云雾之后,边缘计算已来
在各种“计算”层出不穷的时代，又一“网红计算”横空出世。在刚刚过去的第四届世界互联网大会上，它备受关注，被捧为“技术明珠”。它，就是边缘计算。
边缘计算是什么
“边缘计算是指在数据源的边缘地带完成的运算程序。”2017年12月29日，天津大学计算机学院教授王晓飞接受了科技日报记者的采访，他的研究领域正是边缘计算和存储。他介绍说，边缘计算是一种分散式运算架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点移送到网络逻辑上的“边缘节点”进行处理。
大数据时代，越来越多的数据被传至云端进行存储计算，再返回到终端显示结果。这一过程不仅增加了云端压力，还会造成干路数据堵塞，影响数据处理和反馈的时间。
为解决上述问题，雾计算应运而生。雾计算的原理与云计算一样，都是把数据上传到远程中心进行分析、存储和处理。但相比云计算要把所有数据集中运输到同一个中心，雾计算的模式是设置多个中心节点，即所谓“雾节点”处理数据。
雾计算出现后，一种更激进的想法随之产生：既然数据送到云端是送，送到分散的数据中心也是送，那为何不干脆在距离终端最近的地方完成数据存储和计算？于是就有了边缘计算。
王晓飞给科技日报记者打了个比方：“云计算是把所有东西都往‘云’里送，雾计算则是把数据往身边‘雾气’里送，这种逻辑被称为‘分散式云计算’，而边缘计算干脆把数据直接送到手心里。”
搭上物联网发展的快车
数据是人工智能发展的基础，即使强大如“阿尔法狗”，没有大量的数据训练做加持，它也不可能成功。如今，互联网每天所产生的数据量已超出想象。据思科VNI报告预测，到2020年，一个互联网用户平均每天约产生1.5GB数据量。在万物互联时代，数据将更多来自边缘侧不计其数的传感器和终端设备，传统的计算系统并不能有效利用这些数据。为满足新的数据处理需求，边缘计算被推到了舞台中央。
而边缘计算的“蹿红”，离不来其幕后推手——物联网。
在王晓飞等业内专家看来，相较云计算和雾计算，边缘计算更聚焦于实时、短周期数据分析。由于靠近数据源，边缘计算能在本地网络中完成运算，操作数据不用上传至云端，大幅提升了数据处理速度并降低带宽成本，因此可以很好地支撑物联网运行。
“虽然边缘计算日渐受到重视，但它不会从根本上代替云计算，二者互为补充。因为，边缘计算所处理的数据只是局部数据，要想全面了解数据还需要云计算在后端进行综合处理。”王晓飞说。
短期内难现爆发式发展
目前，智慧城市照明系统是边缘计算常见的应用场景。例如，将城市照明路灯统一接入物联网络，管理者可实现可视化管理以及预测性维护。在深夜车流较少时，可调低路灯亮度、间隔开灯；在光照条件不好的阴雨天，可根据外界情况及时调节亮度……
边缘计算也悄然来到我们身边。“高档社区和办公场所的刷脸门禁，也是生活中边缘计算最常见应用。”王晓飞介绍说，门禁系统需要快速识别摄像头前的人像，以便迅速给出开门与否的指令。如不使用边缘计算，最简单的方式是前端摄像机捕捉到视频信息，然后把数据以流媒体方式压缩后传输到后端，获得运算结果后再返回前端。这种信息传输方式不仅加大了网络带宽和后端存储的压力，也耗费了大量时间。
不过，倘若如此，恐怕客人早就等不急了。这时边缘计算就派上了用场。它能快速识别人像、给出指令，最后只需把计算结果传送到远程服务器即可。“它的响应速度是毫秒级的，而且操作方便。”王晓飞说。
边缘计算的前景似乎一片大好，但许多技术问题还有待解决。“短期内边缘计算难以呈现爆发式发展，还有很长的路要走。”王晓飞说，边缘计算作为一种颗粒式的数据处理服务，目前面临两大技术瓶颈。一方面，边缘计算难以兼容异构。这导致真正具备边缘计算能力的家居设备和网络非常少。另一个是芯片技术。“未来，目前云端的数据运算工作将转移至前端，由前端直接进行处理。这就需要前端具备强大的数据处理能力，需要相应的芯片技术作为支撑。因此，芯片技术的发展将直接影响着边缘计算的应用。”他说。
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