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矽秘 | 邊緣計算:一個值得關注的未來投資熱點

(本文由Fusion Fund創始人、矽谷投資人張璐撰寫,英文原文發布於Medium,中文版為騰訊新聞獨家首發)

邊緣計算(Edge Computing)不是一個全新的概念。從某種意義上來說,它可以稱為一種“重返未來”的技術。

在過去的十年中,數據計算和存儲越來越多地轉移到雲端,讓集中式計算再次成為大熱話題。 但是,隨著數據生成量的急劇增加(根據英特爾預測,一輛運行了8小時的自動駕駛汽車,將產生超過40TB的數據,但要把這些數據全部上傳雲端是不現實的),以及在源頭或接近源頭處更加快速處理數據的需求的出現(比如IoT設備、工業機器人、自動駕駛汽車都是如此), 商業計算迎來了一個重大的轉變:我們正在回到計算更為接近用戶和消費者的時期,也就是邊緣計算。

到現在,像GE(通用電氣)一樣的眾多巨頭公司,都正在探索如何將邊緣計算應用到企業級計算中,其中的發展潛力不可估量。根據麥肯錫預測,到2025年,工業級物聯網將產生7.5兆美元的價值,邊緣計算對這類市場極為重要。

為了更好地理解邊緣計算,我們可以把它再分為設備邊緣(DeviceEdge)和雲邊緣(Cloud Edge)。

設備的邊緣計算可以理解為,在用戶所有的本地硬體上運行軟體。比如說,在iPhone的計算機app上而非雲端計算餐館的消費,或者在火車上的一個傳感器就能計算火車的平均速度。

而雲邊緣(有時稱為cloudlets,霧節點或微數據中心)則位於雲的外圍,更靠近終端用戶。

舉個例子:一個用戶正在看電影,該電影的數據可以位於雲邊緣。這樣一來,數據推送到設備的速度就會遠遠快於從大型數據中心獲取數據的速度。當用戶觀看影片時,邊緣計算可以改善用戶的觀看體驗、減輕緩衝壓力。

值得一提的是,有的人可能會認為邊緣計算將取代雲,但其實它們是協同工作——邊緣計算只是將某些任務從大型網絡伺服器上“解放”出來,並轉移到更接近用戶的地方。

(邊緣計算讓物聯網設備上的數據在發送到數據中心或雲上之前,在網絡的邊緣進行分析、計算)

你可能會疑惑為什麽當下會是投資邊緣計算的一個好時機。我認為,由於無人機、車輛、智能機器人和智能家居等設備產業的快速發展,我們需要開發更快,更高效的計算系統來提供更好的硬體環境。

當我們思考這些設備的互動過程時,會發現如今所有這些創新設備都是通過從外部世界獲取數據、分析數據,然後提供合適的回應來與它們周圍的環境進行互動的。

諸多設備都有著20世紀90年代PC所沒有的功能,比如神經網絡加速器,人工智能和機器學習——這些功能讓設備可以自己“看”和“思考”。而邊緣計算的優勢在於,讓它們得以執行一些需要實時響應的任務,可以避免網絡系統中斷或者長延遲響應。

以自動駕駛汽車為例,一輛自動駕駛汽車需要各種傳感器會測量溫度,速度,牽引力等,並將資訊傳遞給車載計算系統,該系統分析資訊需要以適當的方式引導發動機、車輪和製動器運行,在這個時候,系統反應需要非常地即時、迅速。例如,一隻鹿跳到一輛車前,系統不能留下延遲的時間,第一時間就要做出反應,這時就需要邊緣計算的“救場”。

另外,邊緣計算與雲計算結合可以帶來更高效的存儲。比如說在自動駕駛汽車的案例中,不必要的重複數據會被刪除,汽車只會把最重要的資訊發送到雲以用於學習和分析。在分析了數千輛汽車的數據後,更新的數據將從雲端推送到汽車,以此創造良性循環。這個過程不僅對邊緣設備有效,而且可以防止雲存儲過多的冗余數據。

這點很重要,因為數據中心雖然可以容納大量數據,但這種存儲是能源和資金密集型的,並且這些數據的通信可能會阻塞帶寬。研究小組IDC預測,到2025年年度數據生成量將增加近10倍——每年增加163個zettabytes (1 zettabyte = 10 ^10 TB)。所以隻讓必要的重要資訊長期存儲在雲中十分關鍵。

當然,也有人對此提出了邊緣計算可能的脆弱性——邊緣設備可能更容易遭受攻擊,從而影響其安全性。正是因此,在設計邊緣計算的部署架構時,安全將是一個重點關注方向,我們可能可以從數據加密、控制訪問、使用專用的虛擬網絡等等方面來保護邊緣計算系統。

展望未來,我們將看到越來越多的邊緣計算的應用場景,特別是在醫療保健,虛擬和擴增實境,無人機,AV,智能城市以及石油和天然氣的遠程監控方面。我在帶領Fusion Fund團隊投資時,看到越來越多的初創企業採用、接受邊緣計算。比如我們最近投資一個邊緣計算的應用(具體資訊目前還處在保密階段),可以透露的是,他們專注於邊緣計算技術在下一代資訊載體技術的應用,未來可以應用在無人駕駛和智能工業等方面。我堅信,邊緣計算的進步將推動一些最具創新性的消費及工業產品和應用程式的發展。

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