由于資料在邊緣端處理，不需要傳輸到雲端，或是預處理去除備援資料後傳入雲端，省去了大量資料的傳輸，極大緩解了中心雲的帶寬壓力。

• 資料安全

資料極短距離的傳輸，減少了資料暴露在網絡上的時間，降低資料洩露風險，保護終端産生資料的安全。

• 邊緣應用管理

納管邊緣端原有的服務，将中心雲的雲原生能力提供給邊緣應用。多邊緣端應用的釋出、更新等操作，可直接在中心雲操作，簡化原有的操作流程，降低維護成本。

• 邊端裝置管理

将海量終端裝置接入雲，提供統一的抽象接口，可在雲中心向終端裝置釋出指令。

基于上述特點，在物聯網不斷發展的背景下，邊緣計算有力地彌補了傳統雲計算模型的短闆，将中心雲的能力延伸到邊緣端，實作覆寫更多的應用場景。

邊緣計算應用場景

安防監控

視訊監控是安防市場的重要組成，是資料的收集端。随着城市安防的持續投入，各社群、商場、銀行網點、道路街邊、停車場等公共環境都安裝有監控攝像頭，視訊監控、人臉識别等功能，在安防系統中發揮着重要作用。

随着終端裝置的發展，在監控攝像頭内置計算單元，通過引入邊緣計算，能夠有效地處理原始視訊流資料，避免将備援資料上傳到雲端。另外，植入人臉識别應用，對視訊資料進行解析和模型比對，有效識别重點監控對象,使得終端裝置由被動監控轉化為與主動分析與預警相結合的安防終端系統。

車聯網

在網際網路行業，有着軟體定義一切的說法。同樣，在汽車領域，軟體定義汽車（SDV）也被認為是汽車行業未來發展的趨勢。汽車的核心競争力，逐漸由動力、機械方面轉向軟體能力，尤其是AI、大資料、雲計算等技術在汽車行業的落地，将進一步推動這種轉變的實作。

另一方面，車聯網技術的發展是 5G 物聯網領域中非常重要的應用之一，也是 MEC 的典型場景，尤其是自動駕駛的投入使用，更是加速了車載系統聯網入雲的程序。據統計資料顯示，一輛自動駕駛車每天産生的資料在 4TB 以上，這樣大量的資料會因為網絡延遲導緻終端應用實時性體驗大幅下降，進而影響自動駕駛的性能。

（圖檔來自：https://en.globes.co.il/en/article-edge-computing-and-ai-take-israeli-auotech-beyond-cars-1001279078）

車載系統通常具有計算能力，可以通過邊緣計算平台将車載系統納入雲管理，将雲計算中心個别實時性要求較高的服務下發到車載系統，可以再第一時間處理終端應用的資料，增強時效性。同時，将原生車載應用以雲原生的方式管理，便于釋出/更新等操作，這會對汽車 OTA 的推進産生重要意義。

另外，針對裝置體驗的一緻性、裝置能力、調用接口的碎片化問題，邊緣計算平台可以實作車載裝置的有效抽象，屏蔽異構的裝置協定（CAN，以太網等），簡化裝置管理應用的開發。

 VR/AR

（圖檔來自：https://www.researchgate.net/figure/Interactive-VR-gaming-arcade-with-mmWave-APs-and-edge-computing-network-architecture_fig1_322675070）

VR/AR 注重人機互動的體驗，突破二維限制，進入三維體驗的技術實作。其背後，是計算平台強大算力的支撐。在邊緣計算模型下，實時的 VR 頭顯不再需要将資料發送到雲計算中心去處理，而是通過 5G 網絡發送到就近的服務基站、邊緣資料中心等，反過來看，就是雲計算中心通過 5G 網絡将計算能力延伸在邊緣端，這樣的低延遲處理可以有效提升使用者體驗，是下一代 VR/AR 應用的重要實作。

工業網際網路

工業網際網路，主要展現在對工業大資料的處理、模型的訓練以及工業裝置的遠端優化控制。通過雲計算、大資料、AI等技術賦能工業生産的智能化。現代工業的發展，逐漸形成了雲計算中心與網絡邊緣的融合：

邊緣側：資料的預處理、分布式協同控制、異構網絡裝置的聯通等由邊緣側計算單元處理。

雲計算中心：大資料分析、AI 決策優化。

（圖檔來自：https://documentation.mindsphere.io/resources/html/industrial-edge/en-US/user-docu/industrialedge.html）

在工業領域中，具有網際網路能力的工業控制系統可以作為邊緣計算節點，将一些實時性要求較高的資料分析、智能化處理和執行單元放在這一層運作；另外一些實時性要求不高，較長周期内的大資料整理分析、AI 模型訓練及生成決策事件、優化參數等任務，可以放在雲計算中心執行。通過以雲中心為大腦，帶動邊緣計算實作工業網際網路的智能制造。

智能家居

智能家居系統主要通過多種傳感器技術，結合 AI 深度學習，不斷做出環境适應的調整。目前，智能家居的實作模式主要是通過雲端連接配接控制，這将導緻資料處理不及時，會對雲端網絡依賴較大。并且，随着智能家居裝置的增多，裝置之間的互聯互動，異構裝置的統一管理，也成為了未來智能家居實作的問題。

（圖檔來自：https://www.dannyedebohlspropertysales.com.au/what-is-a-smart-home/?doing_wp_cron=1598423389.7713329792022705078125）

邊緣計算逐漸被引入到智能家居系統中，首先可以解決裝置管理問題。針對多種異構裝置，以統一命名及接口，接入到雲端管理，為智能家居控制程式的開發，提供完備的抽象。其次，智能裝置的實時請求發送到就近的邊緣節點，有邊緣節點的計算服務處理資料請求，動态規劃智能裝置的運作政策。未來發展中，可能會出現智能家庭網關的計算單元，作為邊緣節點，可實作邊緣自治，脫離于雲端聯合智能裝置，并能保證家庭資料安全，提高更高效的家庭智能裝置管理。

智慧城市

智慧城市是目前各大城市都在積極發展的方向，也是進階别城市的目标。其演進階段是資訊化、數字化、智能化，目前智慧城市正處于智能化的實作道路上。通過資訊化和數字化，把城市的大部分資料結構化并收集起來，進行智能化處理決策。

（圖檔來自：https://www.arcweb.com/industries/smart-cities）

智慧城市的一大特點就是資料的全面感測。遍布城市各處的廣義傳感器和智能裝置，組成了龐大的物聯網，通過不間斷的檢測，來偵聽城市的核心子系統的運作情況。

随着邊緣計算的落地，這些分布于各處的傳感器和智能裝置，不必再将資料上傳至“城市大腦”雲計算中心來處理，而是就近通過邊緣計算節點進行分析、預處理、聯合控制及告警，及時對資料作出回報，這樣可以與城市大腦實作輕量級解耦。即使雲計算中心出現異常故障，各個子系統也能實作一定程度的自治，将有效緩解城市大腦計算、網絡、存儲等壓力。

總結

• 超越邊緣

邊緣計算的引入，不僅解決了邊緣終端應用延遲的問題，還有效削減了中心雲網絡進出流量（cloud offload），這給企業帶來的受益是同樣可觀的。另外，邊緣計算使得 IT 和 OT 領域的融合成為可能。除了上述場景外，大型能源開采項目，如石油天然氣，風力發電等行業場景，IT 系統也是完全獨立于公司 OT 業務來負責企業管理營運。随着公司對傳統基礎架構實時優化的迫切需求，出現了職能交叉的團隊，标志着 IT 和 OT 的結合，而實作這一切的共同認知就是邊緣計算。

• 市場佔有率

據IDC統計預測，2020年有 500 億以上的終端裝置入網，全球有 40% 的資料要在邊緣側被處理。Grand View Research 預測到 2027 年，邊緣計算的市場佔有率将達到 434 億美元。

• 搶灘邊緣

目前，全球各大廠商已經開始在邊緣市場進行布局。例如AWS Wavelength，Azure EdgeZone、Google Cloud IoT Edge等，從各大廠商在邊緣市場的布局可以看出，邊緣計算已經不再是理論層面的讨論，而是切實存在可落地的技術趨勢。而這種趨勢，随着 5G 通信的持續投入，未來将會有更快的發展。

博雲洞察

邊緣計算作為5G時代的關鍵技術之一，引入邊緣計算可以将高寬帶、低延遲時間、本地化的大量業務下沉到網絡邊緣終結，進而為實時型和寬帶密集型業務提供更好的支援。目前，BoCloud博雲也在積極布局邊緣計算領域。 博雲自主研發的一體化邊緣計算平台BeyondEdge旨在以開放式架構打通雲、邊、端三層的互相協同。緻力通過将BeyondContainer容器雲提供的雲上服務編排、排程、管理等特性賦能到邊緣端，同時将邊緣端裝置抽象到雲中心統一管理，充分利用客戶的硬體資源，搭建分層式的雲計算架構，将計算能力有效的延伸到邊緣端，幫助使用者快速建構安全、高效、靈活、可靠的邊緣計算平台，可廣泛适用于物聯網、工業網際網路、車聯網等行業領域，為企業實作降本增效。