在技术发展的浪潮之中，国内外大厂对于算力的需求迎来了大爆发，而边缘计算这一板块，就成为了大厂们争相涌入的领域。那么，目前国内外大厂在边缘计算模块已经呈现了怎样的布局？一起来看看作者的分析与解读。
随着ChatGPT的爆火，人工智能产业对于算力的需求，迎来了空前的爆发。
当前，以传统计算集群为主的算力解决方案，已然不能满足企业发展需要。一场关乎国内外云大厂的算力革命，正在被加速发起。
一个标志性的趋势是，以国外亚马逊AWS，国内阿里云、华为云、百度智能云为代表的云大厂，疯狂涌入边缘计算这一新板块，与各大电信运营商、CDN厂商开展合作推出了更低时延的边缘云。
今年2月中旬，AWS宣布推出模块化数据中心（AWS MDC），作为美国国防部价值90亿美元的联合作战云能力合同的一部分。
“随着数字战场的不断发展，我们的国防客户越来越需要在战术边缘访问云功能。”AWS国防总监Liz Martin表示。
事实上，不光是AWS在边缘计算上有所布局，微软Microsoft Azure、谷歌云平台 (GCP) 和Oracle Cloud在去年底一起赢得了美国国防部云计算合同的投标权。
如果说边缘计算被运用在军事领域还比较少见，那么目前市面上更积极的拥抱者，便是移动通信企业。日前，国外移动通信公司T-Mobile表示正在和AWS合作，T-Mobile的5G解决方案将与AWS 云服务相结合，使客户能够部署5G边缘计算。
再放眼国内，诸如阿里云、腾讯云、华为云、百度智能云等数得上名的云大厂，不约而同地加速布局边缘计算。
基于统一的飞天底座，阿里云的边缘云逐渐演变为两种服务形态：ENS边缘节点服务与 ENS云联产品。前者属于公有云，后者属于混合云。
在基础设施服务之上，阿里云边缘云还具备边缘容器、边缘函数计算、边缘视图计算、以及基于边缘云资源安全等服务。
为了更好更快地实现商业化变现，除了提供通用能力之外，阿里云的边缘云也深入了云游戏、广电、视频、零售等领域，推出相应的行业解决方案。
同样，华为云换了个说法，将边缘计算包装成了分布式云基础设施架构。据华为云所言，该架构结合了多种边缘计算的方案，可以将云的能力延伸到业务所需要的各个位置，牵引产业云架构变革。
具体来说，这个架构按照时延需求，分成了三条产品线：智能边缘云IEC、智能边缘站点IES以及智能边缘平台IEF。
其中，智能边缘云IEC部署在城域热点区域，满足低于10ms的时延体验，承载大流量和低延时业务的边缘基础设施；智能边缘站点IES可部署在客户本地机房，满足低于5ms的时延要求；智能边缘平台IEF则是可运行在第三方硬件上的软件，把云上的AI算法和软件能力推送到边缘，同时可满足低于1ms的时延体验要求。
软件+硬件+云，便是华为云分布式云基础设施架构的核心逻辑。通过此架构，这些年华为云也积累了不少像虎牙直播、用友等一众大客户。
2018年前后，在国内直播行业大洗牌之际，很多直播平台出现了提升视频、直播用户观看体验的痛点，百度智能云的边缘云业务也就此而起。
经过几年的摸索，百度智能云在边缘云领域，由CDN边缘、移动边缘和端边缘三条产品线形成了边+云+端的模式，这个模式是按照场景来划分产品的。
其中，CDN边缘是基于百度自建的CDN节点，提供边缘算力，将网络延迟控制在20ms以内，从而满足客户上云需求；移动边缘则基于5G基站或园区机房，提供平均延迟10ms以内的算力，可支撑车路协同和远程医疗等场景；端边缘则向客户提供了边缘盒子、边缘云服务器等现场级边缘算力，支撑智慧工地、智慧工业、园区等超低延时场景。
可以看出，国内外云厂商，尤其是资金比较雄厚的云大厂，都在布局边缘云。不过，相较于国外，国内云厂商对于边缘云只是一个初步涉水的阶段，在市场真正爆发之前，大家其实都在抢滩。
中国边缘云市场，离爆发不远了。
根据国际数据公司IDC最新发布的《中国边缘云市场跟踪研究2022H1》显示，2022上半年中国边缘云市场规模总计30.7亿人民币，同比增长达到50.8%；其中，边缘公有云服务、边缘专属云服务、边缘云解决方案市场规模分别达到17.1亿、4.4亿和9.2亿人民币。
边缘云到底是什么？到底应该如何理解与看待这一新兴物种？
IDC认为，边缘云是服务商或用户基于业务需求，将公有云服务或私有云解决方案，由少数或单个计算节点(中心节点)向边缘节点自然延伸而形成的服务或解决方案。典型形态包括边缘云服务与边缘云解决方案两类。而边缘云，也被称之为边缘计算。
如果说以上偏学术性的描述比较难理解，那么在这里「科技新知」将其与云计算相对比，即可更清楚地感知这门新技术：
边缘计算最重要的工作原理，即位于本地附近（即网络“边缘”）的终端设备或微数据中心对数据的存储和处理，以此创建一个本地微型数据中心来处理信息，进一步发送到云端或企业数据中心。
边缘计算的兴起离不开市场需求的推动，不仅是对于延时有很大要求的AR/VR、元宇宙、自动驾驶等行业需要边缘计算，像建筑、医院、农业等领域也离不开。
例如，边缘计算可用于实时分析监控录像，以确保所选建筑物的安全；医院边缘计算使医生能够通过分析和 AI 获知异常患者数据；农业领域的灌溉系统检测土壤水分水平并实时调整用水量。
总的来说，边缘计算受到热捧的原因可总结为以下几点：
随着云市场的逐渐饱和，一些云计算大厂试图拓宽边界来进一步稳固地位。从2018年开始，边缘云逐渐成为主流厂商的必要选项。
再加上，物联网兴起的同时也带来了大量的连接设备和数据处理问题，设备管理、实时数据传输成为刚需。
根据IDC Futurescape相关预测，到2026年，50%中国企业的CIO将要求云和电信合作伙伴提供安全的云到边缘连接解决方案，以保证数据收集的性能和一致性。
虽然说边缘计算是一项革命性的技术，但如果站在全局视角来看待它，也会发现缺点以及厂商们要面临的挑战。
首先来说目前已发现的缺点：
再来看厂商需要面临的挑战：
1）安全问题
虽然说边缘计算可以通过保持本地处理来使系统更加安全，但其基础设施和设备本身的安全措施也需要自己来做，比如访问控制、流量监控、数据备份和保护协议等。
边缘计算作为一种较为新型的技术，从现实角度来讲，在安全基础设施上布局得还不太完善，因此更容易被黑客盯上。根据《Securing the Edge – AT&T Cybersecurity Insights Report 2022》调查数据显示，有74%负责 IT、安全的管理者表示，他们的企业可能受到威胁。
对于云厂商来说，作为服务提供方，如何保护好客户的安全与隐私，是最重要但也最容易被忽视的问题。
2）硬件
边缘计算厂商需要面临的另一个挑战是硬件。由于边缘计算需要在本地进行的同时确保速度，因此需要足够的带宽和数据存储空间，以保证系统的正常运行，但这十分考验公司的资金实力。
云厂商如何平衡好硬件成本与客户服务满意度，短期内可能需要通过管理和运营手段来达成，但长期内还需要找到更合适的解决方案。
最后，急流勇进、一路狂飙的边缘计算，已经出现一些关键性发展趋势。
① 边缘计算+
随着产业的不断发展，市场对于边缘计算有着更高的期待，同时也有了一些新的可能，边缘计算+成为一种重要趋势。
近几年，物联网技术一直在增长，尤其是在工程、供应链和制造等工业领域中。不过，当越来越多物联网设备连接到世界各地时，企业也需要有新的计算解决方案来满足快速、连续的数据处理需求。
边缘计算+5G可以满足企业的这一需求。从边缘处理数据可以让企业更快地处理数据并优化物联网系统，例如自动化工作流程。而5G是无线通信的最新发展，它不仅为边缘计算带来了新的峰值速度和更低的延迟，网络速度的提高还为遥远的传感器提供了更大的可能性，让实时更新也更加便捷。
6G是5G系统未来的延伸，虽然目前仍在开发阶段，但6G将比5G拥有更高的频率和更大的容量，未来也将为边缘计算插上更硬的翅膀。
② 容器化之战
前面提到的硬件之伤，是云厂商在布局边缘计算过程中最难跨过的坎，但容器和 Kubernetes （常简称为K8s）或许能成为解药。
容器和容器原生存储，具备持久存储、高可用性等特性。最重要的是，它还可以轻松实现云与边缘之间的无缝迁移。
K8s对网络、存储、计算进行了编排，从而较大程度提升了资源弹性，真正实现按需使用，降低用户成本。
因此，容器和K8s成为边缘计算的理想平台，这似乎也正是目前云计算大厂入局To B的最后一块拼图。
参考资料：
作者：苌乐；编辑：伊页
来源公众号：科技新知（ID：kejixinzhi），洞察技术变化背后的产业变迁。
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