边缘计算技术如何实现万物互联，推动产业发展

边缘计算行业主要上市公司：目前国内边缘计算行业的上市公司主要有阿里巴巴(BABA),中国移动(00941HK),腾讯(TCTZF),中国电信(00728HK),百度(BIDU),中国联通(600050),华为(HUAW),中国广电(SH600831)等。

本文核心数据：国内数据规模、边缘计算市场规模、国内移动互联网流量规模、新型信息技术场景、边缘数据中心发展瓶颈

1、国内数据量呈指数级增长

数据量及计算量呈指数爆发，带动边缘数据中心规模不断扩张。预计2030年中国数据原生产业规模将占整个经济总量的15%，数据的总体规模超过4YB，占全球数据总量的30%。依靠企业传统数据存储及处理设备已完全不足以支撑日益庞大的数据生产、价值挖掘需求，而且企业对数据处理的时效性、安全性要求也越来越高，构建边缘数据中心成为数据爆发的必然要求。

2、边缘计算业务爆发式增长

边缘计算业务的爆发式增长，直接推动了作为边缘云服务物理基础设施的IDC需求持续增加。2018年我国边缘计算市场规模达77
亿元，同比增长552%，前瞻初步预计2021年市场规模达296亿元，同比上年增长644%。由于边缘计算服务按需共享的软硬件资源和信息主要存储在边缘数据中心，边缘计算市场规模增加势必提升边缘数据中心需求。

3、移动终端设备和网络流量持续激增

移动终端设备和互联网流量持续高速增长及产业互联网应用逐渐深入落地，推动边缘数据中心流量保持高速增长。消费互联网方面，随着短视频、直播、游戏等应用的爆发，移动互联网流量呈现指数级增长。2019年移动互联网流量接入达1220亿GB，同比增长716%，移动互联网DOU达78
GB/月/户，为2018年的169倍。

产业互联网方面，越来越多企业将数据存储由本地设备迁至边缘云服务器，海量数据在边缘复制、存储、传输及分析应用，企业上云及大数据推动企业数据流量呈爆发式增长。并且随着5G全面铺开商用，数据流量将持续爆发，加快驱动边缘数据中心的发展。

4、新兴信息技术场景迅速涌现

边缘数据中心是为支撑更低延迟的5G新业务开展而生。由于5G所支持的终端密度非常大，其带来的数据量也会非常惊人。通过边缘数据中心，把云数据中心的IT资源迁移到靠近用户侧，将更加靠近此类数据，方便数据的处理。

同时5G、车联网、CDN、AR/VR等新兴技术的逐步落地，加速了新兴技术在各传统领域中的推广应用，促使新业务形态产生，有效地推动了边缘数据中心的产业发展。例如，在交通领域中与5G、物联网技术融合发展，促进智能驾驶汽车业务规模化发展;在医疗领域中与5G、AR/VR技术融合发展，促使远程医疗(包括远程手术、远程监护等)业务规模化发展。

边缘数据中心产业蓬勃发展的同时也存在部分问题。边缘数据中心规模虽小，但数量多，总量巨大而且物理位置极其分散，这势必将对我国数据中心行业造成巨大影响。我国基础运营商、IDC服务商、设备厂商等纷纷开始布局，但在其技术研究及推广应用过程中面临诸多问题。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国5G产业发展前景预测与产业链投资机会分析报告》。

现今世界网络和数据普及，不单止智能手机能连接网络，就连手表，闹钟，家电等日常用品，也能即时在网络中提取资讯，并配合环据数据作出分析，将最好的体验反馈给 用家。而透过网络来连接人，流程，资讯和装置这个概念，亦是我们平常所说的物联网（物联网，又名物联网）。

承接上文介绍了雾计算的简单的应用和由来，下文将会介绍物联网的一个重要技术 - 边缘计算（Edge computing）。下文将会阐述边缘计算的由来，并介绍它与物联网的关系，而且会利用无人驾驶作为用例，介绍云计算的短处和边缘计算的应用。

先定义一下边缘计算（wikepedia，2019）：

这里提到很多艰涩的专业名词，例如是“分散式运算”，“节点”等，其实只是描述：边缘技术是一种技术将大型应用程式的一部分转移到（即分散式运算）日常设备中处理（即边缘节点中）。

在云计算的典型结构中（如上图），通常可分为“云（云层） - 网（雾层） - 端（边缘）”三层。“端”这一层覆盖所有终端的应用程式，亦通常是被管理的角色。当云计算一计算出结果，就会到透过“网”层，将指令发送到“端”层的应用程式执行，而应用程式收到数据后，则会发送到“云”层作计算。

而边缘计算则可以想像为给予“端”层一定程度的“自治”。在边缘计算的架构中，终点被赋予简单的存储和计算能力（与雾计算不同，这里重点是“简单”的功能） ，令它能偶尔脱离云的管理，并根据环境数据作出回应。

增加终端系统简单的计算和存取能力看似一小步，但其实这个布局有着莫大的好处，当中包括：

  - 低延迟：数据由近场产生，能快速回应

  - 独立性：在没有网络连接下，系统亦能运作

  - 合规性：无需传送用户资料，保护个人数据

  - 简化数据：终端先处理部份数据，数据简化后才向云服务器传输

  - 安全性：数据传输减少，减少网络安全风险

无人驾驶是边缘计算其中一个经典用例，亦是一个很好例子说明云计算的短处和为什么需要边缘计算。

下图展示的是常用的云计算架构，当中包括1）一架智能汽车（客户端），并且正在使用无人驾驶功能，2）互联网（Internet），用作传输数据，以及3）云服务（云计算）服务器），用作提供无人驾驶服务。

假设汽车正在以60ms-1的速度行驶，并在起始位置感测到前方3m有阻碍物。由于汽车正在使用云计算的架构，汽车本身并没有分析的功能，汽车会将感测到的影像 传送到云服务器中作分析（步骤1）。

很不幸地，由于汽车现在在北区甚远，信息在005s后才能到云服务 无上停驶，但也要经过005s才能将指令发送到汽车上执行（步骤2）。

在这段发送信息到回收指令的过程中（~01s），汽车会继续以均速行驶（60ms-1），并到6m后（= 60ms-1×01s）才会收到指令停下来 。而且会撞到在3m前的路人，酿成车祸。

汽车在起始位置感测到前方3m有阻碍物，会立刻执行停车指令（步骤1）。然后再发送影像和决策内容到云服务器中作进阶分析（步骤2），以改善无人驾驶性能。 （注：这里看似与雾计算方式相似，但在过程中，应用程式没有作任何的数据分析，只根据感应器内容作出回应。若然是雾计算的话，感应器信息会发送到雾服务中，再作分析，然后通知终端设备作出回应。）

由此可见，云服务器距离数据产生的位置较远，因此会造成较大的延迟。而无人驾驶这些需要实时作出决策的活动，则很大机会需要使用边缘计算，使计算的服务靠近产生数据的源头，做到计算更接近实际行动。

随着科技的进步，数据传输速度的快速提升，不少日常物品，例如是家用电器，车辆等，都已经嵌入感测器，并透过网络接结与互联网交换资讯，形成了庞大的物件网络（即物联网）。

物件会在运行时会收集到大量的环境数据。有些人会问，为什么不把数据都在本地（local drive）处理，其他数据再传到云服务做储存。这可能是其中一个可以实行的方法，但如果所有数据都在本地处理，物件本身要设有很多的存储装置和处理服务器。这会大大增加电力消秏和物件重量，增加成本。

因此，最好的方法是结合云计算和边缘计算的优势做出最佳的配置。在一些决定物件重大安全性的事件（例如如上文无人驾驶例子的刹车）可将决定的主导权放到边缘上，其他没有急切性的事情，则放到云服务器低成本集中处理。透过云与边缘的良好分工，大大减少成本，亦能提高运算效率。

边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。

其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

从分布式开始

边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI，早在2003年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上最大的分布式计算服务商之一，当时它承担了全球15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题，并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。

对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。

中证网讯（王珞）浪潮信息4月9日公布2021年年度报告，报告期内实现营业收入67048亿元，同比增长636%，实现归属于上市公司股东的净利润2003亿元，同比增长3657%，基本每股收益138元，公司拟向全体股东每10股派发现金红利140元（含税）。

浪潮信息是全球领先的新型IT基础架构产品、方案及服务提供商，以“智慧计算”为战略，通过“硬件重构+软件定义”的算力产品和解决方案、构建开放融合的计算生态，为客户构建满足多样化场景的智慧计算平台，全面推动人工智能、大数据、云计算、物联网的广泛应用和对传统产业的数字化变革与重塑。通过不断完善基于客户需求的服务器软硬件研发体系，公司目前已形成具有自主知识产权、涵盖高中低端各类型服务器的云计算Iaas层系列产品。同时，公司在服务器、AI计算、开放计算领域处于全球领先地位，引领着AI产业化、产业AI化、智算新基建等领域的发展。

注重技术研发是公司过去业绩取得的前提，也是未来继续快速增长的基础。从研制出中国第一台小型机服务器SMP2000，到成长为居全球前二位的服务器供应商，掌握核心技术、改变竞争格局一直是公司企业文化的内核。公司不断发展以大算力和大模型为核心的智算技术体系，2021年公司研发投入高达2833亿元，同比增长1179%，占营业收入的422%。公司在融合架构技术取得重大进展，提出了以计算为中心的计算架构，在节点内部实现了CPU同加速之间的缓存一致性高速总线互连。基于此项技术，公司研发了国内首款支持高速计算连接一致性总线的加速，CPU同加速之间的平均数据访问延迟降低80%，节点间的数据访问延迟可低至亚微秒级。

报告期内，面对经济主战场数字化转型的机遇，公司持续聚焦云计算、大数据、人工智能为代表的智慧计算，明确从计算到智算的行业发展趋势，坚持“开放、融合、敏捷”策略，在研发、生产、交付、服务模式等方面持续创新，各项业务保持快速增长势头。此外，在通用计算领域，浪潮信息于2021年全新发布的M6服务器已打破165项SPEC世界性能测试纪录，包揽SPEC CPU Cint最具普适性、SPECjbb企业级Java应用、SPEC power业界能耗评估等五大赛道冠军。浪潮信息的AI服务器产品在2021年度全球权威AI基准测试MLPerfTM中共斩获44项第一，名列MLPerfTM2021年度冠军榜首。根据IDC最新数据，浪潮信息的服务器产品2021年位居全球前二，持续以30%+的市占率领跑中国市场。根据Gartner最新数据，浪潮存储2021年销量位居全球前五，在全球第二存储市场排名第二，浪潮信息连续两年入选Gartner主存储魔力象限的挑战者。

公司紧抓智慧新基建产业机遇实现增长。公司在人工智能领域走在了业界前列，在突破AI核心技术的同时，完成了在硬件、平台、管理和框架等四个层面的业务布局。2021年，公司面向智算中心业务率先布局，同时围绕AI计算力生产、聚合、调度、释放的四大关键作业环节，进一步强化产品体系和产业生态构建。在市场表现方面同样领先，IDC最新发布的数据显示，2017年至2021年上半年，公司AI服务器稳居中国市场第一，保持了智慧计算领导者的地位。在国际权威分析机构Forrester发布的《The Forrester Wave: AI Infrastructure, Q4 2021》报告中，公司凭借AI全栈的能力位于卓越挑战者象限。

云计算变革依然是过去几年全球服务器市场最大的增长机会，公司是云服务器的最大受益者，也是全球最大的云服务器供应商。根据IDC发布的2021年上半年中国边缘计算服务器市场跟踪报告，浪潮边缘专用服务器在2021年上半年以494%的市占率位居中国市场第一。

公司表示，浪潮信息的高速发展成果得益于公司对计算产业的前瞻性判断，积极实施智慧计算战略，率先布局人工智能、边缘等技术领域，以及依托产品、技术、生态在智慧计算领域的持续深耕。 目前，智慧计算已成为推进数字经济发展和 社会 变革的核心生产力，浪潮作为全球领先的智慧计算企业，将以开放开源为原则，不断完善和强化产品技术布局，积极发展开放计算和AI，为智算中心提供算力支持，在算力基础设施方面向更深、更广发展，助力企业数字化转型捕捉全新机遇，为数字经济注入无限智慧生机，共绘新格局之下美好蓝图。

边缘计算设备只是现场处理大量设备或软件中数据的设备。但是，边缘计算设备并不是在边缘上执行有限计算任务的普通本地计算机或移动设备，而是具有云计算或存储功能的边缘平台，仅在云或高速数据中心中具有。无论您的边缘网络在哪里，在远程站点，在分支机构还是在总部数据中心，无论是AI / ML分析，移动计算，边缘计算设备都将使云的智能更接近边缘处理任务，甚至存储。
边缘计算设备在某些情况下可以减少或消除将数据发送到离岸服务器的需求。将数据留在现场可以带来很多好处，例如：
以指数方式减少应用程序和网络延迟。
改善带宽。
通过Internet传输较少的数据（或无数据）可提高安全性。
更少依赖第三方网络，存储和计算，可以提高可靠性和控制力。

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