云到边缘计算产业趋势分享会顺利召开

2018-05-27 数博会组委会

会议主题:“云行智雨,只为美好生活”—云到边缘计算产业趋势分享会

会议时间:2018年5月27日(下午)

会议地点:贵阳国际生态会议中心三楼综合厅B

会议内容:

主持人(李长华):各位领导、各位嘉宾,大家下午好!

欢迎大家参加“云行智雨,只为美好生活”—云到边缘计算产业趋势分享会,我是Gartner高级高管合伙人李长华,我是今天活动的主持人。

今天的话题对大多数人来讲应该是比较新的话题,同时也是一个比较专业的话题,我们今天下午的目的是让大家在一个轻松愉快的过程中能够了解一个新的技术,同时能够理解这个新技术给我们生活会带来什么。说一千道一万,技术如果不能为生活服务,有什么用呢?希望大家以轻松的心情来参与我们的活动。我们活动主要有两个环节,首先是Gartner曾劭清先生的演讲,中间会有20分钟休息,第二部分是请嘉宾到台上讨论。

接下来掌声有请曾劭清先生为我们分享云到边缘计算发展趋势。

曾劭清:今天讲的是云到边缘的分享趋势,边缘计算在2017年度10大技术趋势之一。大家可以先看一看PPT,这是一个汽车,左边是我们在2015年所做的一个调研,当我们去问企业高管和CIO,我们问他们,认为将来的产品和服务数字化价值大概是多少?2015年是30%,2019年预计达到46%,这是2015年12月份的一个预测。右图可以看到以汽车作为例子,汽车领域有各种各样新的功能,比如自主停车、自动驾驶、数字保险服务、数字仪板等等,这样一些新功能在上面。新产品有越来越多的数字化功能。包括现在欧洲新出来的汽车,基本上都有两个数字化的模块,一个是控制车内的核心功能,比如车的刹车,还有辅助功能,比如空调、在线娱乐。汽车出厂都有两个API给车主对接,有很多新的数字化体验可以开发出来。数字化体验越来越高,这里会用到很多边缘计算。

图上看到美国曼哈顿的场景,时代广场,有多在这里走路,有些人可能在找朋友,有些人可能在找酒店,有些人可能坐在自动驾驶汽车内,等等。这里面的需求很复杂,各种各样的一些需求。在这里面代表各种各样真实场景需求的多样性。首先看自动驾驶汽车,如果一个自动驾驶汽车在开放环境之下,会有很多突发事件产生,这里面有很重要的一点,汽车在行使过程中如果监测到对面驶过来一辆车,车与车之间怎么通信?使得驾驶模块可以在相应的距离两个汽车相互停住。因为汽车是重型设备,里面可以有电脑,可以有本地计算,不同的汽车有不同的驾驶模块,牵涉到不同厂家的自动驾驶模块,相关计算协议的转换,特别是在车对车的沟通上,这是非常重要的一点,需要有一个本地场景来做相关计算的换算,这是一方面。另外还有相关的人,比如说找酒店,根据相关物体找相关的酒店也好、相关的餐馆也好,也需要实时的响应,而不是非实时的响应。从这个角度来看,都需要把边缘场景得到更多的满足,而不是有时延的满足,更多是低时延的满足,这时候就有边缘计算。

首先介绍边缘计算的概念,这是边缘计算的一个定义,大家可以看到边缘计算是一个分布式的计算拓扑,所有的计算都是发生在靠近数据的产品或者数据被使用的位置进行,这是定义。

可以看到图上,在真实生活中是人和物、人和人、物和物都会发生很多的连接,物有可能是重型设备,比如像汽车,有可能是一些轻型设备,比如可穿戴设备非常轻型。重型设备可以内制一个电脑,进行本地计算,轻型设备不能依靠电脑。这里面就会有很多的边缘,边缘计算有一个很大的特点,边缘的多样性,这是非常重要的一个特点。

边缘计算跟物联网之间的区别,刚才已经给出边缘计算的定义,一个分布式计算的结构,有信息的产生、信息加工,还有计算,是靠近信息被使用和信息被使用,这是计算分布式的架构。物联网的设备,更多是以可联网的物理设备,在物理设备内内制很多科技元素,比如传感器、软件,相关的一些芯片,使得物联网的设备可以倍数字化控制。所以它们的定义不一样,一个更多在设备上,一个更多在云计算上,分布式的计算上,这是它们之间的差异。

边缘计算在很大的场景下都是支持在物联网场景之下,物联网是边缘计算现在看到的第一大应用场景。这个时候,边缘计算能给物联网产生什么样的价值呢?首先在数据搜集,相关自动化授权,解决时延问题,等等,这些是边缘计算所带来立竿见影的价值。但是也会派生另外的一些问题,比如说数据分析,因为数据产生之后,能不能做到本地分析?本地分析把一些有用的数据传回企业数据中心或者云中心,有一定的挑战。如果做本地分析的话,一些物联网设备里面没有内制电脑,怎么做本质分析?所以需要边缘架构提供计算资源。另外一个是安全性,自动驾驶汽车在行使中,如黑客黑掉,按照大家所说的两种API,都是被黑客所控制,这个时候带来一些灾难后果,这个时候怎么防范物联网安全?这也是一个。包括相关的管理、互联方面,都是现在看到边缘计算跟物联结合的挑战。

时延的问题,如果在线搜索场景下,500毫秒的时延会产生很多用户体验下降。在自动驾驶场景下,刚才讲到车和车的通讯,如果数据处理和决策产生需要从汽车传到云中心,或者企业的数据中心,这个时候通常有100毫秒时延,或者更大的时延。这个时候在汽车行使过程中,如果343毫秒,可能汽车已经往前行使35英尺,需要把所有的决策下载到近似于本地的区域,尽量减少时延,来实时控制物联的设备或者汽车。

比如在线零售,100毫秒时延,减少零售额度1%。交易平台,如果是高频交易的话,时延影响更大。如果是VR/AR技术,用新技术来做在线零售,如果有很高的网络时延,7毫秒的时延人就会产生动晕症的感觉。因为时延问题带来的挑战,会产生边缘计算的应用场景。

刚才把边缘计算的概念大概介绍了一下,下面讲第二个概念,边缘计算和云计算之间有什么样的关系。很多人认为有了边缘计算,可能就不需要云计算,因为边缘计算的风格跟云计算基于中央的风格有可能不一样。也有人认为云计算的提供商,比如说阿里、华为、腾讯,他们也把自己的模块下沉,建立自己的边缘节点,有了云计算提供商的平台就不需要边缘计算,也有这样的理解。我们认为,这两者是相互补充,边缘计算跟云计算是相互补充、相互辅助。任何的企业既需要边缘计算,也需要云计算,这两部分合在一起,作为整体云服务的战略和IT战略,这是我们的观点。

边缘计算和云计算的差异,边缘计算更多是去中心化、分布式的架构,更多是靠近场景发生的物理位置,把计算资源下沉,靠近场景发生的物理位置。很多创新服务,放在靠近场景的物理位置,可以提高用户的体验,提供相应创新服务,去提高用户体验,这是很重要的特点。边缘产生很多的数据,大量边缘设备产生的数据,可以通过边缘计算进行采集,进行相关的分析,把很多智能算法放到边缘,提高用户响应的实时性。云计算,更多是中心化,更多是大规模的支持,还有相关的一些创新,还有管理,它们是相辅相成的作用。

对企业来讲既有传统的数据中心,也可能有云数据中心,但是现在大部分企业目前来说还是没有边缘计算的部署。在这个时候,我们看未来企业的IT,基本上是混合IT既有自己托管数据中心,也有云数据中心在云上部署的IT,同时还有边缘计算,比如边缘服务器之类等等的IT,这是形成混合的环境。对企业IT或者CIO来讲,需要提前考虑到边缘计算的计划,去支持将来的业务计划。

刚才一直讲边缘计算跟云计算的概念,可能有很多IT高管或者CIO还是没有从架构的角度来理解这个问题,下面我们从架构角度给大家做更多的阐述。设备没有太多的计算资源,需要有一些网关计算设备,来做一些信息的聚合、协议的转换,或者过滤和转发。网关设备可以说是企业的边界路由器,在企业边缘的路由器,也可以是一些智能手机作为网关设备,也可以是一些特殊设备,比如相关工业的控制设备作为网关,等等,都是可能的。我们抽象成网关设备,网关有一定的计算功能,但并不是非常强的计算能力,更多是做简单过滤和分类,把相关数据往回传到两个后台。这两个后台可以说是云数据中心,也可以说是企业的数据中心,企业可以进行灵活选择。企业数据中心或者云数据中心在这里更多是综合分析、综合控制,这是一种通用性的架构,针对非低时延,我们叫做超低时延的,这种架构就可以。如果是另外一种,需要更多的计算资源,这个时候除了刚才所说的网关,还需要有边缘的服务器,如果通常的场景下需要的资源不是这么多,边缘服务器可能是一台、两台,基于低功耗服务器也行。如果有一些类似自动驾驶的场景,需要多个服务器组成一个群集,来处理超低时延的应用场景,可能这个时候就会用到微型数据中心,部署在边缘,提供更多的计算能力。后台还是像刚才那样,可以是云数据中心,也可以是企业内部数据中心,提供综合管理和内部分析。