邊緣計算在技術時代思潮中占據了一個位置，它是標新立異和前沿思想的標志之一。幾年來，人們一直認為這種計算方式是未來的發展方向。但一直到現在，這種討論大多還只是假設，因為支持邊緣計算所需的基礎設施還沒有出現。

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隨著應用程序開發人員、企業家和大型企業掌握了各種邊緣計算資源(從微數據中心到專門的處理器再到必要的軟件抽象層)，這種情況正在發生變化。在回答有關邊緣計算用處和含義的問題時，我們現在可以超越理論層面。那么，關于這一趨勢，現實世界的證據告訴了我們什么呢?特別是邊緣計算的炒作這一現象，它到底是必然的，還是不合時宜的?

下面，我將概述邊緣計算市場的現狀。事實證明，邊緣計算是一種真正的現象，它是由于成本和性能方面的原因，人們迫切需要分散應用程序。邊緣計算的某些方面被過分夸大了，而另一些方面則被忽視了。以下四個要點試圖讓決策者對“邊緣”現在和未來的能力有一個務實的看法。

1. 邊緣計算不僅僅是關于延遲

邊緣計算是一種模式，它使計算和數據存儲更接近需要的地方。它與傳統的云計算模式形成了鮮明對比，傳統的云計算模式將計算集中在少數幾個超大規模的數據中心。

在本文中，邊緣可以是在比傳統云數據中心更接近最終用戶或設備的任何位置。它可能在一百英里之外、一英里之外、在本地或在設備上。無論采用何種方法，傳統的邊緣計算都強調邊緣的強大功能是最小化延遲，既是為了改善用戶體驗，也是為了啟用新的延遲敏感應用程序。這確實是邊緣計算的一種服務。雖然延遲緩解是一個重要的用例，但它可能不是最有價值的用例。邊緣計算的另一個用例是最小化來往于云的網絡流量，或者一些人所說的云卸載，這可能會帶來與延遲緩解一樣多的經濟價值。

云卸載的根本驅動力是用戶、設備還有傳感器正在生成的龐大數據量。Macrometa的首席執行官Chetan Venkatesh去年年底對我說，“從根本上講，邊緣是一個數據問題。”Macrometa是一家在邊緣計算領域應對數據挑戰的初創公司。云卸載之所以出現，是因為移動所有這些數據都要花錢。而且如果沒有必要，很多人寧愿不移動。邊緣計算提供了一種從生成數據的地方提取價值的方法，而不會將其移到邊緣之外。如有必要，可以將數據精簡為一個子集，以便更經濟地發送到云中進行存儲或進一步分析。

云卸載的一個非常典型的用途是處理視頻或音頻數據，這是最需要帶寬的兩種數據類型。據我最近采訪的一位參與部署的聯系人透露，一家在亞洲擁有10000多家門店的零售商正在用此處理業務。他們將邊緣計算用于視頻監控和店內語言翻譯服務。但是，還有其他的數據源也需要花費同樣多的錢才能傳輸到云中。另一位聯系人是一家大型IT軟件供應商，他們分析從其客戶的本地IT基礎設施傳來的實時數據，以預防問題并優化性能。它使用邊緣計算來避免將所有這些數據返回到AWS。工業設備也產生大量的數據，是云卸載的主要選擇者。

2. 邊緣是云的延伸

盡管早期有人宣稱邊緣會取代云，但更準確的說法是邊緣會擴大云的范圍。它不會削弱正在進行的工作負載遷移到云的趨勢。但目前正在進行一系列活動，將按需資源可用性和物理基礎設施抽象的云計算公式擴展到距離傳統云數據中心越來越遠的位置。這些邊緣位置將使用從云演變而來的工具和方法進行管理，隨著時間的推移，云和邊緣之間的界限將變得模糊。

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邊緣和云是同一個連續體的一部分這一事實，在AWS和Microsoft Azure等公有云提供商的邊緣計算計劃中顯而易見。如果您是一家希望進行內部邊緣計算的企業，亞馬遜現在將向您發送一個AWS前哨站，這是一個完全組裝的計算和存儲機架，模擬亞馬遜自己數據中心的硬件設計。它安裝在客戶自己的數據中心，由亞馬遜監控、維護和升級。重要的是，前哨站運行著AWS用戶開始依賴的許多相同的服務，比如EC2計算服務，這使邊緣在操作上類似于云。微軟的Azure Stack Edge產品也有類似的目標。這些產品發出了一個明確的信號，即云提供商設想將云和邊緣基礎設施統一在一個保護傘下。

3. 邊緣基礎設施分階段建成

雖然有些應用程序最好在本地運行，但在許多情況下，應用程序所有者希望運用邊緣計算，而不必占用任何本地空間。這就需要訪問一種新的基礎設施，這種基礎設施看起來很像云，但在地理分布上要比現在組成云的幾十個高級別數據中心分散得多。這種基礎設施現在才剛剛開始使用，它可能會分三個階段發展，每個階段都會通過越來越廣泛的地理足跡擴大邊緣的覆蓋范圍。

第一階段：多區域和多云

對于大量應用程序來說，走向邊緣計算的第一步遇到的將是許多人可能不考慮邊緣計算這件事，，但它可以被視為包含所有邊緣計算方法的范圍的一端。這一步是利用公共云提供商提供的多個區域。例如，AWS在22個地理區域擁有數據中心，另有4個已發布。例如，為北美和歐洲用戶提供服務的AWS的客戶可以在北加州地區和法蘭克福地區運行其應用程序。從一個區域到多個區域可以大大減少延遲，對于一組大型應用程序，這將是提供良好用戶體驗所需的全部。

同時，由于一系列考慮因素，包括成本效率、風險緩解、避免供應商鎖定以及希望對比選擇不同提供商提供的最佳服務，現在出現一種多云方法的趨勢。分布式云初創公司Volterra的CMO馬克韋納(Mark Weiner)告訴我：“做多云并把它做好是現如今非常重要的戰略和架構。”與多區域方法類似，多云方法標志著朝著分布式工作負載邁出了第一步，而分布式工作負載正朝著越來越分散的邊緣計算方法邁進。

第二階段：區域邊緣

邊緣進化的第二個階段將邊緣擴展到更深的一層，利用到了數百或數千個位置的基礎設施，而不是僅僅幾十個城市中的超大規模數據中心。事實證明，已經有了這樣的基礎設施：內容交付網絡。20年來，CDNs一直是邊緣計算的先驅，為了提高性能，它將靜態內容緩存在更靠近最終用戶的位置。雖然AWS有22個區域，但一個典型的CDN樣的云閃有194個。

現在不同的是，這些CDN已經開始向通用工作負載開放其基礎架構，而不僅僅是靜態內容緩存。像Cloudflare、Fastly、Limelight、StackPath和Zenlayer這樣的cdn今天都提供了一些容器即服務、VM即服務、裸機即服務和無服務器功能的組合。換句話說，他們開始變得更像云提供商。像Packet和Ridge這樣具有前瞻性的云提供商也在提供這種基礎設施，而AWS也朝著提供更區域化的基礎設施邁出了第一步，在洛杉磯引入了第一個它稱之為本地區的區域，并承諾了將會引入更多的區域。

第三階段：通道邊緣

邊緣進化的第三個階段將邊緣進一步向外驅動，直到距離最終用戶或設備只有一兩個網絡躍點。在傳統的電信術語中，這稱為網絡的接入部分，因此這種類型的架構被標記為接入邊緣。接入邊緣的典型形狀因素是微型數據中心，其大小可以從單個機架到大致相當于半拖車的機架，并且可以部署在路邊或蜂窩網絡塔的底部。在幕后，電力和冷卻等方面的創新使得越來越高密度的基礎設施能夠部署在這些占地面積小的數據中心。

像Vapor IO、EdgeMicro和EdgePresence這樣的新進入者已經開始在美國少數城市建立這些微型數據中心。2019年是第一個主要的建設年，2020-2021年將繼續對這些建設進行大量投資。到2022年，邊緣數據中心的回報率將成為那些對邊緣進行資本投資的人關注的焦點，最終這些回報率將反映出一個問題的答案：是否有足夠的殺手級應用將邊緣推向最終用戶或設備?

我們很早就得到了這個問題的答案。最近，對訪問邊緣的微型數據中心是否比區域邊緣的區域數據中心具有足夠的邊際效益這一問題我采訪過一些從業者，他們表示懷疑。區域優勢已經在許多方面被早期采用者利用，包括各種云卸載用例以及用戶體驗感領域(如在線游戲、廣告服務和電子商務)中的延遲緩解。相比之下，那些需要超低延遲和非常短的接入邊緣網絡路徑的應用程序往往聽起來更差：自主車輛、無人機、AR/VR、智能城市、遠程引導手術。更重要的是，這些應用程序必須權衡訪問邊緣的好處，而不是使用本地或設備上的方法進行本地計算。然而，訪問邊緣的一個殺手級應用程序肯定會出現——也許這不是今天的焦點，但幾年后我們或許會知道更多。

4. 需要新的軟件來管理邊緣

我在上面概述了邊緣計算如何適應于各種體系結構，以及“邊緣”可以位于許多地方。然而，不管邊緣位于何處，該行業的最終方向是統一走向一個可以使用相同的工具和流程來管理云和邊緣工作負載的世界。這將需要對用于在云中部署、擴展和管理應用程序的軟件進行改進，而云中的應用程序在歷史上是以單個數據中心為架構的。

Ori、Rafay Systems和Volterra等初創公司，以及Google的antos、Microsoft的Azure Arc和VMware的Tanzu等大公司都在以這種方式發展云基礎設施軟件。幾乎所有這些產品都有一個共同點：它們基于Kubernetes，Kubernetes已經成為管理集裝箱化應用程序的主要方法。但這些產品超越了Kubernetes的最初設計，以支持Kubernetes集群的分布式艦隊的新世界。這些集群可能位于由“邊緣”、內部部署環境和公有云組成的異構基礎設施池之上，但由于這些產品，它們都可以統一管理。

最初，這些產品的最大機會將是支持邊緣演進的第1階段，即通過一個或多個云利用少量區域的適度分布式部署。但這使它們處于一個很好的位置，可以支持向開始出現在地平線上的更分布式邊緣計算架構的演進。Rafay Systems的首席執行官Haseeb Budhani最近告訴我：“隨著更廣泛的邊緣計算用例的成熟，您可以很好地解決多集群管理和操作問題。”。

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在偉大事物的邊緣

現在支持邊緣計算的資源正在出現，面向邊緣的思想將在那些設計和支持應用程序的人中變得更加普遍。在一個定義趨勢是集中在少數云數據中心的時代之后，現在出現了一股支持增加分散化的力量。邊緣計算還處于初級階段，但它已經超越了理論，進入了實踐。我們知道這個行業發展很快。我們所知道的云只有14年的歷史。從長遠來看，用不了多久，這種優勢就會在計算機領域留下巨大的印記。