谷歌、亚马逊、阿里纷纷入局，边缘计算的潜力如何？

注：不久前 CBinsights 发布了一份边缘计算报告，作者做了一些编译和整理，加入了一些行业新动态，同时也有一些作者的思考，文|赵赛坡。

边缘计算出现的背景

过去这么多年，科技行业里一直有个词很流行，这就是「大数据」。在英文世界，关于大数据「big data」也有一个恶俗但也不失精准的比喻：

• big data is like teenage sex;
• everyone talks about it
• nobody really knows how to do it
• everyone thinks everyone else it doing it,
• so everyone claims they are doing it…

从技术发展的角度去看，这段调侃的核心还是对如何处理大数据的不解和困惑。事实上，当 2006 年亚马逊推出第一个云服务的时候，整个世界还没有被数据包围。一年后，iPhone 的出现以及随后 Android 手机「集团军」的崛起，数据被这些移动设备大批次地生产出来，紧接着，IoT、联网汽车以及智能音箱等消费市场的产品，当然还有不同垂直领域里的工业级应用，都成为更多元化的数据生成器。

这些海量的数据被不断生产出来，然后不同的公司、开发者再经过或简单或复杂的过程将数据搬运到公有云的数据仓库之中，接下来，这些公司和开发者则使用云服务商——亚马逊、微软、阿里云、Google——提供的各种数据分析、挖掘工具，从中找出「insight」。

某种意义上说，移动互联网加速了大数据进程，而大数据又推动了云计算的发展，过去十年的科技发展史，移动互联网、大数据以及云计算共同写下了浓墨重彩的一笔。

在 CBinsights 的数据库里，2019 年全球 IoT 市场预计达到 17000 亿美元，这个巨大的市场规模也意味着将有海量的数据需要处理，也进一步刺激了云计算公司的发展，下图是关于云计算的新闻热度。

更进一步，云计算公司，尤其是主打公有云的公司，也进入到发展的快车道，下图是美国三大公有云公司过去两年客户增长状况。

但随着数据量的继续增加以及数据处理多样化的要求，基于云端的大数据处理面临诸多挑战。

以当下火热的自动驾驶汽车为例，从产品形态上看，自动驾驶汽车更像是一个「移动数据中心」。由于配备了非常多的传感器，汽车随时随地都在感知周围环境，从而源源不断地产生数据。汽车需要将这些数据实时处理，形成汽车行驶过程的指令。

比如当汽车感知到右侧有车流汇入时，就需要实时计算出车速、车距(包括与右侧、左侧、前、后)，进而下达指令，或是减速，或是并道，这一系列复杂的计算过程必须实时而且还需要低延时。此时，如果数据在云端服务器处理，那么数据传输过程中的任何的延时都可能导致一场车祸的发生。

类似这样的数据处理需求正在变得越来越多，比如普通人类个体每天产生的数据量也以惊人的速度增长。预计到 2020 年，普通人每天平均产生 1.5GB 的数据，这些数据可能来自于智能手表、手环收集的运动数据，也可能来自智能手机收集的交通数据以及你浏览网页、社交媒体等产生的 Cookie 数据等等。

新的数据需求也催生了新的技术/商业模式，这便是最近一两年来「边缘计算(Edge computing )」所产生的大背景。

边缘计算的优势

在边缘计算的发展过程中，还有一个概念值得注意，这就是所谓「雾计算(fog computing)」。

这两个概念有容易混淆。「雾计算」更强调在设备的网关里处理数据，数据被「雾计算」收集到设备的网关，进而处理、存储，并将处理后的数据发挥需要数据的设备中。

而边缘计算更强调「边缘」，也就是更靠近数据生成的设备端，「雾计算」则介于云计算和边缘计算之间。

这也意味着，边缘计算有着诸多「先天优势」，其一，更实时、更快速的数据处理能力。由于减少了中间传输的过程，数据处理的速度也更快。

其二，成本更低。边缘计算处理的数据是「小数据」，从数据计算、存储上都具有成本优势。

其三，更低的网络带宽需求。随着联网设备的增多，网络传输压力会越来越大，而边缘计算的过程中，与云端服务器的数据交换并不多，因此也不需要占用太多网络带宽;

第四，提升应用程序的效率。结合上面的三个优势来看，当数据处理更快、网络传输压力更小、成本也更低的时候，应用程序的效率也会大大提升。

第五，边缘计算让数据隐私保护变得更具操作性，这在今年 5 月欧盟通过史上最严格的数据保护法律之后意义重大。由于数据的收集和计算都是基于本地，数据也不再被传输到云端，因此重要的敏感信息可以不经过网络传输，能够有效避免传输过程中的泄漏。

边缘计算的玩家们

下图里，你会发现边缘计算的新闻关注度从 2017 年开始变得越来越高。

边缘计算的几个重要玩家也是公有云的巨头，亚马逊、微软、Google 先后有自己的布局。

亚马逊在 2017 年推出了 AWS Greengrass，这是一个可以将亚马逊 AWS 服务部署到终端设备的产品。官方称，通过 Greengrass，可以实现本地数据收集、处理，同时云端还可以继续管理数据。

（编辑：核心网）

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