一文深度解读边缘计算产业发展前景

时间:2022-12-01 13:10:39

一文深度解读边缘计算产业发展前景

算力在云端澎湃,云计算技术日新月异。

过去十年间,全球云计算市场快速扩张,市场规模爆发性增长。

中心化的云计算架构提供了集中、大规模的计算、网络和存储等资源,解决了泛互联网行业在前二十年快速发展所面临的业务迅速增长、流量急剧扩张和大规模计算需求等问题。

边缘计算是构筑在边缘基础设施之上,位于尽可能靠近事务和数据源头的网络边缘侧,并能够与中心云协作的云计算模式

相较于集中式云计算,边缘计算可提供弹性扩展的云服务能力,具有快速响应、低延迟和轻量计算等特点。

产业发展,脉络一览

01 稳定增长,激发市场活力

政策环境不断完善,边缘计算发展,恰逢其时。

2021年,我国边缘计算市场规模达到436.4亿元人民币,预计未来三年年均增速超过50%,至2024年边缘计算市场整体规模达1803.7亿元,边缘计算市场增长空间广阔。

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IDC《中国边缘云市场解读,2022》报告显示,2021年中国边缘云市场规模总计达50.4亿元人民币,其中,边缘公有云服务细分市场占比超过50%,市场规模达25.6亿元人民币,为整个边缘计算发展注入新活力。

02 欣欣向荣,共建边缘生态

边缘生态包括云厂商、电信运营商、软件/行业解决方案厂商、系统集成商等。

边缘计算产业全景图覆盖边缘硬件、物联网边缘、边缘云、边缘软件与工具、边缘应用和边缘安全等各环节要素,助力边缘业务落地。

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其中,边缘云作为关键要素,承下对接物联网硬件等基础设施,向上通过计算服务支撑各行各业应用,起到了非常关键的作用。

03 形态丰富,部署模式呈多样化

随着边缘计算的深入发展,企业的部署模式呈现不同的落地形态:

| 云服务延伸:提供针对特定区域或是广域覆盖的边缘计算资源,包括边缘公有云,CDN边缘云等类型。

| 电信网络:利用运营商网络边缘节点,根据需求建设资源池规模、服务种类差异化网络边缘服务,提供类似MEC多接入服务的边缘计算服务。

| 深入用户现场:在靠近用户数据中心或业务现场的地方,实现按需部署,包括混合边缘云、现场边缘云等类型,支持用户在本地部署自己的边缘云服务,并达到数据合规的要求。

04 持续深化,应用部署加速落地

中国信通院《边缘计算市场和用户洞察报告(2022)》深入研究边缘计算在企业用户中的落地现状及未来规划,为产业未来发展提供实践参考和指引。以下数据源自其中,依次展开分析。

| 边缘部署类型方面,企业客户采用私有化边缘云解决方案和边缘公有云服务的占比较高,分别为59.4%和52.8%,其次是IoT边缘计算和边缘软件解决方案,分别占比48.1%和32.5%。

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边缘部署的类型占比

| 技术应用方面,受访者企业中,边缘数据处理和分析、边缘虚拟化、边缘存储和边缘网络等技术应用较为广泛,占比均超过50%,同时,开发框架、AI、安全、中间价和容器等技术,在边缘的应用仍待进一步发展。

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边缘计算的技术应用占比

| 落地场景方面,数据采集、视频监控、物联感知、远程控制等是目前边缘计算落地应用相对比较广的场景,其中数据采集场景应用占比高达69.3%,其次是视频监控和物联感知,分别为57.1%和50.9%。

而远程医疗、视觉质检、云游戏、边缘渲染、低延时直播等场景应用在受访企业中占比不足20%,未来,仍有更多创新落地的空间。

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边缘计算的落地场景占比

05 挑战VS机遇,规划引领发展方向

| 效益提升方面,提升业务的敏捷部署,在边缘计算应用价值中至关重要,占比高达68.4%。

对于一些大型政企客户来说,相比于集中式的数据中心和云上部署,部署边缘云能够更好地实现业务敏捷部署,从而真正为业务带来新价值。

在企业调研中,降低计算时延、节约带宽成本、加强数据安全均成为企业部署边缘计算之后带来的显著成效,占比分别为63.7%,56.1%和49.5%,极大提升了业务效益和价值。

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边缘部署的效益占比

| 部署挑战方面,边缘系统管理复杂、维护系统可靠性和稳定性、成本等因素成为边缘云部署的主要挑战,在受访企业中占比分别为61.3%、60.8%和53.3%。

同时,部署边缘系统困难、无明显业务需求和具有安全风险,也为企业的边缘计算布局带来阻碍,亟待边缘计算技术的发展而解决。

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边缘部署的挑战占比

| 投入规划方面,企业加大对边缘部署的投入规模,边缘计算相关云服务、软件及解决方案、硬件设备等成为企业投入规划的TOP3,在受访企业中占比高达65.9%、60.3%和52.7%,边缘计算发展前景广阔。

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边缘部署的投入规划占比

架构升级,极致演进

以下为边缘计算领域最受关注的五项技术架构,为用户在边缘计算模型的选型与开发提供参考。

01 分布式资源管理:协同统一管控

阿里云通过纳管分布广泛、资源异构、规模多样的边缘节点,实现全球范围内边缘云分布式资源统一视角管理使用、监控运维。

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边缘管控需要适度自治能力。

根据阿里云与中国信通院最新联合发布的《边缘云技术演进与发展白皮书》,边缘云分布式管控系统是一对多的分级管控模型,各级管控平台需具备满足自身定位的管控能力。

边缘云分布式管控系统与中心管控系统协同完成管控逻辑,更加适配边缘计算场景。

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02 分布式数据管理:释放要素价值

如何在边缘侧进行云边协同的数据管控,是保证业务流通的重要技术点。

边缘云分布式数据管理,通过构建数据采集、处理、汇聚、分析、存储、管理等全环节能力,实现业务生产、应用数据,经营、运营管理数据,第三方数据的统一汇聚和分析,发挥数据要素价值。

| 在终端侧,通过传感器、物联设备实现业务应用数据源全面感知采集;

| 在边缘侧,实现异构数据接入、实时处理、边缘存储、数据转发;

| 在中心云,构建统一数据汇聚集成、大规模存储、智能分析等协同体系,有效提升数据应用水平和能力。

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03 分布式应用平台:构建敏捷弹性应用

分布式应用平台将云上的开发方式部署至边缘侧,通过跨边缘节点的应用统一开发、部署、调度、管理、运维等能力,加速构建云边协同下弹性敏捷的边缘原生应用。

| 应用部署:实现应用按需分布式部署;

| 多集群管理:通过集群安全连接,统一管理;

| 分布式应用管理:通过部署策略(地理亲和性、反亲和性等),调度策略(资源池、健康状态等),镜像加速(缓存、P2P等),数据迁移等,实现跨云边端集群的应用统一管理;

| 服务流量治理:通过云边、边边容器网络互通,服务智能路由(位置、时延、网络质量等),流量管理(流量切换、限流、降级、负载均衡等),实现服务统一治理。

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04 分布式调度:实现体验、资源最优平衡

如何实现业务体验与资源利用的最优平衡?

边缘云分布式调度技术,从资源调度、流量调度以及应用调度等多个维度,统一全局调度管理,以云边端协同的方式满足业务调度需求,最大化提升业务体验,提高资源使用效率。

| 资源调度:构建全局资源监测和伸缩能力,实现资源监测、弹性伸缩;通过调度算法和策略,优化资源使用、时延、位置、成本等指标,实现资源智能化调度;

| 流量调度:结合业务特点,预先进行业务流量预测,对云边计算、网络带宽等进行拆分和规划(例如建立专用通道);针对流量接入、回源等方面需求,结合位置、成本等因素,实现流量动态接入和调节;

| 应用调度:通过感知业务特定需求(资源硬件、性能指标等),建立应用模型和资源模型,实现应用迁移、弹性扩展等。

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05 安全统一能力:构筑立体化安全防护能力

在分布式的环境下,边缘安全面临全新挑战。

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边缘安全行业标准

与集中式云资源相比,边缘节点部署环境复杂多样,并且单个边缘节点受限于资源和成本,安全部署能力较弱。

通过云边端协同安全,实现边缘侧设备的接入,数据的传输,网络的安全,以及和中心云进行统一的安全管控,构筑边缘侧的立体化安全防护能力。

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场景拓展,应用创新

边缘计算应用场景不断拓展,云边协同的创新实践案例纷纷涌现。

目前,边缘计算已经在工业、制造、物流、能源、金融、视频、零售等行业应用落地,并取得显著成效,加速各行各业数字化转型。

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多维发展,畅想未来

技术架构方面,边缘原生理念兴起,通过资源管控、数据管理、调度、应用平台等边缘原生技术,推动整体架构升级和边缘应用落地。

行业应用方面,边缘计算和各行各业进一步紧密融合,推动应用场景的不断拓展,助力企业提升业务价值和用户体验。

生态融合方面,边缘侧的开源协同不断深化,通过与已有系统的融合,迎接边缘侧异构的新挑战,加速构建丰沛繁荣的边缘生态。

未来,边缘计算创新升级将会带动更多便捷服务和应用实践的落地,进一步推动边缘计算产业的繁荣兴旺发展。