科技云报道：造概念or真需求？边缘计算的市场到底有多大？ - 简书
科技云报道：造概念or真需求？边缘计算的市场到底有多大？
科技云报道原创。边缘计算的潜在价值甚至让不少企业喊出了“边缘计算干掉云计算”的口号，而在一些更有诱惑力的价值吸引下，一些物联网和云计算企业开始按捺不住，纷纷走向了豪赌边缘计算的道路。事实上，边缘计算并非新生事物，其运算原理在很多年前就已经被提出了。边缘计算之所以在近期名声鹊起，是与算法、数据和传输网络几个领域的发展密不可分的。边缘计算带来的价值想象，最核心的一点还是它与一个词发生了难以描述的关系：物联网。毋庸置疑，边缘计算的市场前景非常广阔：IDC发布的相关预测表明，到2018年，50％的物联网网络将面临网络带宽的限制，40％的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50％。海量数据的分析与储存对网络带宽提出了巨大的挑战，而边缘计算的诞生，就是为了解决这一问题。现阶段物联网的主要运算能力都是由云计算提供的，边缘计算不是在中央服务器里整理后实施处理，而是在网络内的各设备实时处理，所有的智能设备都能成为“数据中心”。因此，边缘计算带来了更快的传输和响应速度，同时边缘计算利用了传统云计算的遗漏区域，产能比更划算。巨头纷纷布局边缘计算今天边缘计算带来了一种仿佛可以推翻云计算的可能，自然吸引了无数目光。即便是以前极力拥护云端的一些主要云端大厂，最近也都突然大转变，开始重视边缘计算。云端服务龙头亚马逊每年冬天在美国拉斯韦加斯举行的re:Invent全球用户大会上，都会发表最新云端产品服务，去年却突然大转变，开始说要重视边缘计算(Edge Computing)，甚至还罕见一口气推出三款非云端产品。还不到半年，另一家云服务竞争对手微软也在今年 Build 2017开发者大会开始大谈边缘计算的重要性，甚至连微软执行官SatyaNadella都直接喊出“要做一个聪明边缘设备”。前不久才宣布5年要重砸20亿欧元投资物联网的云端ERP商用软件巨头SAP去年也重金买下了一家意大利企业级物联网平台供货商PLAT.ONE，就是为了要布局边缘计算。Google也于近期发布了全新的边缘计算服务Cloud IoT Core，协助企业连接及管理物联网装置，以及快速处理物联网装置所采集的数据。今年4月，全球最大开源社群Linux决定成立新项目来推动边缘计算。目前已经有的Dell、AMD等超过50家厂商加入，这还只是众多边缘计算联盟中的一个。随着亚马逊、微软、谷歌等大企业相继入局，边缘计算的前景也在某种程度上成为了行业共识。边缘计算+IoT云平台应用落地根据IDC的预估，对物联网的投资将在未来3年内以15.6%的速度增长，2020年达到1.29万亿美元。其中，物联网投资由工业应用主导，包括制造业、交通运输业和公用事业。作为工业物联网分析和处理应用程序的引擎，未来工业物联网市场更大的焦点或落在边缘计算，而不是云计算上。正因为边缘计算的广阔前景，边缘计算+IoT云平台，正在成为巨头们强强联手的重头戏。目前已有的边缘计算+IoT云平台的应用案例，也在进一步印证这个观点。比如华为的边缘计算方案EC-IoT和GE的云平台Predix合作，实现工业设备运行状态的实时监测；思科的边缘计算实现与微软Azure云平台之间的互联，确保为企业提供从边缘到云端的整体性服务。德国制造商ThyssenKrupp在全球有超过100万台电梯，他们已经在使用边缘计算+IoT云平台来预测电梯何时可能故障，并提前进行预防措施。可口可乐使用边缘计算+IoT云平台来管理位于各地的新型酷炫饮料机。边缘设备可以让客户随意选择超过100种的不同饮料组合，迅速完成定制，并负责收集与消费者偏好相关的大量信息，然后通过云端与可口可乐中央数据中心共享。美国最新一代的列车也在使用边缘计算+IoT云平台搭配的解决方案，覆盖美国铁路网络中的20,000列车和65000英里轨道。边缘设备不断监测火车的运动数据，减少碰撞风险、提高列车的安全性，并将重要数据回传云端。除此以外，边缘计算+IoT云平台的组合，还可以用到传感器数据监测和分析、零售业用户的行为分析、移动数据的降噪和信息提取、金融机构的合规分析、石油/天然气等行业的远程监测和分析，以及各种相关领域。人工智能催化边缘计算除了巨头们对边缘计算的青睐之外，技术的成熟度也在催化边缘计算的落地。以往我们认为人工智能的相关算法，必须通过云端的运算能力来实现，不过现在已经有更多的厂商将机器学习、甚至是深度学习的能力带进设备内，使得现在的边缘设备也能做到云端能做的事，应用也越来越广了。比如最近苹果发布了Core ML平台，坚持不在云端实现机器学习，核心是加速在iPhone、iPad、Apple Watch上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。Core ML的推出意味着机器学习正在从云端“离家出走”，降落到边缘设备的开始。边缘计算能为人工智能硬件、智能机器人提供高速交互所需的运算服务，分解了云端在运算能力、传输能力上的巨大压力，这就将边缘计算的前景和人工智能技术的前景捆绑到了一起，想象空间骤然加大。这些非常明显的商业机遇，也加速了边缘计算的风潮。起步阶段挑战重重虽然边缘计算的设想很吸引人，但在实际的操作中，无论是工业领域，还是消费领域，细分市场众多，需求差异很大，高度适配各个领域的技术解决方案似乎还没有出现。根据《边缘计算产业联盟白皮书》显示，边缘计算有三个发展阶段：联接。及实现终端及设备的海量、异构与实时连接，网络自动部署与运维，并保证联接的安全、可靠与维护性。远程自动抄表就是其中的应用场景，这解决了电表数量巨大的问题。智能。边缘侧引入数据分析与业务自动处理能力，智能化执行本地业务逻辑，这可以大幅提升效率并且降低成本。电梯的预测性维护就是该应用之一。自治。引入人工智能，边缘计算不但可以自主进行业务逻辑分析与计算，还可以动态实时完成自我优化、调整执行策略。综合来看，边缘计算走向实际应用还有距离，更有两个难以跨越的难关：一方面，边缘计算难以兼容异构。也就是说如何让冰箱算洗衣机的数据、空调算手机的数据还没人回答。这就导致了真正能提供边缘计算能力的设备和网络非常稀少。另一方面，边缘计算的智能化进度也让人疑惑。将数据中心化集成，意味着可以通过不同算法整合处理，得到各种需要的结果。但边缘计算的运算场景却无法兼容过多智能化处理方式，这就让运算体系间的适用性不高。总而言之，边缘计算仍处于起步阶段。尽管在实现边缘计算时出现了不少挑战，但边缘计算将会催生更多的发展机遇。相信在未来某一天，我们可以享受到万物都是终端，同时万物都是计算中心的生活。【科技云报道原创】微信公众账号：科技云报道
躺在2B的床上，聊2C的段子。讲产品，说技术，评的了纳斯达克，收得住小白用户 。云计算的种种，这儿都有
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第一课 联·互·网：互联网的本质 我从1999年开始研究互联网，2006年正式加入阿里巴巴，一口气干了12年的互联网。 最神奇的是，过去20年，互联网带来了这么大的社会变化，创造了这么大的商业价值。我能真切地感受到， 未来的20年可能变化会更加巨大，带来的商业价值也会有一个...
天那么蓝 像一片海 天空没有星星 只有风儿 轻轻扬起归去的帆 草那么绿 似一汪泉 燕子匆匆而过 像一条条飞翔的鱼 漾起涟漪 我只愿意 做一棵树 站在骄阳下 守望着绿地与蓝天 夏的旖旎……
爸爸是一名煤矿工人，循规蹈矩了近25年，村里出了名得老好人，实在人。都说实在人倔，这话真不假，不撞南墙不回头，撞倒了还有理。 爸爸帮邻居家抬木头烙下得腰伤，就是被人高抬了之后将两人搬运得重量独个承担。但凡有点心眼得人都能觉察被人怂了得事情，偏偏人家乐此不疲，一出又一出。狠得...
参考来自:http://www.jianshu.com/p/8cec322531aeJSPatch，也许也有很多人觉得这是个很高大上的技术，其实不然，我们只需要在项目里引入极小的引擎文件，就可以使用 JavaScript 调用任何 Objective-C 的原生接口，替换任...
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十一、变天
玉树歌终王气收，雁行高送石城秋。江山不管兴亡事，一任斜阳伴客愁------包佶《再过金陵》
上官云天看着这间熟悉的屋子，一时有些恍惚，依稀中记得小时候他和上官云逸在这里玩耍，上官云逸喊他皇兄，他喊上官云逸皇弟，还记得年幼的上官云逸嘴里咬着上官云天...社会化媒体
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如今，像工厂，大型商店，以及物流仓库这样的场合越来越多地实现了仪表化和自动化处理，这些仪器对于实时处理数据的需求越来越大，促进了微数据中心的兴起，从而为企业网络的边缘扩展到这些设施提供了一种比较简单的方法。
来源：UPS应用
如今，像工厂，大型商店，以及物流仓库这样的场合越来越多地实现了仪表化和自动化处理，这些仪器对于实时处理数据的需求越来越大，促进了微的兴起，从而为企业网络的边缘扩展到这些设施提供了一种比较简单的方法。
这种设施不同于像EdgeConneX这样的边缘数据中心，EdgeConneX是相对较大的托管设施，可以提供内容提供商（如Google和Netflix）的端到端网络服务，其最后一英里的流量由互联网服务供应商提供给最终用户。
例如，工厂的微数据中心是网络的边缘，其核心通常是远离工厂的企业数据中心。从工厂设备收集的数据在边缘数据中心处理，只有一小部分被发送回企业数据中心。
这些边缘部署规模有多大，它们的功率密度是多少？这些都是重要的问题。对于答案，行业媒体采访了行业知名厂商的统一基础架构总监AlexPope，并参观了该公司一些客户的微数据中心部署现场。
至少到目前，大多数边缘数据中心部署的功率密度与企业数据中心的平均功率密度相似。据Pope介绍，电信中心局的边缘节点往往功率密度较高，办公楼，零售点，以及工厂设施的边缘计算基础设施的每机架的功率密度在3kW至6kW之间，极少数情况下可达10kW.
以下是对微数据中心边缘五个用例的详细介绍：
（1）在办公室的用例
在办公室，微数据中心在本地运行企业应用程序，并支持与企业数据中心的连接。其典型功率密度为2kW或3kW每机柜，大多数部署是单机柜，由于功率密度低，不需要专用的冷却设备。&办公室的功率密度不高，如果部署得当，不需要采用冷却措施。&Pope说。
他对这个用例的评估是，办公室的微数据中心处于早期应用阶段，而且这一类别的边缘部署将是计算需求大幅增长的最后一个阶段。
（2）在商店的用例
另一方面，零售店铺正在增加他们的计算能力。Pope和他的同事经常在一个商店中看到多个网络，其中安全系统，注册和库存管理在不同的网络上运行。
如今，商店也越来越多地使用分析，因为零售商试图确定实时购物的消费者，并为他们提供优惠或宣传最有可能购买的产品，从而提供实体购物体验，并更加喜欢网上购物。
Pope说，一些零售商甚至会根据他们认为的客户重要性为其设备提供或多或少的网络带宽。为那些有可能进行大量购买的消费者提供有更快的WiFi能力，例如，在Netflix观看视频的人会在屏幕上看到广告视频。
他说，商店目前计算能力最大的增长驱动力可能是安全性，因为零售商安装越来越多的监控摄像机，从而产生越来越多的需要存储和处理的数据。
虽然这些位置的典型边缘数据中心功率密度为3kW至6kW，但Pope看到已经有8kW至10kW的部署，其场地的电力总容量的范围从40kW到80kW.
（3）在配送仓库的用例
人们从消费品的旅行路线再到配送仓库，将看到更多的边缘计算能力。随着零售商与亚马逊公司进行激烈的竞争，他们正在加紧提高送货的能力和水平，这意味着将更多的配送中心希望更加靠近客户所在的位置（许多商店为此而改造成仓库）。
并且货物配送中心需要计算能力来管理交易，库存和运输数据，以确保其尽可能快地获得订单。配送中心现场系统的电力总容量范围从40kW到200kW，功率密度的范围为6kW到8kW.
（4）在生产车间的用例
从配送仓库转移到工厂的生产车间，将看到与零售店类似的计算系统密度：3kW至6kW.Pope说，每个工厂将部署5到15个机柜。
工厂经常使用中心辐射架构，其中校园周围的分布式网络设备收集传感器数据，并将其传递到集中式计算机室进行处理。他说：&大部分的生产由这些集中的计算机房经营。&
（5）电信云的边缘
电信部门计算室的部署也与办公室类似。随着电信公司将其网络转型为支持虚拟网络服务，并使用软件实现网络管理自动化，电信网络将成为云端，而中心局成为云端节点。
在这里，人们将看到一些高密度微数据中心部署，每个机柜的功率范围为8kW到10kW.就像零售配送仓库边缘节点一样，中心局数据中心的电力总容量范围从40kW到200kW.
易于购买，部署，展开
Pope说，微数据中心在上述边缘计算应用案例中受到欢迎的主要原因是这些可以为自封闭的大型IT基础架构带来更多的节能效益。客户可以从配置菜单中选择单一的产品，包括电源，冷却设备，以及监控，消防等一切产品。
边缘节点的容量可以扩展，供应商可以根据客户最终想要添加UPS容量，冷却设备或对机架能力进行设计。Pope指出，他将看到更多的客户推出扩大网络边缘计划。&我们看到的只是计划的一部分。&他说。
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日前，数据中心标准机构Uptime Institute扩展了其数据中心可靠性的认证计划，包括用于边缘计算的预制模块化数据中心和微数据中心解决方案。
在行业厂商技术领导人的讨论中，越来越多的证据表明新的颠覆性事件即将发生。这不过是人们所知的计算的根本变化。如今，云计算可以看作是一种处理数据的大型主机。但是当云
边缘计算有望将下一代物联网技术推向主流。
在云计算蓬勃发展之后，雾计算、霾计算等概念也逐渐涌现，而最近两年，特别是最近这一年中，边缘计算又成为一个新的热词。有专家认为，边缘计算大有取代云计算的趋势，事实
Edge Computing(边缘计算)这个酷概念虽然正逐渐被人熟知，但在应用领域却刚刚起步。随着越来越多的工作负载出现在云端，以及物联网等新技术走进人们生活，对于本地处理能力
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我们的服务：边缘计算会让未来数据中心往哪个方向发展？
【IT168 技术】边缘就是非中心、非主流。目前，云计算是行业的大势所趋，而对于云计算来说，所有的数据都要汇总到后端的数据中心完成。在“云、管、端”三者的角色中，云计算更侧重于“云”，是实现最终数据分析与应用的场所。
在边缘计算中，强调了“边缘”也就是“端”所在的物理区域。在这个区域，如果能够为“端”就近提供网络、计算、存储等资源，显然实时性等业务需求能够容易满足，这是“边缘计算”相比于“云计算”最大的不同。
这给数据中心带来的变革将是“革命性”的，尽管大规模数据中心基础设施具有弹性、可扩展和成本效益等众多优势，但很多原因迫使企业机构将部分重要的IT资产转移到网络边缘，更贴近用户侧，即现场应用端以及数据源的网络边缘。
从“云、管、端”角度分析，云计算更侧重于“云”，主要实现最终数据分析与应用，它所有的数据都需要汇总到后端的数据中心去完成，而边缘计算则强调“端”所在的物理区域，通俗讲，是就近为用户提供网络、计算、存储等资源，更能满足用户实时性业务的需求。与云计算相比，边缘计算是从数据源头入手，以“实时、快捷”的方式与“云计算”进行应用互补。
边缘数据中心处于最接近用户的地方，直接为用户提供良好的服务。广域网的带宽十分有限并且拥挤，这些边缘数据中心只通过广域网和核心数据中心保持实时的数据更新，不仅可以避免传递很多的重复数据，也使得当地用户获得的服务和访问核心数据中心获得的服务没有差异，而且体验性更好，这就是边缘数据中心的作用。在这个拥有庞大数据流量的IT密集型世界中，边缘数据中心充当用户和较大数据中心之间的缓存和数据聚合点，以缓解IT负载的紧迫性。
今天的一列机柜，最多可以支持多达14个机架，不仅包括集成电源保护和监控功能，而且还有专用的散热。由于将热量封闭在热通道中，提高冷却系统效率。此外，封闭机柜可以轻松部署在现有房间，仓库货在现有的房间、仓库或工业空间中，只需对环境做极少的修改，缩短施工周期，降低环境建设成本。
但在靠近物或者数据源头的网络边缘，部署一个集连接、计算、存储和应用的开放平台，就近提供边缘智能服务，可能会影响到预期的整体安全和灾备恢复。如何在满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能的同时，又能保证安全和隐私保护等方面的需求，已经成为亟待解决的首要问题。
当然，对于大多数IT部门来说，能够为中心位置的数据中心提供技术实时支持都充满挑战，更不要说对那些边缘站点提供技术支持。许多企业组织都是将技术支持外包给其边缘站点——从计划安装及调试，远程监控和数据分析，预防性维护和更换电池，到应急响应，而不是对现有人员进行过滤或雇佣更多的人员。
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