論諸葛孔明的錦囊妙計與邊緣計算...

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在諸葛亮用錦囊妙計使得周郎賠了夫人又折兵的經(jīng)典橋段中，如果把諸葛亮比作云計算中心，那么三個錦囊就是三個邊緣計算場景，諸葛亮通過對大量數(shù)據(jù)的收集和處理，訓(xùn)練出相應(yīng)的模型，并把這些模型送給趙云，讓其在遇到難題的時候可以“推理”解決。

《三國演義》刻畫的人物眾多，不同的讀者各有所愛，但筆者相信很多人都會對諸葛孔明印象深刻。通過羅貫中的筆，我們看到了一個“智多近妖”的孔明先生，留下了許多為后人所津津樂道的故事。

諸葛亮的錦囊妙計

筆者最喜歡諸葛亮的三個錦囊讓劉備娶到了第三個媳婦，使周瑜賠了夫人又折兵的經(jīng)典橋段。

如果把諸葛亮比喻為云計算中心，那么三個錦囊就是三個邊緣計算場景，諸葛亮通過對大量的數(shù)據(jù)收集和處理，訓(xùn)練出相應(yīng)的模型，并把這些模型送給趙云，讓其在遇到難題的時候可以“推理”解決。

通過錦囊妙計的橋段，我們對云計算和邊緣計算有了更直觀、更生動的認(rèn)識。

諸葛亮在中軍帳中通過對敵方將領(lǐng)、地理環(huán)境、天氣條件、己方實(shí)力的分析和訓(xùn)練，得出一個戰(zhàn)爭模型，在外的將領(lǐng)手持錦囊就可以根據(jù)戰(zhàn)場環(huán)境進(jìn)行推理指揮，這中間就省去了中軍帳和前線的交流時間。

但這么做會有幾點(diǎn)問題，比如，諸葛亮考慮的不夠周全（數(shù)據(jù)量不夠），將領(lǐng)打開錦囊的順序出現(xiàn)錯誤，敵方臨陣換將，戰(zhàn)場環(huán)境發(fā)生改變等等，都會使錦囊變成廢紙，甚至產(chǎn)生負(fù)面影響。即使有八百里加急、飛鴿傳書等類似4G、5G的通信方式，也難免會因?yàn)轳R匹、飛鴿的數(shù)量不足，或者途中遇到其他變故使得戰(zhàn)報的有效性大大延時，甚至出現(xiàn)錯誤，進(jìn)而延誤戰(zhàn)機(jī)。而比較好的辦法就是諸葛亮將中軍帳的能力下沉，前線將領(lǐng)也應(yīng)該熟悉模型的訓(xùn)練方法，并根據(jù)戰(zhàn)場環(huán)境實(shí)時修正作戰(zhàn)指示。

同樣的道理，隨著數(shù)以百億級的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，以及指數(shù)級數(shù)據(jù)的爆發(fā)，云計算、帶寬都會面對更大的壓力，而邊緣計算的分布式計算和實(shí)時響應(yīng)等能力就可以很好的緩解云計算所面臨的問題。當(dāng)然，邊緣計算并不是替代云計算，而是補(bǔ)充云計算在某些方面的不足，俗話說，三個臭皮匠頂個諸葛亮，而邊緣計算所充當(dāng)?shù)慕巧^不止是臭皮匠可以相比的。

頂?shù)昧恕癗個臭皮匠”的邊緣計算

提到邊緣計算，大家并不會感到陌生，與云計算、霧計算等有著千絲萬縷的聯(lián)系。邊緣計算是一種分布式運(yùn)算架構(gòu)，將應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)資料與服務(wù)的運(yùn)算，由網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)移送到網(wǎng)絡(luò)邏輯上的“邊緣節(jié)點(diǎn)”進(jìn)行處理。

這么做的原因是，并不是所有數(shù)據(jù)都需要上傳云端存儲計算，更多的數(shù)據(jù)可以在邊緣側(cè)收集和處理，這樣可以大大減少云端壓力，并且很多決策都需要實(shí)時的進(jìn)行，上傳云端的反饋時間往往可以讓數(shù)據(jù)變得毫無價值。此外，相比于云計算的數(shù)據(jù)集中上傳，邊緣計算可以大幅度減少數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。

如果說云計算是高高在上的云，那么邊緣計算就是落到土里的雨，最接近于植物根部。

邊緣計算的市場有多大，不好說，也不敢說。根據(jù)各權(quán)威機(jī)構(gòu)給出的數(shù)據(jù)顯示，未來幾年將會有500億甚至1000億臺設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，軟銀的孫正義表示，未來20年，ARM架構(gòu)芯片的年出貨量將達(dá)到1萬億顆，這也是軟銀收購ARM的原因。

從目前的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀來看，我們可以預(yù)測邊緣計算在自動駕駛、智能制造、智慧城市、智能家居等都會有很廣闊的前景。

以自動駕駛為例，自動駕駛汽車隊數(shù)據(jù)的傳輸和交互延遲要求非常高，邊緣計算更靠近數(shù)據(jù)源，可以快速的處理數(shù)據(jù)并作出實(shí)時的判斷。如果把每臺汽車的數(shù)據(jù)上傳到云端，經(jīng)過計算作出判斷并下達(dá)指令，大量的數(shù)據(jù)除了會給帶寬帶來壓力之外，還會給云端帶來計算負(fù)荷，無人駕駛對數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊笫呛撩爰壍模吘墏?cè)的數(shù)據(jù)處理、傳輸和決策則可以達(dá)到這一指標(biāo)。對于其他類似的場景，邊緣計算同樣適用。

邊緣計算領(lǐng)域的玩家

既然邊緣計算有諸多利益，未來超過 50% 的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)分析、處理與儲存，面對巨大的市場規(guī)模，怎么少得了領(lǐng)域巨頭的參與，微軟、亞馬遜、阿里、華為、英特爾、ARM等祭出了自己的邊緣計算大招。邊緣計算儼然成為了計算與平臺之爭下半場的高地。

亞馬遜-AWS Greengrass

亞馬遜AWS的邊緣計算服務(wù)Greengrass是一種允許用戶以安全方式為互聯(lián)設(shè)備執(zhí)行本地計算、消息收發(fā)和數(shù)據(jù)緩存的方案。

Greengrass將AWS無縫擴(kuò)展至設(shè)備端，以便用戶更加輕量的在本地操作其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，同時，制造商仍然可以使用云端進(jìn)行管理、分析以及展開其他應(yīng)用服務(wù)。借助AWS Greengrass，即使在無法連接到云平臺的狀態(tài)下，Greengrass設(shè)備仍然可以通過本地網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的通信與處理，待連接恢復(fù)依然可以把數(shù)據(jù)同步到云端。

根據(jù)諾基亞實(shí)驗(yàn)室對AWS Greengrass的測試結(jié)果顯示，93%的數(shù)據(jù)可以在邊緣處理，與以往集中式的云平臺相比，往返時間減少了28%，延遲時間降低了39%。

微軟-Azure IoT Edge

關(guān)于邊緣，微軟將“邊緣”定義為用戶與云進(jìn)行交互的所有東西。在微軟的定義中，邊緣設(shè)備可以是任何虛擬現(xiàn)實(shí)/混合現(xiàn)實(shí)設(shè)備，無人機(jī)，本地化的個人電腦和服務(wù)器。

微軟Build 2017大會上，微軟宣布正在進(jìn)入一個智能云（IntelligentCloud）與智能邊緣（Intelligent Edge）的世界。而世界也將會出現(xiàn)兩個變化，一是用戶體驗(yàn)與交互上的變化，同樣的體驗(yàn)會普及到各個設(shè)備中，比如PC、手機(jī)、汽車等；二是計算能力邊緣化，這主要是由于物聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)量越來越多，這就對計算能力下沉提出了要求，意味著AI和計算都要更加分布。

在Build 2017和2018大會上微軟先后發(fā)布了Azure IoT Edge服務(wù)和開源Azure IoT Edge Runtime，Azure IoT Edge可以在本地計算設(shè)備上進(jìn)行計算，節(jié)省時間；Azure IoTEdge Runtime是可以在每個物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備上運(yùn)行的軟件部分，用于管理部署到每個設(shè)備的模塊。未來，微軟還將發(fā)布“Project Kinect for Azure”，推出一系列前端設(shè)備傳感器。

阿里-Link Edge

在2018云棲大會·深圳峰會上，阿里云宣布2018年將戰(zhàn)略投入邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域，并推出首個IoT邊緣計算產(chǎn)品Link Edge，將阿里云在云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能的優(yōu)勢拓寬到更靠近端的邊緣計算上，打造云、邊、端一體化的協(xié)同計算體系。

開發(fā)者能夠通過Link Edge將阿里云的邊緣計算能力部署在各種智能設(shè)備和計算節(jié)點(diǎn)上，如車載中控、工業(yè)流水線控制臺、路由器等，還可以將開發(fā)者可將深度學(xué)習(xí)的分析、訓(xùn)練過程放在云端，將生成的模型部署在邊緣網(wǎng)關(guān)直接執(zhí)行。

華為-EC-IoT

16年年底，由華為、英特爾、ARM、中科院沈陽自動化所、軟通動力等六家單位聯(lián)合發(fā)起的邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（ECC）正式成立。

MWC2017上，華為發(fā)布了基于邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)EC-IoT（Edge Computing IoT，邊緣計算物聯(lián)網(wǎng)）解決方案，將邊緣計算和云管理引入物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，基于SDN的敏捷控制器及具有邊緣計算能力的物聯(lián)網(wǎng)關(guān)（AR 500系列產(chǎn)品）就近提供智能服務(wù)，在靠近設(shè)備或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，部署融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的邊緣計算網(wǎng)關(guān)，為邊緣計算提供包括設(shè)備域，網(wǎng)絡(luò)域，數(shù)據(jù)域和應(yīng)用域的平臺支撐。

當(dāng)然，邊緣計算的參與者還有很多，理論上所有邊緣側(cè)的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都適用于邊緣計算。并且大多數(shù)公司采取的策略還是抱團(tuán)取暖，畢竟身處萬物互聯(lián)的時代，閉門造車是不可取的。

而邊緣計算的爆發(fā)也印證了天時地利人和達(dá)天下的道理，對于天時，百億千億設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不是云計算自己能夠處理的，地利方面，邊緣計算更接近于設(shè)備端或數(shù)據(jù)源，至于人和，市場正在尋找一種新的、高效的計算模式。