「雲計算」是現在，「霧計算」是未來？

過去十年來，科技領域最大的趨勢之一是各企業紛紛向雲計算服務轉變——在數據中心存儲和處理數據以及運行應用程序的行動，使得包括亞馬遜和微軟在內的雲巨頭受益。

但是，即使當這一趨勢正在持續升溫，而且雲計算也變得越來越重要的時刻，市場上也出現了可能取代或改進它的第一個跡象，即所謂的「邊緣」或「霧」計算。這種新型的計算有著巨大的潛力，不僅因為雲的趨勢，而且還有那些有機會成為大眾市場產品的尖端設備，其中最著名的是自動駕駛汽車和機器人。

儘管在雲數據中心仍有大量工作要做，但邊緣趨勢會將大部分關鍵的處理和決策能力轉移到與它們相連的設備和產品上，而這些設備或產品處於網路的邊緣地帶。

風險投資公司Andreessen Horowitz的普通合伙人Peter Levine表示：

「邊緣和雲計算之間將存在一種共生關係。」

邊緣計算正在將處理能力從雲端轉移到終端用戶

術語「邊緣計算」指的是所謂的邊緣設備。如果你把網路看成是一個輪輻和輪子，在它們的中心有伺服器和數據中心，而像PC、智能手機和平板電腦這樣的東西則在一個圈內排列，後一組設備就是邊緣設備，他們處在網路的邊緣。

例如，你的智能手機連接到你的運營商網路的邊緣。如果你有一個Nest智能恆溫器或索尼PlayStation 4，它們就處在你家Wi-Fi網路的邊緣。

在邊緣計算中，這些設備仍然與網路相連，仍然可以接入雲計算服務。但是他們通常擁有比過去更多的機載計算能力，並且可以自己做更多的事情。

正如Levine所說：

「這是關於將處理和存儲能力轉移到靠近應用程序的地方。」

Nest恆溫器是當代邊緣計算設備的另一個例子，它根據收集到的用戶習慣數據，調整用戶家中的溫度。

在某種程度上，隨著邊緣計算的發展，技術產業正走向未來。在上世紀80年代之前，企業依賴於集中式的大型計算機，那時工人們可能會使用所謂的「啞終端」進行交互。但後來的PC將處理能力轉移到了員工的辦公桌上。

最近，雲計算趨勢再次集中了處理能力。隨著邊緣計算技術的發展，鐘擺開始向後退，更廣泛地向終端用戶分配計算能力。

用美元衡量邊緣計算市場的潛在規模還為時過早。然而，研究公司Gartner最近估計，到2022年，企業產生的所有數據中，有一半將來自這些更智能的邊緣設備，而不是來自雲或它們自己的數據中心。

人工智慧和自動駕駛汽車正推動著邊緣計算的發展

邊緣計算的一個重要驅動力可能是人工智慧的快速發展，因為它需要大量即時可用的處理能力。一些製造機器人、安全攝像頭和增強現實頭盔已經依賴於人工智慧。但是，最能凸顯邊緣計算需求和前景的技術產品是自動駕駛汽車。

為了在公路上安全行駛，自動駕駛汽車必須確保沿著車道運行，能夠識別停車標誌，如紅燈，並識別行人和騎自行車的人，確保給他們讓路。所有這些都要求汽車實時處理大量的數據，甚至精確到每一輛車的每一秒。據一些人估計，事實上，自動駕駛汽車每秒鐘能產生高達1G的數據。

這些數據非常龐大，而且需要得到迅速的處理，所以這樣的汽車是不可能依賴於雲中伺服器的。因為如果要依賴AWS，或者微軟Azure，來處理這些信息，他們就必須首先把數據上傳到這些雲服務中，等待被處理，然後等待結果。儘管這些服務可能很快，但它們還不夠快，不足以實時響應當前的駕駛條件或迫在眉睫的危險。

Levine說：

「在信息從雲端傳回之前，汽車將會通過停止標誌並碾過行人。」

因此，Waymo和其他自動駕駛汽車的開發人員不再依靠雲計算，而是用來自Nvidia和Intel等公司的重型處理器裝載他們的車輛，給每輛車足夠的計算能力，使其本質上成為一個「車輪上的數據中心」。

邊緣計算很可能與雲計算配合工作，而非完全取代它

但是，新的邊緣計算趨勢的重要之處在於，即使它將處理能力推回到邊緣，它也不會脫離雲。相反，雲計算仍然扮演著重要的角色。

例如，在自動駕駛汽車上，通常在一天結束的時候，車輛會把收集到的數據發送到雲端。自動汽車系統的製造商使用他們從汽車中收集到的數據來訓練和完善自己的軟體，這樣車輛就能提供更平穩更安全的行駛。

擁有內置人臉識別系統的機器人、手機和網路攝像頭，以及其他依靠人工智慧的工具也以上訴類似的方式工作。該設備可以完成大部分初始或即時的處理，但它依賴於雲智能來改進本身的功能。

雲計算巨頭都以這樣或那樣的方式接受著邊緣計算。例如，Amazon提供了幾項服務，可以將設備與AWS集成，就像谷歌雲服務一樣。

當Satya Nadella首次出任微軟首席執行官時，他曾說過一句名言：公司將奉行「雲第一，移動優先」的戰略。去年，他更新了這一願景。Nadella宣布了公司的「智能雲，智能邊緣」的戰略。

微軟一位主導邊緣計算的主管Sam George表示，有了運行在Azure上的軟體，這家軟體巨頭有機會幫助客戶讓邊緣設備更好地運作。

George表示，微軟的一些大企業客戶已經從邊緣計算模型中獲益。一個客戶正在其製造機器人上使用微軟的邊緣計算服務。這些機器人內置足夠的人工智慧技術，所以即使無法聯網，它們也能繼續工作。而如果沒有這種聯繫，該公司可能會經歷「災難性的停工」。

George還提到：

「他們正在對設備本身進行實時處理。」

所以最後，當涉及到邊緣和雲計算時，它們並不一定是競爭關係，他們不需要給用戶提供一個非此即彼的選項，George說。

相反，兩者可以相為補充，對於技術提供商和客戶來說，重要的應該是在雲計算和邊緣設備的處理能力之間找到正確的平衡點。

George還補充到：

「邊緣計算的全部要點在於其所具備的保持雲服務和運行設備之間一致性的能力。」

源自 推酷

不要錯過

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！