楠木軒

解鎖萬億級市場,邊緣計算不“邊緣”

由 雋寶霞 發佈於 科技

編輯導讀:邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的一側,採用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台,就近提供最近端服務。隨着雲計算領域寡頭格局的形成,未來十年邊緣側將具備更多的發展和投資空間。本文作者將圍繞邊緣計算進行四點分析,希望對你有幫助。

萬物互聯時代,邊緣計算離我們很遠嗎?從VR/AR遊戲、超清視頻,到遠程醫療和自動駕駛,流暢低時延的智能生活背後,都有它的身影。

關於邊緣計算,行業裏有一個慣用的比喻:章魚的大腦作為中央節點,只處理40%的信息;剩下60%的神經元分佈在八條腿(腕足)上,就近思考解決問題、快速做出反應——後者就相當於邊緣計算。

5G和物聯網發展,帶來數據的爆發式增長,以及對算力的更高要求,邊緣計算呼之欲出。連續三年被全球最大IT諮詢公司Gartner評為“十大戰略性科技”,邊緣計算是否已經走到當打之年?

太長不看版|邊緣計算投資的勢與機:

先説結論:隨着雲計算領域寡頭格局的形成,未來十年邊緣側將具備更多的發展和投資空間。我們相信,在邊緣計算領域可以誕生新的平台性的大型科技企業,在靠近邊端的場景下,賦能各行業客户進行數字化、智能化轉型升級。隨着邊緣側數據通信、存儲、處理量的爆發式增長,其數據價值將被進一步釋放。

我們看好邊緣計算,主要基於3方面考量:

  • 邊緣計算是一個明確的,巨大的增量市場,數據向邊緣下沉的趨勢明顯;
  • 應用領域極為廣泛,靠近業務現場的複雜性特點給創業型企業帶來機遇;
  • 萬物互聯的大背景下,邊緣計算具備平台性機會;

未來,我們看好4個細分方向:

  • 滿足端側的低成本、低時延通用型計算&通信芯片;
  • 基於超高速通信、存儲、彈性算力調度核心技術的邊緣雲基礎設施解決方案;
  • 滿足邊緣側的超大規模連接、低成本設計、高可靠性、高安全性要求,在資源受限及設備異構的複雜環境下,提供雲中立的、輕量化的、開放的邊緣計算IOT平台架構;
  • 基於邊緣的、現場的垂直行業paas/saas平台;

接下來,從頭開講邊緣計算的前世今生。

01 四大問題|解構邊緣計算

2020年,全球預計將有超過500億的終端、2120億的傳感器,其中我國約佔全球數量的7%左右,其節點規模遠遠大於互聯網,物聯網接入節點數量呈爆發性增長趨勢。

物聯網的發展,為網絡傳輸的實時性、網絡帶寬帶來新挑戰,也對數據的存儲、分析、處理提出新要求。集中式的雲計算模型已然無法滿足萬物互聯下的海量數據的高效傳輸以及處理需求。伴隨着5G的發展,邊緣計算應運而生。

在本小節中,我們將從四個問題出發,圍繞邊緣計算的定義、架構、特點/優勢、關鍵技術等進行拆解。

1. 什麼是邊緣計算?

邊緣計算(Edge Computing)是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側,融合網絡、計算、存儲、應用等核心能力的分佈式開放平台,就近提供邊緣智能服務,滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

2. 邊緣計算的參考框架是什麼樣的?

從整個系統框架來看,邊緣計算分為雲、邊緣、現場(端)三層,強調“雲邊端”一體化。其中邊緣層位於雲和現場層之間,起到橋樑的作用,南向支持各種現場設備的接入,北向支持與雲端對接,自身具備一套邊緣計算的服務框架,可以搭建一系列邊緣應用,包含一套邊緣計算應用管理平台,硬件層面以邊緣節點的形態呈現:

1)邊緣節點

呈現形式是硬件實體,是具有計算、網絡和存儲能力的功能模塊,是承載邊緣計算業務的核心,如邊緣盒子,智能路由器,邊緣智能處理器等。

2)邊緣應用管理平台

負責對端層的各項數據和功能進行統一管理和調度,並將部分數據傳輸到雲端進行更加深入的分析。

3. 邊緣計算的特點及優勢?

邊緣計算擁有顯著的“CROSS”價值:即聯接的海量與異構(Connection)、 業務的實時性(Real-time)、數據的優化(Optimization)、應用的智能性(Smart)、安全與隱私保護(Security)。

關於邊緣計算的特點 ,網絡上有一些非常詳盡的解釋,這裏我們做了一些簡化,實際應用中主要有以下幾點:

  • 更安全:數據本地化存儲,保障用户的數據隱私
  • 更實時:毫秒級響應時間,支持實時服務
  • 更經濟:邊緣處理數據,大幅節省帶寬成本
  • 更穩定:適配弱網環境,提供高可用服務
4. 關鍵技術有哪些?

1)虛擬化技術

邊緣計算中,計算、存儲、網絡資源均採用了虛擬化技術,將硬件資源池化,並用軟件進行智能化調度。極大地方便了移動邊緣計算實現統一的資源管理;同時網絡虛擬化技術提升數據傳輸的智能化程度,減少傳輸時間。

2)雲技術

邊緣計算需要滿足多用户共享網絡邊緣計算和存儲資源,但服務器容量相比起雲計算處理中心的服務器容量較小,因此需要引入雲化的軟件架構,將軟件功能按照不同能力屬性分層解耦部署,實現有限資源條件下任務處理的高可靠性、高靈活性、可擴展性。

3)SDN技術

移動邊緣計算部署在網絡的邊緣,需要大量的接口配置、對接和調測,SDN 技術將核心網的用户面和控制面進行分離,並向上提供靈活的可編程能力,這極大地提高了網絡的靈活性和可擴展性, 同時大幅減少了網關的配置工作。

02 發展歷程|邊緣計算的“當打之年”

邊緣計算如同雲計算,都是應時代發展而迅速蓬勃生長的新需求。以雲計算為例,2013年,中國國內雲計算市場僅有 47億人民幣,但到了2019年,國內總市場規模超過千億,全球總市場達500億美元。而五年前誕生的邊緣計算正如雲計算一般,正在以超高速的發展速度賦能各行各業。

通過谷歌學術上以“邊緣計算”為關鍵詞的文章數量的統計結果顯示,邊緣計算的成長軌跡可以劃分為三大階段:技術儲備階段、快速發展階段、行業落地階段。

技術儲備階段(1998-2015)

1998年Akamai公司提出的CDN網絡成為邊緣計算的雛形。後經歷Cloudlet(又被稱為“小朵雲”)概念,從內容緩存過渡到了功能緩存。自此,邊緣計算有了基本形態,在學術科研領域開始被廣泛研究。

快速增長階段(2015-2018)

2015年起,邊緣計算在美國政府、學術界、工業界炙手可熱,國內的發展速度逐步加快,行業協會、科技企業、研究機構共同推動邊緣計算快速發展。

行業落地階段(2018-至今)

5G的快速發展助力邊緣計算向各行業快速滲透,雲計算公司、CDN公司、電信運營商、設備廠商、研究機構及行業組織活躍,迎來創業和資本熱潮。

而從邊緣計算的範圍擴展來看,其演進又主要可以被概括為鏈接、智能、自治的過程:

第一階段:連接

實現終端、設備和傳感器的海量、異構與實時連接,網絡自動部署與運維,實現可靠性、安全性和互操作性。

第二階段:智能

隨着邊緣側海量數據的積累,在邊緣側逐漸建立更多的上層應用以實現數據分析與自動處理,從而大幅度提升效率,降低成本。

第三階段:自治

在人工智能等新技術使能下,邊緣智能得到進一步發展,不但可以自主進行業務邏輯分析與計算,而且可以動態實時地自我優化、調整執行策略,典型應用如無人工廠。

03 玩家一覽|數百億美元全球市場,誰來撼動?

邊緣計算市場有多大?據IDC預測,未來超過50%的數據需要在邊緣側進行存儲、分析、計算;根據Grand View Research的最新報告,到2027年,全球邊緣計算市場規模預計將達到154億美元,預測期內複合年增長率為38.6%。放眼至整個物聯網,預計2025年全球物聯網市場達15670億美元/CAGR39%。

聚焦國內,2020年中國邊緣計算市場規模達185億,最近幾年的年YOY都在55%以上;邊緣計算是一個巨大的增量市場。

邊緣計算產業目前處於早期階段,產業構成從上游芯片,模組、系統架構到中游的方案商、運營商、下游的智能終端和行業應用,整個生態都在積極探索新的商業模式和客户價值。行業圖譜呈典型的金字塔型結構。

上游:

芯片、傳感器、網關、通信模塊、軟件系統等;邊緣計算推動設備廠商轉向智能與開放,包括硬件設施和軟件設施;

中游:

雲服務提供商、電信運營商等;邊緣計算服務提供商聚焦到特定領域作為突破口;

下游:

智能應用開發商、智能終端開發商等。邊緣計算賦能智能終端和應用呈現快速增長。

在上下游鏈條中,主要有產業聯盟和研究機構、芯片廠商、電信運營商、系統及設備提供商等角色。其中,芯片廠商、系統及設備提供商中聚集了大量創業公司。

產業聯盟和研究機構:

主要有邊緣計算產業聯盟ECC、歐洲電信標準化協會ETSI、中國信通院、linux基金會發起的相關行業組織等;

芯片廠商:

包括計算芯片和通信芯片。當前聚焦在AI-EI芯片上,計算平台廠商包括華為、Google、Wave computing、Graphcore 等;應用於特定場景的廠商包括地平線、Movidious、Deephi Tech、 Inuitive、Mythic、芯翼科技等;

電信運營商:

MEC產業鏈的核心,針對不同的應用場景部署 MEC 網絡,提供 MEC 基礎服務,包括中國移動、中國電信、中國聯通等,很多時候運營商扮演集成商的角色,整合合作伙伴或創業公司產品;

系統及設備提供商:

聚集產業鏈中數量最多的企業,面向各個領域聚集了大量的創業公司。

硬件方面,以通用產品為主,包括智能網關、邊緣盒子或端側智能設備;行業方面如工業、智慧家居、汽車、能源行業等,供應商包括華為、小米、圖鴨科技、江行智能、微雲智聯、飛諾門陣等 ;軟件及解決方案方面:包括雲計算巨頭、電信設備巨頭及CDN 服務商及創業公司等,包括華為、阿里,百度,創業公司包括中科海微、江行智能、微雲智聯、秒如科技、輕舟雲等。

從整個行業的特點和演進趨勢來看,主要分為幾個派系、雲計算巨頭派、電信設備巨頭派、CDN派,創業公司派。

其中創業公司的機會更多在於垂直領域或更靠近端側,邊緣計算對雲廠商造成了一定的衝擊,但因邊緣側業務的複雜性是指數級的上升,雲廠商的觸手也很難深入。

電信設備巨頭派及雲計算廠商如華為、英特爾、阿里、ARM、軟通動力等成立邊緣計算產業聯盟,旨在在搭建邊緣計算產業合作平台,推動 OT 和 ICT 產業開放協作,覆蓋工業製造、智慧城市、 電力能源、交通四大行業;未來將形成雲廠商與邊緣計算企業共生的雲邊協同生態,對於邊緣計算創業公司的成長機會來説我們保持樂觀。

CDN玩家派:由於 CDN 具有與生俱來的邊緣節點屬性,低延時和低帶寬,使其在邊緣計算市場具有較大的先發優勢。

04 加速場景化落地|賦能萬物互聯

幾個邊緣計算可以顯著賦能哪些領域?在此我們簡單列舉。其中既有能源互聯網、工業互聯網等產業端應用,也有AR/VR/高清視頻、無人駕駛、智慧門店、醫療保健這樣和日常生活更近的場景。

1. 能源互聯網

中國在能源互聯網領域的投入巨大,僅智能電網方向就有近800億的智能化升級改造的需求。智能化一方面體現在供電側的降本提效、智能運維、提升安全性方面,一方面體現在用電側對於海量電力數據的現場實時處理,能源調度上,隨着邊緣計算技術的成熟,用户側的業務將實現進一步的下沉,靈活部署、實時更新服務成為可能。

2. 工業互聯網

工業現場的場景具備通信協議多樣化,設備、傳感器,硬件架構異構性等特點,對實施性、可靠性、安全性有極高的要求;隨着邊緣計算系統平台架構的成熟,可實現多協議集成,軟硬件解耦,並具備智能化,實時互操作,彈性算力調度及在線升級;邊緣計算賦能整個工業互聯網生態的效益十分顯著。邊緣側設備的智能化,將進一步降低硬件成本並提高附價值。

3. AR/VR/高清視頻

AR/VR及高清視頻對傳輸帶寬和算力有很高的要求。隨着AR/VR應用程序及視頻和遊戲內容的激增,邊緣雲基礎設施可以根據用户座標就近提供彈性算力,結合5G提供超高速通信,進而實現頭顯的輕量化、低成本化,使設備終端可以快速普及。

4. 無人駕駛

自動駕駛汽車創造了大量數據,其中大部分需要與鄰近的汽車共享。邊緣計算設備在確保信息處理和快速傳輸到其他車輛方面發揮了重要的作用,允許司機立即收到其他司機的警告信息。結合車聯網、車路協同,通過樓宇級,道路級別邊緣計算節點為整個智能駕駛網絡提供強勁的通信算力支撐。

5. 智慧門店

未來餐廳或汽車4s店將基於邊緣計算技術,通過智能邊緣節點連接所有端側設備和管理後台,將消費者、門店、店員進行統一現場管理。

6. 醫療保健

各種telehealth工具及設備上存儲的數據可用於更新患者的數字醫療記錄,現有的雲基礎架構無法管理這些數據量。邊緣計算將這些醫療設備連接起來,在緊急情況下為醫院和醫生提供可靠和最新的患者信息;同時結合5G和邊緣計算,遠程醫療將快速普及,實現城市與鄉村醫療資源的普惠。

5G結合邊緣計算,是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量之一。華映資本長期看好邊緣計算相關細分賽道機會,並將繼續關注雲計算、大數據、邊緣計算等領域投資。

參考資料:

邊緣計算相關企業行業訪談:

華信諮詢《走進邊緣計算產業》

中國移動《邊緣計算與雲計算協同白皮書(2018)》

OpenStack基金會《邊緣計算—跨越傳統數據中心》

白皮書開放數據中心標準促進委員會(ODCC)《邊緣數據中心應用場景白皮書(2018)》

邊緣計算產業聯盟(ECC)、工業互聯網產業聯盟(AII)《邊緣計算與雲計算協同白皮書(2018)》

阿里雲、中國電子技術標準化研究院等《邊緣雲計算技術及標準化白皮書(2018)》

邊緣計算產業聯盟,工業互聯網產業聯盟.《邊緣計算與雲計算系統白皮書》

中國移動邊緣計算開放實驗室《中國移動邊緣計算技術白皮書》

阿里雲邊緣計算:樰籬《如何利用邊緣計算,實現低延時、高質量的互動課堂體驗》賽博研究院[譯]

Gartner《邊緣計算的12個前沿應用》

卿昱《雲計算安全技術》

中國聯通《聯通邊緣計算白皮書》

騰訊研究院《貿易摩擦下的雲機會:運籌於5G,決勝在邊緣計算》

施巍松,孫輝,曹傑,等. 《邊緣計算:萬物互聯時代新型計算模型》

PRABAVATHYS, SUNDARAKANTHAM K, SHALINIE S M. 《Design of Cognitive FogComputing forIntrusion Detection in Internet of Things》

長城證券《邊緣計算方興未艾,全產業鏈協同解鎖 萬億市場——通信週報2020第12期》

東莞證券《邊緣計算專題報告 雲計算體系新助力,拆解邊緣計算尋找新機會》

作者:華映資本 朱彤;編輯:尹悦璇,何麗芯;微信公眾號:華映資本(ID:MeridianCapital)

本文來源於人人都是產品經理合作媒體@華映資本

題圖來自Unsplash,基於 CC0 協議