边缘计算产业仍不太成熟,需解决两大技术问题

在近几年的产业环境下，传统云计算能力已无法支撑起规模日趋庞大且异地分散的数据处理与计算需求，基于此，边缘计算应势而起。尤其是在5G、物联网等新技术的持续推动下，边缘计算产业已然走向大风口。

市场机构Grand View Research的最新报告显示，到2027年，全球边缘计算市场规模预计将达到154亿美元，预测期内复合年增长率为38.6%。聚焦国内，2020年中国边缘计算市场规模达185亿。

这是一个巨大的增量市场。中国信通院曾预测，未来边缘市场规模将超万亿，有望成为与云计算平分秋色的新兴市场。

边缘计算发展迅猛 开启2.0时代

随着海量终端设备和应用的广泛接入，数据洪流正汹涌而来，对企业现有网络架构的时延、带宽、安全等方面提出了巨大挑战。同时意味着集中式的数据存储和处理模式将面临难以化解的性能瓶颈和数据处理压力。

而边缘计算可以在网络边缘提供计算和分布式处理能力，使得数据处理和相关的应用靠近数据发生的地方，跟云计算相比，由于靠近数据发生的地方，拥有降低时延的优势。此外，还可以降低带宽压力，避免单一瓶颈和单一故障。

不可否认，边缘计算作为联接物理和数字世界的桥梁，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需求，已成为行业数字化转型不可或缺的关键要素。

据IDC预测，未来超过50%的数据需要在边缘侧进行存储、分析、计算；Forrester则预测，未来公有云市场的增长率会放缓，从2018年42%的高点逐渐下降到2022年的24%，取而代之的将是边缘计算的爆炸式增长，至2021年，边缘计算将成为真正的价值创造者。

在产业需求和技术优势的驱使下，我们看到不论是国内还是国外，包括运营商、互联网以及云计算等各大行业巨头都在布局边缘计算，并且发展迅猛。尤其对于中国而言，在2020年大力发展新基建的政策下，边缘计算蓄力爆发的时刻或已来临。边缘计算将是5G、工业互联网、人工智能三者融合发展的爆发点。

以居于MEC产业链上最核心的位置的三大运营商为例，很早便开始在边缘计算方面做了不少的布局和尝试，并且取得了非常不错的成绩，2020年，也并没有停止扩张的步伐。

2020年6月，中国覅内心携手中兴通讯在雄安信区成功打造了国内首个城市级应用边缘计算节点，即绿色只能交通先行示范区车路协同，这也是云网融合在车联网场景的首次成功实践。此外，中国电信还发布了5G+MEC智慧商业孪生平台。2020年年底，中国电信研究院联合四川电信和广东电信，先后完成了自研MEC系统与5GC网络商用版本的对接验证，成功验证了5G网络面向MEC多种商用场景的能力。

中国移动在今年联合华为共同完成基于SPN的MEC只能承载现网试点。此外，还将边缘计算三大领域（基础能力、网络部署、服务支撑）的12大核心能力打包成专网技术体系，2020年上半年，面向“100+”边缘计算节点提供全栈服务能力。

中国联通也持续深耕边缘计算，今年4月，中国联通MEC运营中心子啊广东落地，中国联通在广州、深圳、东莞、佛山、中山、珠海等粤港澳大湾区核心城市，率先完成5GMEC网络整体布局和节点建设。不久前，中国联通、西班牙电信和韩国KT宣布成功验证5G多址边缘计算技术，此技术可实现边缘计算服务的全球漫游和不同边缘平台的联合服务。

“在产业各界的努力下，边缘计算产业的发展正在从“产业共识”走向“落地实践”，边缘计算的主要落地形态、技术能力发展方向、软硬件平台的关键能力等问题逐渐成为产业界的关注焦点，边缘计算2.0应运而生。”不久前，ECC表示。

产业仍不太成熟 需解决两大技术问题

尽管目前边缘计算边缘计算发展已经进入实践阶段，但仍然存在一些问题。中国科学院院士姚建铨此前曾表示，边缘计算还有四大方面不太成熟，希望学界和企业界静下心做一些理论方面的研究，以指导整个边缘技术的发展以及边缘产业的进展。

这四大方面主要包括：第一，对于边缘计算理论需要根据计算任务特征，考虑不同计算模式以及多模式的协同计算的可能性；第二，对于边缘计算模糊计算的理论，定性的理论，需要考虑模糊计算的尺度、密度，模糊的目标以及预设条件等方面的问题；第三，从边缘计算复杂性理论，需要考虑到多消耗、多约束、异构动态等复杂场景下的计算任务和整体工程的可靠性；第四，边缘计算高效能理论也需要我们去探索，需要从数据高效的缓存，网络协同的传输，弹性训练推理等角度来进行优化的提升。

此外，姚建铨指出，边缘计算目前需要解决的核心技术问题主要有两大方面：第一是解耦，第二是异同。“解耦方面应该做到在边缘硬件解耦上，实现面向低耦合的边缘解耦技术，从而促进边缘原生态的建设。异同方面应面向IT、CT、OT一体化的边缘计算计算，保障边缘计算基础设施安全可行的运行操作，比如增强整个社会生产力的数据化和智能能力。”
责任编辑:tzh

计算边缘产业技术问题

免责声明：本网信息来自于互联网，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，并请自行核实相关内容。本站不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如若本网有任何内容侵犯您的权益，请及时联系我们，本站将会在24小时内处理完毕。