深度解密（一）：边缘计算的理解与思考

作者 | 巨子嘉

来源 | 巨子嘉（ID：juzijia-club）

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云计算发展史，就是虚拟化技术的发展史，近20年来云计算与互联网相互促进高速发展，中心云技术逐渐成熟并开始应用到社会各个方面，成为全社会通用的基础设施。但是随着物联网、人工智能等技术的不断发展，尤其是产业互联网发展落地，中心云计算开始相形见肘；分散式边缘计算，这个互联网时代被遗忘的，在当下智能化时代，重新又被寄予厚望，补充中心云计算的能力，承接产业互联网的落地使命。如果中心云计算是由技术创新驱动的，那么边缘计算一定是业务价值驱动的；边缘计算生于业务，长于业务；
业界对边缘计算的理解似乎都不太一样。似乎“一千个哈姆雷特，就有一千个边缘计算”，那到底什么是边缘计算？边缘计算有那些分类？边缘计算与中心云的关系？本篇将抽丝剥茧，深入浅出，详细阐述对边缘计算理解与思考。
1.1.算力的周期性交替从整个计算机发展来看，以二十年为周期，算力以中心式与分散式之间周期性交替循环，周期一：通用计算机诞生伊始，采用大型计算机的集中式计算模式，通过分时技术服务于多终端；周期二：随着集成电路技术发展，计算机体积缩小性能提升，个人PC电脑普及，软件主要是C/S与B/S模式，服务端实现共享存储数据，客户端完成大量的渲染计算，算力交替至分散式计算模式；周期三：近二十年虚拟化及分布式计算等技术发展，云计算实现按需从资源共享池中获取所需资源，尤其是大数据快速发展，算力交替至中心式计算模式；周期四：当前，5G叠加物联网，终端量和数据量快速增长，集中式云计算表现出瓶颈，算力开始向分散式边缘侧迁移；边缘计算开始兴起；接下来是发展繁荣的关键10年；边缘计算，算力无界，点亮边缘，开启泛在边缘智能化时代。
1.2.边缘计算的定义
边缘计算当前没有一个明确的定义，在IT云计算领域视角，边缘计算作为中心云计算的拓展。边缘计算产业联盟对边缘计算的定义是：“在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求”。在CT电信领域视角，边缘计算最初也被称为移动边缘计算（MEC），欧洲电信标准协会（ETSI）对MEC的定义是：“移动边缘计算在移动网络的边缘、无线接入网（RAN）的内部以及移动用户的近处提供了一个IT服务环境以及云计算能力”。
对边缘计算定义各有侧重，但核心的思想基本是一致，边缘计算是基于云计算核心技术，构建在边缘基础设施之上的新型分布式计算形式，在边缘端靠近最终用户提供计算能力，是一种靠近数据源的现场云计算。
中心云计算凭借其强大的数据中心，为业务应用提供大规模池化，弹性扩展的计算、存储、网络等基础设施服务。但是中心云计算适用于非实时、长周期数据、业务决策场景；而边缘计算聚焦在实时性、短周期数据、本地决策等业务场景方面；比如当下热门的音视频直播、IoT、产业互联网，虚拟现实，元宇宙等场景，将工作负载会下沉至离终端设备或者靠近最终用户的地方，以此实现更低的网络延迟，提升用户的使用体验。
1.3.章鱼式边缘计算边缘是相对的，是网络的边缘，是相对中心式计算的边缘分散式计算。边缘计算的核心目标是快速决策，作为中心云计算的延伸，将计算能力拓展至“最后一公里”。因此不能独立于中心云，而是放在云-边-端的整体架构之下，有中心式管控决策，也有分散式边缘自主决策，即章鱼式边缘计算。
章鱼全身神经元中心式脑部占40%，其余60%在分散式腿部，形成1个大脑总控协调 + N个小脑分散执行的结构。1个大脑擅长全局调度，进行非实时、长周期的大数据处理与分析；N个小脑侧重局部、小规模数据处理，适用于现场级、实时、短周期的智能分析与快速决策。
章鱼式边缘计算采用中心云+边缘计算的分布式云边一体化架构，海量终端采集到数据后，在边缘完成小规模局部数据的实时决策处理，而复杂大规模的全局性决策处理，则由汇总至中心云深入分析处理。
1.4.边缘计算的位置 边缘计算是位于中心云及终端之间，将云计算能力由中心下沉到边缘，通过云边协同的架构解决特定的业务需求。在网络的边缘，靠近现场进行计算，最大程度降低传输时延，是边缘计算的核心价值。
但是中心云与终端之间的网络传输路径可不简单，是经由接入网（距离30公里，延迟5到10毫秒），汇聚网，城际网（距离50到100公里，延迟15到30毫秒）到骨干网（距离200公里，延迟50毫秒），最后才到数据中心（假定数据中心IDC都在骨干网），耗时数据是正常网络拥塞的拨测统计值，即业务侧感知的实际延迟数据，虽然不是非常精确，但是辅助架构决策足够了。
云计算能力由中心逐步下沉到边缘，首先想到就是依据当前的网络节点，沿着骨干网到接入网，最后到边缘现场逐步下沉，节点数量逐渐增多，覆盖范围缩小，运维服务成本快速增加。按照国内的网络（国内有多张骨干网，分别是电信CHINANET与CN2，联通CNCNET以及移动CMNET）现状，骨干网节点（基本上对应省会城市，数量20+），城际网节点（基本上对应地市，数量200+），汇聚网节点(基本上对应区县，数量2000+)，接入网节点(假设对应移动基站，数量60W+,实际更多)，还有就是数以万计的业务现场计算节点。这些节点都有可以安置边缘计算，范围太广难以形成统一标准。所以为什么说中心云计算是由技术定义，边缘计算一定是网络与业务需求定义。
边缘计算参与者众多，云厂商，设备厂商，运营商三大关键服务商方以及一些新型AI人工智能服务商等，都是从各自现有优势延伸，为存量的用户提供全站式服务，通过业务上下游，拓展更多客户及市场空间。设备商在互联网时代默默耕耘，借助物联网逐渐构建单一功能的专业云；云厂商从中心化的公有云开始下沉，走向分布式区域云，区域云之间通过云联网打通，形成一个覆盖更大的云。运营商在互联网时代被公有云及繁荣的移动应用完全屏蔽只能充当管道，但是在边缘计算时代，业务及网络定义边缘计算，运营商重新回归焦点，不可替代。
1.5.边缘计算的类型
边缘计算一定是网络与业务需求定义，业务价值驱动，按需建设使用；
（一）网络定义的边缘计算：
通过优化终端与云中心网络路径，将中心云能力逐渐下沉至靠近终端，实现业务就近接入访问。从中心到边缘依次分为区域云/中心云，边缘云/边缘计算，边缘计算/本地计算三大类型：
区域云/中心云：将中心云计算的服务在骨干网拓展延伸，将中心化云能力拓展至区域，实现区域全覆盖，解决在骨干网上耗时，将网络延迟优化至30ms左右，但逻辑上仍是中心云服务。
边缘云/边缘计算：将中心云计算的服务沿着运营商的网络节点逐渐拓展延伸，构建中小规模云服务或类云服务能力，将网络延迟优化至15ms左右，比如多接入边缘计算（MEC）、CDN。
边缘计算/本地计算：主要是接近终端的现场设备及服务能力，将终端部分逻辑剥离出来，实现边缘自主的智能服务，由云端控制边缘的资源调度、应用管理与业务编排等能力，将网络延迟优化至5ms左右，比如多功能一体机、智能路由器等。
总的来说，基于网络定义的边缘计算，更多的是面向消费互联业务及新型2C的业务，主要是将云中心的能力及数据提前下沉至边缘，除了经典的CDN，视频语音业务外，还有今年大火的元宇宙等。
当前大部分面向消费互联业务都是通过安置在骨干网的中心云计算能力支持，时延在30ms到50ms延迟，远远小于本身云端后端业务处理的延迟；算力下沉至边缘初衷，重要是实现中心云海量请求压力分散，用户体验优化等，但对业务都属于锦上添花，并非雪中送炭。
这里说一下运营商网络，中心云计算的技术，是将数据中心内部网络全部虚拟化，即云内网络，衍生出VPC，负载均衡等诸多产品；数据中心外部几乎完全屏蔽运营商网络，只是提供弹性公网IP及互联网出口带宽服务，中心云计算与运营商网络没有融合；但从中心云计算演进到边缘计算，是强依赖网络将中心云与边缘链接起来，如果中心云是大脑，边缘计算是智能触角，那么网络就是神经，就是动脉血管；
但是整体网络规划与建设，尤其是国家骨干网的规划建设，是在云计算发展之前，并不是专门服务云计算的，所以中心云计算与运营商网是需要融合，即云网融合，云网融合最终目标是云中有网，网中有云；实现云能力的网络化调度编排，网络能力的云化快速定义。希望借助新型业务需求和云技术创新，驱动运营商网络架构深刻变革升级开放。
当前，网络的能力极大的限制云计算的发展，在边缘计算及物联网建设过程尤为明显；云网融合与算力网络依然还是运营商的独家游戏，进展缓慢；新一代5G颠覆性技术变革，引爆整个领域的颠覆性巨变；但是只是解决了海量设备接入及设备低延迟接入的问题，后端整体配套及解决方案明显跟不上；就当前情况来看，依然还是5G找业务尴尬局面，未来5G在实体产业领域（港口， 码头，矿山等）领域，相比消费者领域，会带来更大变革与价值，来日方长，拭目以待。
（二）业务定义的边缘计算：
除了面向消费者的互联网边缘场景，边缘计算更多的是面向实体产业及智慧化社会衍生的场景。
对于实体产业场景来说，由于历史原因，在边缘及现场，存在大量的异构的基础设施资源；通过业务需求驱动边缘计算平台的建设，不仅需要整合利用现有的基础设施资源，同时将中心云计算技术及能力下沉至边缘及现场，实现大量存量业务运营管控上云，海量数据统一入湖，以此支持整个企业的数字化转型。
对于智慧化社会衍生场景来说，越是新型的业务，对网络时延敏感越高，数据量越大，结构化数据逐渐转化成非结构化数据，需要人工智能，神经网络等高等智能化技术支持。
如果需要一个参考延时基准，以此来决策是否需要边缘计算的能力，建议30ms的延迟，即一次请求从接入到骨干网的耗时；当前新型对网络时延敏感的业务场景，都是通过云端总控管理，设备现场实时计算这种分布式架构策略，以此减弱对网络的强依赖。面向业务将边缘计算分为智能设备/专业云及产业边缘/行业云两种类型：
智能设备/专业云：基于云计算能力之上，围绕智能设备提供整体化，有竞争力的解决方案，包含智能设备，云端的服务以及端到云之间的边缘侧服务，比如视频监控云，G7货运物联等；
产业边缘/行业云：也基于云计算能力之上，围绕行业应用及场景，提供套件产品及解决方案，比如物流云，航天云等；
总的来说，基于业务定义的边缘计算，更多的是面向智能设备及实体产业，对智能设备，从AVG，密集式存储，机械手臂等单一功能的智能设备，到无人机，无人驾驶车等超复杂的智能设备，云计算能力不仅是支撑设备控制管理应用的运行，同时借助中心云计算能力拓展至边缘侧，解决这种产品上云，无法集中化标准化管理难题；对产业边缘，通过云计算技术，结合行业场景的抽象总结，构建行业通用的产品及解决方案，随着整个产业互联网加速建设，是边缘计算未来发展的重点方向。
1.6.总结
对于规模较大的一些企业，云边场景非常复杂，中心云计算平台与边缘计算的平台建设，不仅应对业务需求，同时还要面临诸多基础设施的问题：在中心云计算面临多云使用多云互通问题；在边缘网络链路面临多运营商的骨干网，多云运营商网络及多云的云网融合问题；在端侧接入网面临多运营商5G网络的共享的问题等，很多问题只能通过治理的手段应对，无法从技术平台层面彻底解决；
总的来说，边缘计算范围太大，场景太泛，整个行业都比较缺少经典的案例及标准，尤其是产业边缘计算，在国家层面都有在大力推进产业互联网，但是仍然艰难前行；所以对边缘计算的建设，一定是面向真实的业务场景及期望，整体规划面向价值逐步建设。