“在TMT偏技術的領域，如今什麼正在強勢崛起？除了5G、IoT之外，邊緣計算也是一股不能忽視的力量，甚至邊緣計算比5G、IoT的落地速度還要快。Spiceworks信息技術網絡監測平臺最近對700家企業進行的一項調查發現，15%的企業目前正在使用邊緣計算，另有17%的企業也開始處於實施階段。
來源/砍柴網
在規模和增速方面，美國市場調研公司CB Insights估算，到2023年全球邊緣計算行業，整體市場容量有望達到340億美元。Technavio估計，從2018年到2022年，邊緣計算技術的應用量將以每年近20%的速度增長。Grand View Research更是預測，2016-2025年期間亞太區邊緣計算市場的複合增長率將高達46.7%。
很明顯，邊緣計算無論是在市場規模、年均增速還是在實際落地方面，都有可能在TMT計算領域，上演“中心走向邊緣，邊緣走向中心”的一幕。只不過，對於邊緣計算這個相對新鮮的領域，人們對其認知卻有很多不當的地方，甚至是嚴重的誤區，這主要表現在五大方面。不誇張地說，邊緣計算裡的這五個大坑，可能就有你跳過的。
誤區一
邊緣計算是雲計算的延伸
實際上：邊緣計算不是雲計算的延伸，很可能是雲計算的革命者
此前有一些觀點認為，在雲計算已經佔據了計算主導地位的當下，邊緣計算將會是雲計算的延伸和補充。實際上，無論是延伸還是補充，不足以反映邊緣計算的巨大潛力。而且，不能因為邊緣計算和雲計算有協同關係，就認為後來者只是先行者的延伸和補充。
相反，邊緣計算未來很可能會反客為主，成為計算領域的主導者，甚至是革命者。之所以這樣說，是因為邊緣計算和雲計算相比，有著明顯的四大方面的優勢：
01成本更低邊緣計算的數據主要是在近端處理，因此在網絡傳輸、中心運算、中心存儲和回傳等各個環節，都能節省大量的服務器、存儲、交換、帶寬、安防、電量乃至物理空間等諸多成本，從而實現低成本化、綠色化。而且這還沒有算上雲計算數據中心的建設成本這一塊，這一塊是個大頭，一個達到一定規模的數據中心，建設成本已經高達十億級別了。
市場調研機構Wikibon的統計數據也顯示，雲計算和邊緣計算結合，成本只有單獨使用雲計算的36%。可見邊緣計算在節省成本方面，較之雲計算有著巨大優勢。而對成本的控制，對當下仍舊處於寒冬的TMT行業的巨大意義，不言而喻。
02部署更加方便眾所周知，部署雲計算的數據中心，是一個浩大的工程。物理選址、區域劃分、工程建設、設備安裝、設備調試，涉及到眾多的大節點，這其中每一個節點的工作量都是巨大的。以工程建設為例，就包括了裝修工程、電器工程、弱電工程、空調和新風系統、消防工程等等。
相反，邊緣計算的部署相對來說就要簡單得多。邊緣計算聯盟ECC針對邊緣計算，定義了四個領域：設備域（感知與控制層）、網絡域（連接和網絡層）、數據域（存儲和服務層）、應用域（業務和智能層）。邊緣計算就部署在邊緣架構模型的各個層域上。這種部署和CDN的部署有著高度類似的地方。只不過從CDN專注於網絡分發的網絡域，擴展到了設備域、應用域等等。中國聯通和網宿科技合資成立的雲際智慧，其實就是看到了CDN“擴張”的這個捷徑。
而且這也是Gartner的雲服務提供商研究副總裁Ted Chamberlin更看好CDN廠商在邊緣計算領域發展前景主要原因，他表示，“老實說我認為，對於邊緣路由和交換、甚至對於DDoS（分佈式拒絕服務）設備中的傳統防火牆來說，最大的威脅來自真的能夠奪取這個市場的CDN。”
03響應更加及時如今AR、VR、4K、8K、直播、短視頻、遊戲、雲上辦公、雲上娛樂、自動駕駛、智能家居、智能交通等各種場景日益普及，這些場景下的應用對傳輸、計算、存儲等的速度和效率要求也越來越高。
以自動駕駛為例，在這方面，幾乎是要求“0延時”的響應速度。谷歌曾表示其自動駕駛汽車每秒產生的數據高達1GB，面對自動駕駛方面由攝像頭、雷達和激光雷達等眾多傳感器創造的大量原生數據，以及人與車、人與路、車與車和車與路等各種交互數據，傳統數據中心模式的響應、計算、存儲和傳輸速度，顯然是不夠的。這麼慢的響應速度，汽車可能早已經發生了碰撞。這時候“近端處理”的邊緣計算，自然就成為了“實時化”要求的最好選擇。
04更高的可用性和強壯性雲計算中心如果發生節點或者單個虛擬機故障，將會影響連接網絡的成千上萬個設備，其結果是災難性的。此前，即使是阿里雲和騰訊雲這樣頂尖的國內雲服務廠商，也多次出現過重大的故障，更遑論其他的中小云服務廠商了。相比較起來，邊緣計算的分佈式架構，即使一個設備發生故障，也不會影響其它設備，在使用的可靠性和強壯性上，都要高得多。
誤區二 邊緣計算不安全
實際上：邊緣計算本質上是數據的分佈存儲和計算，比雲計算更安全
邊緣計算和雲計算，誰更不安全？
客觀地說，相比於雲計算數據中心機房，在防火防震、容災、電力設施、消防乃至新風系統等方面，邊緣計算在邊緣終端上的防護確實是要相差很多。只不過，值得一提的是，無論是邊緣計算還是雲計算，最大的安全威脅不是來自於物理層面，而是來自於網絡傳輸、計算和存儲層面。
世界經濟論壇此前發佈的《2018年全球風險報告》顯示，網絡攻擊成為2018年全球僅次於自然災害與極端天氣事件之外的第三大風險因素，排名在氣候變化減緩與應對措施失敗、人為環境災害、恐怖襲擊和非法貿易等之上，可見其危害程度。Positive Technologies也表示，2018年全球受網絡攻擊用戶達7.65億，這意味著在全球40億左右的互聯網用戶中，大約每五個人中，就有一個人受到網絡攻擊，形勢相當嚴峻。
邊緣計算之所以比雲計算更安全，核心在於其在根本邏輯架構上的優勢。在大部分情況下，邊緣終端收集的敏感數據和關鍵信息，比如支付卡行業（PCI）和個人身份信息（PII）、個體標籤數據、銀行賬戶密碼、電商平臺消費數據、搜索記錄、甚至智能攝像頭數據等，不再需要上傳到數據中心。在邊緣終端，這些數據就可以得到及時、有效的處理，比如計算、存儲、加密和訪問控制等，這樣就可以滿足很多客戶和用戶不允許自己的數據傳到雲端的需求，而且也可以極大地避免不同的國家在數據安全、個人隱私和法律條款等方方面面的合規要求。
還有一點值得一提的是，相比雲計算數據中心這一明顯的“目標”，邊緣計算在分佈層面還有“化整為零”的防暴露優勢。這種“既無所在，又無所不在”的天然優勢，加大了攻擊的難度和門檻。這也是邊緣計算更為安全的重要原因之一。
誤區三
邊緣計算更易於管理
實際上：邊緣計算並不簡單，運維和管理能力是核心競爭力之一
一邊是超大規模的數據中心，另一邊是極簡主義的邊緣終端，所以不少人第一反應會認為相比於雲計算，邊緣計算更加易於管理。實際上，這個看法是錯誤的。邊緣計算和雲計算其難易點，各有不同。
傳統雲計算數據中心，運維和管理主要包含全維度日常監控、全流程的IT規範化、全節點自動化處理、一體化的管理模式、以業務為導向的服務能力等方面。這其中有兩個核心，一個是事前預控，另外一個是事中“在場”處理。這兩點讓看似很複雜的雲計算的運維和管理，變得簡單和可控起來。
而邊緣計算之所以說“並不簡單”，就在於邊緣終端的問題往往發生在“千里之外”的遠端，這就需要邊緣計算廠商有著更強的定位、遠程修復、運維和管理能力。在邊緣計算聯盟白皮書中，就指出邊緣計算面臨：海量連接與異構、業務的實時性、應用的智能性、數據的優化、安全與隱私保護等痛點。與此類似，韋恩州立大學計算機科學系教授、博士生導師施巍松也歸納了網絡技術、隔離技術、體系結構、邊緣操作系統、算法執行框架、數據處理平臺、安全和隱私等邊緣計算的七大核心技術。
無論是痛點也好還是技術也罷，所有這些其實都與運維和管理高度相關，可見邊緣計算的運維和管理，其實不簡單。
為了加快邊緣計算的落地，並加強在運維和管理方面的能力，國內外廠商都紛紛推出了融合容器技術的邊緣計算平臺，比如全球最大雲服務商亞馬遜AWS、工業互聯網鼻祖GE Digital等推出的邊緣計算平臺等，就都採用了容器技術；而在國內，網宿科技也在去年推出的邊緣計算平臺中，同樣使用了融合容器等虛擬化技術。
值得一提的是，同樣基於分佈式架構這個基礎，讓邊緣計算跟CDN其實有著異曲同工之妙。換句話說，國外Akamai，國內的網宿科技、藍汛等廠商，可能在面臨邊緣計算的運維和管理時，都有“似曾相識”的經驗和能力可供複製。
誤區四
大的雲計算廠商更具有優勢
實際上：邊緣計算各類型廠商各有優勢，大型雲計算廠商面臨左右互搏的問題
邊緣計算哪一類廠商最具優勢？可能大家第一反應是大型的雲計算廠商。其實不然，至少從目前的發展態勢上看，邊緣計算、雲計算、硬件製造和CDN等各類廠商各有優勢。
大型雲計算廠商的優勢自不必多言，而其劣勢在於自身的“囚徒困境”所致。
眾所周知，雲計算本身是一個超重資產的投入，阿里巴巴在餘杭建造的浙江雲計算數據中心，投入高達62億元；無獨有偶杭州鋼鐵集團有限公司投資建設的雲計算數據中心，總投資預計也高達30億元。如此重金投入之後，面對邊緣計算這一新鮮勢力，哪怕知道其再有潛力，也很難去革自己的命。而且邊緣計算和雲計算、CDN等業務一樣，大型雲計算廠商，都有一個不夠獨立第三方、不夠客觀性的“身份劣勢”，自己無所不包的業務，勢必會讓很多細分領域的廠商，在選擇時有所顧忌。
就超重資產投入而言，大型雲計算廠商是如此，中型雲計算廠商也是一樣。只不過他們更為尷尬的地方在於，大型雲計算廠商實力雄厚可以承受，而中型雲計算廠商不投入則業務難以做大，投入則成本又難以承受。而且在邊緣計算這種新技術、新時代來臨時，雲計算廠商都要一方面面臨左右互搏的尷尬，另一方面還要面臨尾大不掉的困境。
來自Gartner的報告顯示，全球IoT數據量正在以每年59%的速度遞增，到2025年，數據量將激增至163ZB，遠超當前任何互聯網公司所儲備的數據量。毫無疑問，就IoT來說，在5G的加持下，邊緣計算要明顯優於雲計算，所以對大中型雲計算廠商而言，到底是要保留今天的已有成果，還是及早轉向未來更寬廣的賽道和空間，還真是個令人糾結的問題。
誤區五
邊緣計算可以彎道超車
實際上：先發優勢遠勝後發優勢，邊緣計算要“趁早為王”
“很多人輸就輸在，對於新興事物第一看不見、第二看不起、第三看不懂、第四來不及。”馬雲曾經這樣告誡過。毫無疑問，邊緣計算就是當今TMT行業最大的新興事物之一。
熟悉TMT行業的人都知道，其細分領域所謂“彎道超車”的機會並不太多。原因在於落後者以同樣的方式追趕領先者，那麼幾乎是永遠也追不上的，即時通訊、社交、搜索、電商、安全等領域，無不如此。
很顯然，邊緣計算也會是如此。要知道邊緣計算是產品、技術、解決方案和服務等各方面的綜合比拼，不像O2O、網約車、共享單車等領域，有錢就能解決問題。所以O2O、網約車、共享單車這幾個領域，和前面說的領域不一樣，最終的“勝者”並不都是最初的先發者。
邊緣計算最早的“先發者”，應屬一票CDN廠商。因為CDN一定程度上，是僅僅涉及到內容分發的“邊緣計算”，或者說是邊緣計算的細分表現形式之一，甚至可以把邊緣計算看作是CDN在業務和技術領域的“升級版”。所以，在市場還沒有“邊緣計算”的時候，CDN廠商已經在做邊緣計算做的事情了。而如今CDN廠商在角逐邊緣計算的過程中，自然有了天生的網絡、節點等優勢。由此，也難怪無論是國外的Akamai、EdgeCast、Fastly、Cloudflare，還是國內的網宿科技、藍汛等等，個個都充滿生機和激情，因為他們身上的基因，讓他們佔據了有利的先發地位。
除了廠商之外， 很多敏銳的投資機構也早早地開始了行動，包括德森霍洛維茨基金（Andreessen Horowitz）、軟銀（Softbank）、伯克希爾哈撒韋公司（Berkshire Partners）和高盛（Goldman Sachs）等在內的，幾乎所有頂級風投基金都已紛紛押注邊緣計算領域的初創公司。邊緣人工智能解決方案提供商Anagog、雲和邊緣計算公司Packet.inc、基礎架構和邊緣計算解決方案提供商Vopor.io以及邊緣智能軟件公司Swim.ai等大批湧現的初創公司紛紛獲得了頂級風投的資金注入。
所有這些都在表明，邊緣計算彎道超車的機會並不大。
要想取得立足之地，就要趁早出發，爭取獲得先發優勢！
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