從中心向邊緣的轉(zhuǎn)變以及企業(yè)如何從中獲益

　　通過與Qualcomm和Andreesen Horowitz等公司技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)人的探討，我發(fā)現(xiàn)越來越多的證據(jù)表明，新的變革即將發(fā)生。它帶來的影響將完全不亞于我們熟知的計(jì)算技術(shù)的革命性變革。如今，云是進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的主要框架。但是，當(dāng)云計(jì)算走向終結(jié)時(shí)，會發(fā)生什么呢?您可能認(rèn)為目前云計(jì)算尚未發(fā)揮全部潛力。在一定程度上，事實(shí)確實(shí)如此。但是，我相信物聯(lián)網(wǎng)的加速發(fā)展實(shí)際上會導(dǎo)致云回歸存儲數(shù)據(jù)以供參考的職能，而不是像目前一樣持續(xù)用于處理數(shù)據(jù)。

　　目前，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用廣泛依賴于云服務(wù)。無論是進(jìn)行Google搜索還是使用天氣應(yīng)用，我們都需要在移動(dòng)設(shè)備中輸入請求，然后將其發(fā)送到云端進(jìn)行處理并傳回我們的設(shè)備。人為輸入加上云端處理就是當(dāng)前的操作模式。但是，得益于物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，節(jié)點(diǎn)和傳感器首次實(shí)現(xiàn)了在環(huán)境中自主收集大量現(xiàn)實(shí)世界信息。可以將無人機(jī)理解為擁有機(jī)翼的數(shù)據(jù)中心，制造機(jī)器人則是擁有手臂的數(shù)據(jù)中心。

　　隨著這種巨大邊緣能力達(dá)到限制：基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的本質(zhì)，通過云傳輸大量數(shù)據(jù)變成了一項(xiàng)更具挑戰(zhàn)的任務(wù)。試想一下，今天的汽車大約有100個(gè)CPU。對于無人駕駛汽車，這個(gè)數(shù)字將上升到300到400，甚至更多。如果我們建立一個(gè)更加智能的交通系統(tǒng)，將成千上萬輛需要與基礎(chǔ)設(shè)施和通信中心通信的汽車連入其中，那么，最終我們會遇到巨大的分布式計(jì)算問題。即使能借助5G將信息傳輸?shù)皆贫恕⑦M(jìn)行處理并傳回，我們也會很快陷入無法再支持實(shí)時(shí)決策的境地。因?yàn)槔迷迫詴兴舆t，這對實(shí)時(shí)決策來說實(shí)在太慢了。

　　不久的將來，邊緣產(chǎn)生數(shù)據(jù)、中心處理數(shù)據(jù)的舊模式將無以為繼。計(jì)算將迅速轉(zhuǎn)向邊緣。事實(shí)上，IDC目前預(yù)測，到2021年，43%的物聯(lián)網(wǎng)計(jì)算將發(fā)生在邊緣。

　　那么這對于您的企業(yè)意味著什么?終端設(shè)備可能達(dá)到數(shù)萬億臺，圍繞其周的是全新的應(yīng)用程序和業(yè)務(wù)模式。從中心向邊緣的轉(zhuǎn)變，對于那些在初期就潛心深入的企業(yè)來說，將是一個(gè)巨大的機(jī)會。例如，這種轉(zhuǎn)變將如何改變自動(dòng)駕駛汽車中車主的投保方式?即時(shí)邊緣分析如何在微目標(biāo)定位的目標(biāo)客戶中為零售商帶來好處?隨著計(jì)算從中心轉(zhuǎn)向邊緣，全新收入機(jī)會和商業(yè)模式的數(shù)量將呈指數(shù)型增長。

　　正如信任一直是影響云服務(wù)接受度的限制因素，提供安全解決方案以保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)邊緣的能力將成為影響這一新變革速度的限制因素。例如，智能家居設(shè)備是私人信息的熱點(diǎn)，可用于確定房屋是否無人;使用區(qū)塊鏈時(shí)會包含敏感的財(cái)務(wù)信息;還有自動(dòng)駕駛汽車，如果被侵入，將會對社區(qū)產(chǎn)生實(shí)際威脅。因此，邊緣本身正在成為整體系統(tǒng)安全的第一道防線。

　　云將成為物聯(lián)網(wǎng)的教學(xué)和培訓(xùn)中心。在這里，邊緣設(shè)備可以發(fā)展其模式識別技能，并進(jìn)行高級機(jī)器學(xué)習(xí)。云將繼續(xù)存在，并為不苛求及時(shí)性的操作提供基礎(chǔ)。所以，從某種意義上說，云會以另外一種形式長存。

　　即將發(fā)生的變化和邊緣計(jì)算所帶來的巨大機(jī)遇，預(yù)示著技術(shù)的新時(shí)代已然到來。請將世界想象成一個(gè)分布式計(jì)算系統(tǒng)。為了引導(dǎo)這一變化，我們必須做好準(zhǔn)備，以在邊緣提供專用處理。因?yàn)槲磥聿僮鲗l(fā)生于此：

　　• 在許多情況下，專用處理可以減少響應(yīng)時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)擁堵。

　　自動(dòng)駕駛汽車將依賴實(shí)時(shí)處理，以便瞬間做出正確決定。

　　• 專用處理更能保護(hù)用戶的隱私，因?yàn)樵紨?shù)據(jù)不會上傳到云端。

　　• 它也無需建立低效率和無響應(yīng)的集中式云數(shù)據(jù)中心來處理顯著增長的數(shù)據(jù)收集量。

　　• 專用處理在設(shè)備級別將更加可靠。

　　我們還必須更加努力，以使分布式計(jì)算更加安全、可信。用于保護(hù)邊緣數(shù)據(jù)隱私和安全的組合式軟硬件安全工具是現(xiàn)成的，而現(xiàn)在必須通過設(shè)計(jì)，遵循安全和隱私原則，在系統(tǒng)級別上不斷鋪開。這樣一來，提供物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的企業(yè)就可以向數(shù)十億用戶發(fā)送信任信號，幫助他們享受邊緣計(jì)算的優(yōu)勢。

　　變化正在進(jìn)行。顛覆將再次發(fā)生。