隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展以及大數(shù)據(jù)2.0時代的來臨，邊緣計(jì)算逐漸成為了廣受追捧的熱門技術(shù)。5G商用后，邊緣計(jì)算正式站上了風(fēng)口。
根據(jù)思科預(yù)測，三分之一的數(shù)據(jù)流量會完全繞過中心，下沉至城域，更靠近邊緣。IDC數(shù)據(jù)顯示，未來超過50%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)分析、處理和存儲，邊緣計(jì)算市場規(guī)模將超萬億，成為與云計(jì)算平分秋色的新興市場。
什么是邊緣計(jì)算？
邊緣計(jì)算是將不必要在中央數(shù)據(jù)中心發(fā)生的計(jì)算轉(zhuǎn)移到邊緣完成，從而大大提升數(shù)據(jù)響應(yīng)速度，降低數(shù)據(jù)傳輸成本。邊緣計(jì)算作為新興技術(shù)應(yīng)用前景廣闊，產(chǎn)業(yè)橫跨OT、IT、CT多個領(lǐng)域，且涉及網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接、數(shù)據(jù)聚合、芯片、傳感、行業(yè)應(yīng)用多個產(chǎn)業(yè)鏈角色。
通過部署邊緣計(jì)算，可以極大緩解帶寬壓力。中心分析模式下，傳輸?shù)氖?*24小時不間斷的實(shí)時視頻流。智能分析需要較高清晰度的視頻，單個200萬像素高清攝像機(jī)即使采用最新的H.265編碼，每天需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)仍然高達(dá)20G左右。前端攝像頭數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模時，對傳輸和存儲的壓力巨大。邊緣計(jì)算避免了將所有數(shù)據(jù)傳輸回來進(jìn)行分析，有效緩解了帶寬壓力。
在一些應(yīng)用場景下，比如對重點(diǎn)人員的布控預(yù)警、危險行為的預(yù)判等，要求系統(tǒng)有很高的實(shí)時性。而邊緣計(jì)算是將算力前置，在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的源頭就近分析、處理，極大程度提高了實(shí)時性。根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)，純中心分析模式下，報警延時在15~20秒，而采用邊緣計(jì)算方案，報警延時不超過3秒。
邊緣計(jì)算能用到什么地方？
邊緣計(jì)算可以應(yīng)用在很多場景中。
知名研究機(jī)構(gòu)GMSA智庫邀請了一些中國企業(yè)就10多個行業(yè)中近50個潛在的邊緣計(jì)算應(yīng)用場景分享他們的觀點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)出10個對邊緣計(jì)算需求最大的應(yīng)用場景，排名前十的場景多數(shù)來自汽車和制造行業(yè)，此外還包括智慧園區(qū)，游戲和電子競技，遠(yuǎn)程手術(shù)指導(dǎo)以及智慧城市的應(yīng)用。
10個對邊緣計(jì)算需求最大的應(yīng)用場景（基于中國的生態(tài)系統(tǒng)）
以安防為例，傳統(tǒng)方式下需要將監(jiān)控視頻通過承載網(wǎng)和核心網(wǎng)傳輸至云端或服務(wù)器進(jìn)行存儲和處理，不僅加重了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載，業(yè)務(wù)的端到端時延也難以得到有效的保障。現(xiàn)有云計(jì)算相關(guān)技術(shù)不能高效處理海量邊緣視頻數(shù)據(jù)，因此，催生了邊緣大數(shù)據(jù)處理模式，即邊緣計(jì)算。將監(jiān)控數(shù)據(jù)分流到邊緣計(jì)算平臺，基于人工智能+邊緣計(jì)算的視頻圖像處理技術(shù)，實(shí)時提取和分析視頻中的人、車、行為特征，賦予前端攝像機(jī)獨(dú)立完成抓拍、識別、比對、報警等能力，實(shí)現(xiàn)本地分析、快速處理、實(shí)時響應(yīng)。
總而言之，邊緣計(jì)算具有很強(qiáng)的實(shí)用意義，但是為什么它在大多數(shù)行業(yè)中尚未普及？
01、行業(yè)實(shí)際需求復(fù)雜
不同于云計(jì)算，邊緣計(jì)算設(shè)備更貼近數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，需要對最前端的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，不同行業(yè)有不同的需求和特點(diǎn)。這就要求開發(fā)人員對細(xì)分行業(yè)領(lǐng)域知識有一定的了解，在邊緣計(jì)算設(shè)備和系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)需求靠近。另一方面，傳統(tǒng)行業(yè)雖然迫切需要引入邊緣計(jì)算技術(shù)，提高對行業(yè)數(shù)據(jù)的分析和利用，提升自身競爭力，但卻面臨專業(yè)技術(shù)不足的問題。
02、實(shí)現(xiàn)資源集成困難
設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)一套完善的邊緣計(jì)算系統(tǒng)需要獲取海量的算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)、對人工智能算法有深入研究的算法開發(fā)人才、計(jì)算能力滿足應(yīng)用需求的硬件產(chǎn)品；如何協(xié)調(diào)各方核心能力，使離散型資源緊密結(jié)合，打造一款與垂直行業(yè)緊密貼合的邊緣計(jì)算設(shè)備面臨一定困難。
03、產(chǎn)品可靠性要求高
邊緣計(jì)算設(shè)備需要部署在邊緣端，在地理位置上具有很強(qiáng)的離散性，這也給邊緣計(jì)算設(shè)備的升級和維護(hù)帶來了一定的困難。如何保證產(chǎn)品穩(wěn)定可靠，減少維護(hù)成本，提供方便可行的產(chǎn)品升級方案以及保護(hù)機(jī)制，也是邊緣計(jì)算產(chǎn)品開發(fā)的難題。
