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[导读] 因为云计算这块大饼,亚马逊、微软、谷歌都使出浑身解数,撕累了。资料显示,亚马逊、微软和Alphabet(谷歌母公司)在2016年的资本支出和资本租赁共计为315.4亿美元,比2015年同比增长2

因为云计算这块大饼,亚马逊、微软、谷歌都使出浑身解数,撕累了。资料显示,亚马逊、微软和Alphabet(谷歌母公司)在2016年的资本支出和资本租赁共计为315.4亿美元,比2015年同比增长22%。每家公司都将云计算列为主要投资领域。

由于对云计算的扩张越来越激进,且险些走进“囚徒困境”。这三家公司似乎打起了价格战,纷纷降低了部分云产品的价格,甚至引起了由于价格持续下滑,可能造成利润过低的担忧。

在这个由亚马逊、微软和谷歌引领的1.0模式通用云基础设施服务市场中,对于后来者已经没有机会了吗?未必,2.0模式云计算+边缘计算的新玩法方兴未艾,巧妙地成为了云计算避开“囚徒困境”的拐点。

再看IoT平台的争夺战,由于IoT正在逐渐影响着生产、制造、生活的方方面面,IoT平台作为战略重心,这几年犹如雨后春笋般,数量暴增。无论是阿里、腾讯、百度、京东等互联网巨头;还是华为、中国移动、中国电信、中国联通等运营商、通信大鳄;抑或IBM、微软、思科等传统IT企业;以及机智云、Ablecloud、庆科、博联等新型物联网企业,都想在IoT平台这块大蛋糕中分得一块三角。

虽然都叫IoT平台,但是内涵和实质差异不小,如果不能下与底层设备、上与产业应用打通,切实为行业合作伙伴赋能,IoT平台只能沦为伪命题。

无论是亟待升级的云计算之争,还是“杀红了眼”的物联网平台战役,下半场都指向了同一个主阵地:边缘计算。

边缘计算并非再造概念、硬拗人设

硅谷风投大佬A16Z合伙人Peter Levine曾说边缘计算是云计算的“终结者”。这一说法未免有为搏眼球夸大其词之嫌,不过云计算与边缘计算共生的现实,成为了云计算和物联网从业者们对未来的主流预判。

从技术定义来说,边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

边缘计算并不是个新鲜事物,也不是物联网人自吹自擂再造概念,而是一次“由来已久”的物联网分布式计算的逆袭。

分布式计算的特征是每个节点都有计算功能,缺点是每个用户都需要管理自己的节点、硬件、软件。因此后来出现了云计算,把大量的数据处理交给“云”去做。这个云计算实际上是一个集中计算,这种做法解决了用户对中央计算的管理烦恼。

到“云”为止,我们完成了从分布计算到集中计算的转变,然而现在我们发现,碎如鸡毛的不同物联网场景,单纯依靠集中式的云计算往往并不是最佳策略。边缘的“速算”能力,对物联网应用来说显得尤为重要。

那么对于行业应用来说,什么才是推进边缘计算的最佳方式呢?

有些人试图自己做,探索各种新技术,希望将它们组合成一个可行的解决方案。不过也有人找到了现成的,采用比如微型模块化数据中心(MDC)等边缘计算方案。

MDC已经存在一段时间了,它是一套用来实时采集、并报表化和图表化车间的详细制造数据和过程的软硬件解决方案。随着物联网的发展,需要使用更小的MDC,也就是“微型MDC”,快速将这些模块配置到边缘场景,实现计算能力的部署。

在微型MDC的选型过程中,过来人建议需要综合考虑以下5点:

确保灵活:由于各种应用场景千变万化,微型MDC需要考虑足够的灵活性,一体化的解决方案并不一定是最好的选择,往往针对不同环境进行微型MDC优化的步骤是必不可少的。

开放基础:在IT方面,需要寻找可扩展和可管理的解决方案,以便将更多的处理能力分配到边缘。这给IT部门提出了极大的挑战,为了实现服务敏捷性,拥有开放敏捷的底层基础架构,可以按照需求自动扩展资源配比变得异常关键。

赋权分析:处理边缘的数据是一回事,分析边缘的数据是另一回事。微型MDC应该具有就地进行分析的能力,越靠近生成数据的高速设备或传感器越好,以便迅速提供业务洞察。

快速使用:不仅微型MDC应具备灵活配置的运算、存储、网络、电源和冷却等选项,还应以准集成的解决方案提供,这将确保微型MDC的快速安装使用和快速价值创造。

统一管理:边缘计算的解决方案大多比较分散,做到统一管理并不容易。为了做到这一点,设备提供者需要具备综合集成和管理能力,能够从同一入口管理来自世界各地的各个微型MDC、相关的数据中心、IT设备以及传感器。

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