邊緣計算Edge Computing為在云端之外的平臺運行應(yīng)用程序提供了新的范例。邊緣是用戶及其設(shè)備與連接它們的網(wǎng)絡(luò)相接觸的地方。它是一個平臺，但是沒有應(yīng)用的平臺就像沒有釘子的錘子。那么使邊緣計算真正殺手級的應(yīng)用是什么呢？

1. 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)

邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）齊頭并進。隨著新連接設(shè)備的爆炸式增長，從汽車到烤面包機的所有東西現(xiàn)在都有一個IP地址。這些新設(shè)備正在產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。如此多的數(shù)據(jù)使您的有限互聯(lián)網(wǎng)上行鏈路無法跟上。

通過在靠近源頭的IoT網(wǎng)關(guān)中的邊緣設(shè)備中處理大部分數(shù)據(jù)而不是在云中，連接的設(shè)備可以消耗更少的回程帶寬。如果上行鏈路出現(xiàn)故障，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)可以繼續(xù)運行，因此當您連接的開關(guān)和連接的燈泡與云端暫時失去連接時，您不會陷入黑暗。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）將這些概念提升到工業(yè)規(guī)模。許多現(xiàn)有的工業(yè)設(shè)備暴露出隨著時間的推移數(shù)據(jù)被忽略或丟失的情況（實際上多達97%）。通過在Edge邊緣收集和合理化這些數(shù)據(jù)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)可以提高工業(yè)自動化的效率和效率。

IoT和IIoT還可以作為幾個相關(guān)的Edge Computing應(yīng)用的平臺，包括聯(lián)網(wǎng)汽車，交通運輸和能源。這些應(yīng)用共享遙感分析和邊緣局部驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)功能。

2. 網(wǎng)絡(luò)功能

路由器，交換機和防火墻通常會讓人聯(lián)想到大金屬盒。雖然網(wǎng)絡(luò)功能傳統(tǒng)上運行在專用設(shè)備上，但網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（NFV）已經(jīng)采用這些封閉系統(tǒng)并將其轉(zhuǎn)換為可以在虛擬機甚至Docker容器中運行的軟件。與此文討論的其他應(yīng)用不同，網(wǎng)絡(luò)功能必須在邊緣上運行。數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)和安全功能不能外包給云，同時保持實時性能。

幸運的是，NFV和Edge Computing的結(jié)合，使管理這些新虛擬化網(wǎng)絡(luò)功能的生命周期和配置變得前所未有的簡單。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商已經(jīng)在考慮轉(zhuǎn)向NFV，以此作為推出通用邊緣計算平臺（如多接入/移動邊緣計算（MEC））的機會。

3. 游戲

多玩家游戲是帶寬密集型和延遲敏感型應(yīng)用。通過基于位置來匹配游戲玩家，然后將游戲服務(wù)器放置得更靠近它們，多玩家的網(wǎng)絡(luò)延遲可以達到一位數(shù)毫秒。游戲機或PC游戲裝備與后端服務(wù)器之間的延遲越低，滯后越低。競爭性游戲的興起表明，龐大的游戲社區(qū)愿意為更好的體驗支付額外費用。

借助邊緣計算Edge Computing，云游戲Cloud Gaming等服務(wù)變得可行。游戲玩家可以訂閱托管的游戲服務(wù)，而不是每年或每兩年投資一臺新的PC，PlayStation或Xbox。邊緣計算硬件保持最新，用戶可以遠程連接。雖然之前云游戲（如OnLive）的嘗試因?qū)崟r延遲問題而失敗，但托管型邊緣計算平臺的發(fā)展可能會重新點燃此模型，利用最新Google發(fā)布的Stadia和微軟xCloud。

4. 內(nèi)容交付

最初的Edge Computing應(yīng)用。通過在邊緣緩存內(nèi)容 - 無論是網(wǎng)頁，視頻還是音樂 - 終端用戶可以享受更好的體驗。邊緣緩存提供了超越傳統(tǒng)Web服務(wù)器的巨大改進，提供了大約一毫秒的延遲。

這是20年前的新聞; 今天它與Edge Computing有什么關(guān)系？內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)（CDN）市場一直由少數(shù)玩家主導，如BAT的CDN服務(wù)，Akamai和Limelight。他們已經(jīng)建立了龐大的全球緩存網(wǎng)絡(luò)。如果Edge看起來更像云？任何內(nèi)容提供商（如HBO或Netflix）都可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣啟動自己的自定義微型緩存，而不是依賴CDN提供商，與使用通用CDN提供商相比，具有更大的靈活性和自定義性。

5. 用于語音和視頻識別的機器學習

通過Alexa，Google智能助理和Siri進行語音識別現(xiàn)已成為主流。而且，在設(shè)備日益連接的世界中，支持語音和視頻的設(shè)備的數(shù)量只會增加。將所有這些語音和視頻內(nèi)容拖回云端的成本很高。用戶期望低延遲響應(yīng)能力而不會影響他們的數(shù)據(jù)計劃。

Edge Computing使機器學習推理模型（例如用于語音和視頻分析的模型）的執(zhí)行能夠比以往任何時候都更接近最終用戶及其設(shè)備。通過在Edge處將語音轉(zhuǎn)換為文本，可以將兆字節(jié)（MB）語音記錄轉(zhuǎn)換為僅幾個字節(jié)的文本。

6. 虛擬桌面

雖然云軟件是企業(yè)應(yīng)用程序的未來，但許多人仍然依靠虛擬桌面來完成工作。無論這些虛擬桌面環(huán)境是在企業(yè)數(shù)據(jù)中心托管還是在公共云中運行，它們對于遠程工作人員來說都很慢，甚至可能在錯誤的網(wǎng)絡(luò)條件下停止生產(chǎn)力。

Edge Computing有可能從數(shù)據(jù)中心釋放虛擬桌面環(huán)境，并通過虛擬機遷移為遠程工作人員提供高度可控的本地化訪問。想象一下，在辦公室中使用虛擬桌面環(huán)境，然后讓虛擬桌面實例跟隨您到最近的Edge站點。與游戲用例一樣，較低的延遲也會產(chǎn)生重大影響。

7. 視頻會議

無論您是每天參加會議還是每季度一次，我們大多數(shù)人都有經(jīng)驗豐富的會議軟件，但是語音延遲，糟糕的視頻質(zhì)量和凍結(jié)的屏幕共享并不罕見。這些問題可能是由于連接到云端的鏈路變慢造成的，其中多個語音和視頻流被多路復用在一起。

通過將語音和視頻會議軟件的服務(wù)器端放置得更靠近參與者，可以顯著減少這些類型的質(zhì)量問題。全球分布式語音和視頻服務(wù)器Edge架構(gòu)可為會議參與者提供更具彈性和響應(yīng)性的用戶體驗。

8. 云存儲

每個人都有云中的數(shù)據(jù)，但有時可能很難訪問。它可能很慢甚至無法使用。無論您是使用Dropbox和Google Drive等服務(wù)，還是僅嘗試通過Internet訪問網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS），遠程存儲并不總是按照應(yīng)有的方式運行。

Edge Computing可以幫助解決這個問題。通過將存儲網(wǎng)關(guān)放置在Edge邊緣端，網(wǎng)關(guān)可以充當讀/寫緩存。如果云存儲服務(wù)不可用，它可以提供本地緩存的工作文件集。在連接較慢時，盡管上行鏈路異常緩慢，但它可以提供快速本地存儲陣列的外觀。

9. 增強現(xiàn)實

最后，華麗的Edge用例。實際上，增強現(xiàn)實（AR）不太可能是邊緣計算向前發(fā)展的的驅(qū)動要素。雖然邊緣計算可以減少對輕量級AR頭戴設(shè)備計算能力的需求，但是功率權(quán)衡和當前對專用硬件的依賴性，使得難以將AR作為當前通用邊緣計算平臺的應(yīng)用。但是，AR絕對符合原型邊緣計算應(yīng)用的模式：帶寬需求和延遲敏感。隨著這項技術(shù)的進步，增強現(xiàn)實無疑將受益于邊緣計算的發(fā)展而向前大步邁進。

僅憑任何單個應(yīng)用程序都不足以推動通用邊緣計算平臺的出現(xiàn)。但是，這些應(yīng)用可以圍繞邊緣創(chuàng)建一個平臺生態(tài)系統(tǒng)，并可以處理異構(gòu)工作負載，同時實現(xiàn)尚未想象的新可能性。

責任編輯：lq6