机器、企业和人类在边缘生成的数据量呈指数级增长。由此可见,数据是有引力的,而考虑到成本、性能和隐私等因素,将海量数据集移到一个中心位置进行处理变得越来越难以实行。我们正在进入数据计算的世界,在这个世界里,与其将数据移到计算能力充足的某个中心位置,不如将计算移到靠近数据生成的地方,这是理想的,也是可能的。这种现象正在加速边缘计算时代的到来。
边缘计算推动第四次工业革命并带来巨大机遇
Linux 基金会发布的《2021年边缘分析报告》[i]指出:“作为云计算的自然延伸,边缘云结构越来越被视为‘第四次工业革命’的关键推动因素,在这场革命中,广泛部署的物联网 (IoT)、全球共享经济以及零边际成本制造的增加,带来了前所未有的以通信驱动的机遇,衍生大量的规模经济。”
推动企业进入边缘的因素有四个,包括:
- 减少延迟
- 优化带宽使用率
- 离线或自主操作的要求
- 遵守本地(例如,省市或国家)的监管或安全准则。
从游戏和数字化内容交付到人工智能 (AI)以及增强现实/虚拟现实 (AR/VR),很多行业都受上述一个或多个因素的影响。

边缘计算的基础
互联网极具多样性。因此,根据你所关注的不同,“边缘”也有很多种,将它们视为一个边缘的层次结构是有帮助的。层次结构中的各个层级因来自终端设备的往返延迟、计算能力/存储容量的大小以及某一特定层级的边缘总数而有所不同。例如,设备边缘数以百万计、远端边缘数以千计、宏边缘数以百计,而公有云则数以十计。值得注意的是,没有一个单一的架构模板可以满足所有的边缘计算用例。而且,边缘计算与更加中心化的公有云内的活动协同进行,因此边缘计算与云计算应该被视为是互补的。
如下图所示,下列术语的定义将有助于大家深入研究为支持“云迁出和进入边缘”设计模式下的各种用例而开发的技术奠定基础。
- 设备边缘:包括智能手机、智能汽车、监控摄像头等。现在有数十亿个设备边缘,并且它们在计算能力、网络连接以及电源/电池功能方面的能力各不相同。
- 远端边缘:是包含少量计算能力的边缘(2-5 个机架),存在于体育场馆、手机信号基站、存储室、公寓地下室、停车场等。这些边缘通常在距离数据生成位置1-5 毫秒的的往返延迟(RTT)内。
- 微边缘:是指云边缘区域(如 AWS Wavelength)、电信中心办公室和流量聚合点。这些边缘在距离数据生成位置 5-10 毫秒的往返延迟内。
- 宏边缘:是指互连枢纽、多租户城市级数据中心,以及云本地区域。这些边缘通常在距离数据生成位置10-50 毫秒的往返延迟内。
- 云:是指具备大规模的计算和存储能力的大型IaaS、SaaS 和批发型数据中心。这些数据中心通常在距离数据生成位置50-100 毫秒的往返延迟内。
边缘计算技术的关键发展正在推动现代化数字基础设施的发展
以下关键领域的技术进步协同发挥作用,正在加速边缘计算架构的发展:
- 容器技术:随着容器级虚拟化(如 Docker 容器)与分布式容器编排技术(如 Kubernetes)的面世,如今可以构建分布式控制平面,将计算移到靠近数据生成的位置。因此,无需将大量数据集移到某个集中的位置进行处理。
- 更密集的处理能力:逐年增加的 GPU 处理能力(“黄氏定律”)和存储密度(例如,1 个机架单元的闪存容量可达 1 PB),使得在远端边缘和微边缘的相对较小的物理空间中进行大规模计算成为可能。例如,没有必要将大型数据集移到中心云以进行人工智能模型训练。相反,现在可以在边缘采用联合式/分布式方式进行训练和模型推理。
- 高速的 5G 网络:随着高带宽低延迟的 5G 无线网络的出现,计算现在可以从边缘设备转移到边缘层次结构中的其他类型的边缘。现在,因为可以将繁重的计算工作转移到附近的边缘位置,所以可节省边缘设备的电池电力。对于移动应用程序开发人员来说,采用新的软件开发模式来充分利用 5G 网络非常重要。
- 安全计算技术:随着计算向边缘移动,算法提供商越来越希望增强其算法(他们的秘密武器)的隐私性。同样,边缘数据的所有者不愿通过公共互联网将其原始数据或本地洞察传送到某个中心位置进行聚合。随着联邦学习和其他安全计算机制(差异化隐私、同态加密、安全多方计算)的涌现,如今可以在边缘安全地处理数据,同时数据提供商以及算法提供商对数据隐私的担忧也逐渐减弱。

何为进入边缘/云迁出架构?
我们的总裁兼首席执行官 Charles Meyers 在接受 theCUBE[i]采访时分享的这一观点恰如其分,因为企业在探索将计算和数据处理从云中迁出并移入边缘——按照Charles的观点,云或边缘都可能成为企业的核心。
值得注意的是,边缘架构不存在“放之四海皆准”的解决方案。相反,根据延迟、安全性/隐私、成本和可用性要求,单个应用程序架构可以跨越边缘层次结构的各个层级。
在Equinix ,我们看到了边缘的“云迁出”和“进入边缘”的架构设计模式,客户考虑到成本、性能,隐私和可用性因素,正在创建跨边缘层次结构的分布式架构。如下图所示:
- 云迁出是指由于性能(延迟)、数据传输成本、合规性/隐私性和可用性(断开连接的操作模式)的原因,将应用程序进程从核心/中心云迁移到边缘。需要注意的是,通常情况下,应用程序的一部分仍会在中心云内运行。随着容器技术的问世,现在可以将计算移到数据生成的位置。根据用例的要求,数据处理是在边缘层次结构中适当类型的边缘上完成的。云迁出用例包括在边缘位置(也就是紧邻数据创建的地点)实现云服务,例如人工智能/机器学习、实时分析以及安全等。由于边缘数据的重要性,将计算移到邻近数据的位置(而不是云中)这一做法是合乎逻辑的。随着超大规模云服务提供商逐渐意识到,客户的许多数据必须存储在边缘,以满足其对延迟和安全的要求,他们正在开发本地解决方案,例如AWS Outposts,在生成工作负载的位置运行该工作负载的第一个副本,然后在云上存储第二个副本。谈及 AI ,先在云上训练一个 AI 模型,然后将模型移到边缘进行模型推理,这已经很常见。然而,越来越多的应用程序架构师也希望在边缘进行模型训练,因为企业不愿将原始数据传送到某个中心位置进行模型训练。我们现在正在迈入联邦 AI 的时代,在这个时代,各组织以本地数据为基础构建本地 AI 模型,然后传送本地模型各项权重到某个中心位置进行聚合,以创建一个全球模型。联邦 AI 不仅有助于降低将原始数据传送到中心位置进行模型训练的成本,而且还有助于保护数据隐私,具体体现在仅将模型各项权重而不是原始数据传送到中心位置。
- 进入边缘是指企业为边缘应用程序、服务器和网关设计和构建架构,其中在边缘位置存在应用程序的足迹。通常情况下,边缘的微服务与在云中运行的服务协同运行,并且可通过分布式控制平面以集成的方式进行协调。考虑到性能、成本、安全/隐私和可用性,应用程序希望在边缘处理数据。然而,在边缘化现象中,我们注意到,考虑到成本、数据聚合和性能(延迟)因素,企业并未将其边缘基础设施部署在每一个可行的远端边缘或微边缘位置,而是将旗下的边缘基础设施部署在城市。例如,假设某便利店在某一大城市有二十家分店,他们希望处理实时视频资料以进行监控并改善消费者购物体验(例如,根据购物者在店内的位置展示数字优惠券),这种情况下,如果将视频发送到公有云,则无法满足实时获取响应的需求。回到人工智能的例子,出于成本考虑,企业不想在该城市的每个位置都安装人工智能推理堆栈,而是在城市的单个位置安装一个人工智能堆栈(边缘进入)。同样,随着 5G 网络的出现,无需在每个终端设备中执行计算,而可以向上移动层次结构(边缘进入),在微型数据中心进行处理,因为这样做仍然可以满足所需的严格的延迟要求。
在 Platform Equinix® 上扩建边缘
如今,对企业而言,将工作负载部署在适当的位置、连接到恰当的合作伙伴,并协调自动化、控制和安全以充分利用最大的可能性是至关重要的。Equinix 可提供一个用于创建和互连数字基础设施的全球性平台,从而为企业提供竞争优势。例如,通过在全球的 Equinix International Business Exchange™ (IBX®) 数据中心的 Platform Equinix的城市边缘位置部署数字基础设施,企业和服务提供商即可大规模接近边缘服务。其中包括访问 Equinix Metal™,这是一项自动化且互连的裸机即服务 (BMaaS),让脱胎于云环境的企业能够走出云并进入边缘,像在公有云中一样轻松按需扩展其计算和存储资源。
Equinix Fabric™ 为 Platform Equinix 上的 10,000 多家企业提供无缝的软件定义互连服务,而Network Edge 则提供虚拟网络和安全服务,帮助企业实现其网络现代化,并在几分钟内通过虚拟方式将数字基础设施部署在边缘。这些解决方案让客户能够在城市边缘与公有云之间部署敏捷且有弹性的边缘服务和访问,且无需额外的资本支出。
作为一家全球性的数字基础设施服务商,Equinix 凭借遍布全球的数据中心协助企业进入更多的城市边缘地区,从而让数字领导者能够按需创建和互连其基础的数字基础设施构建块。Equinix使数字领导者,尤其是云原生企业,能够在值得信赖的全球性平台上构建自己的边缘。通过 Equinix Metal 使用计算和存储基础设施作为服务,通过 Network Edge 在 OPEX 模型中部署虚拟网络和安全,节省部署时间和成本。而且,Equinix Fabric可将我们全球IBX组合的所有产品无缝连接在一起。
通过将数字基础设施(网络、计算和存储)放置在邻近公有云的边缘位置,公司可以部署云迁出/进入边缘的架构,从而轻松又经济地实缩短应用程序延迟、提高性能、降低成本,以及增强数据隐私/合规性。
如需了解更多信息,请阅读《Platform Equinix 愿景报告》。
[1] 《2021年边缘分析报告》,Linux Foundation,2021