金山云斯文：边缘计算的普适与规模化商用

边缘计算是OICT(运营、信息、通讯)三种技术的融合。根据边缘计算联盟ECC对其参考架构的定义，边缘计算对象主要包括四个域，分别是设备域、网络域、数据域和应用域。

· 设备域：出现的纯粹的IoT设备，跟自动化的I/O采集相比较而言，有不同但也有重叠部分。区别在于可用于顶层优化、且不参与控制本身的数据，可以直接在边缘侧完成处理;

· 网络域：传输层面，直接的末端IoT数据、与来自自动化产线的数据，其传输方式、机制、协议都会有不同，因此要解决传输的数据标准问题。当然，在OPC UA架构下可以直接的访问底层自动化数据，但是，对于Web数据的交互而言，这里会存在IT与OT之间的协调问题，尽管有一些领先的自动化企业已经提供了针对Web方式数据传输的机制，但是，大部分现场的数据仍然存在这些问题。

· 数据域：数据传输后的数据存储、格式等这些数据域需要解决的问题，也包括数据的查询与数据交互的机制和策略问题都是在这个领域里需要考虑的问题。

· 应用域：这个可能是最为难以解决的问题，针对这一领域的应用模型尚未有较多的实际应用。

任何一个边缘计算的系统，无论是处于用户侧、移动基站、又或者是城域网数据中心的边缘，基本都是由以上四个域组成。但是边缘计算的种类，业内还没有达成一致共识，每家都有自己的理解。

在斯文看来，边缘计算可以根据地理位置的不同分为三类，

第一类是边缘云，通常是位于地市级的IDC中，延时控制在5毫秒之内;

第二类是移动基站，它将网络延迟做到了极致，支持数据共享;

第三类是处于用户侧的边缘计算，例如路由器、网关等。

金山云边缘计算平台

边缘计算平台是边缘计算商用化落地的重要产品，多数厂商都会推出这样的产品，金山云也不例外。根据斯文的介绍，金山云边缘计算平台主要包括四层架构，分别是边缘算力子系统、网络接入子系统、中央控制子系统和多边协同子系统。

金山云边缘计算平台四层架构图

· 边缘算力子系统，主要是指为用户提供计算的组件，包括虚拟机、物理机、容器等等。金山云的做法是将服务器放在边缘云中，使用Kubernetes来负责边缘算力的编排、调度;

· 网络接入子系统，最重要的就是网络接入要快，因为如果不快的话，其实是没有放在边缘云的必要。金山云在这里使用了OvS等来实现网络隔离、网络控制、安全及权限管理;

· 中央控制子系统，是金山云自研的，算力控制设计参考了K8s思路，使用K8s规范定义算力模板。中央控制子系统的作用是定义一个应用模板，然后将其复制到成百上千个边缘去部署;

· 多边协同子系统，主要解决的是用户与用户之间的通讯问题、节点间的互联能力，将原来的弱网或者不通畅的网络变成又快又好的网络。

在边缘计算的应用中，边缘之间的协同是一个需要着重解决的问题。边缘节点之间可能因为各种各样的原因会不通畅，这时如何绕开跨运营商的瓶颈和网络拥塞就成为关键。目前业内通用的解决方法有三个，

一是IP隧道，

二是实时监控系统，跟踪数据包的走向，

三是监控数据在节点之间的传播。

边缘计算的产品与应用场景

边缘计算适合带宽需求大、延迟要求高的应用场景。在这种场景下，边缘计算需要做出架构方面的改变——计算分层，简单且数量多的计算下沉到边缘端，然后由边缘将结果传到中心云。金山云目前实现计算分层的方法有两种，

一是功能拆分，将重负载的部分拆分出来;

二是微服务化，以微服务的方式将部分计算下沉到边缘，并通过其它方式实现内网拉通。

边缘计算产品通常需要具备三个特点，

一是计算小型化，几十个机器、甚至是几十个机柜是不适合边缘端的，边缘端往往很小的集群就可以支持服务;

二是边缘端计算设备的耐久性，边缘端尤其是客户侧的设备往往是无人维护的，这时耐久性就变得很重要;

三是安全性，数据存储在边缘端不会被盗取。

以金山云为例，主打的应用场景是视频领域，整体规划是“向上AI化，向下边缘化”，具体的产品有三种，边缘的虚拟机、边缘的容器和边缘的网络。KENC是运行在金山云CDN边缘节点上的一套容器云平台，支持在边缘运行自定义的容器镜像，依托CDN网络主推容器云平台，面向大客户提供自控节点容器云，并向中小客户提供自动调度容器云。同时，KENC通过就近计算原则，将算力高效分发到全区域覆盖，从而提供高性能、低延时的边缘计算服务。

边缘计算的关键词是“普适”，规模化商用的关键词是“5G”

如果按照雷波的预测，边缘计算真的会在2021年-2023年大规模商用化部署。

为什么关键词会是普适？事实上，边缘计算出现的时间并不长，还处于发展的初级阶段，需要启发市场将应用落地到边缘。所以，这时需要的就是算力和应用场景的普适，之前使用的虚拟机、物理机等等都可以平滑地迁移到边缘计算平台，当新应用已经运行成熟之后，再根据实际情况做专属优化，使用更合适、高效的算力。目前虚拟机和容器是普适算力的两种重要形式。虚拟机相对更重，安全隔离，适合原来跑在云计算上的业务；容器可以做的很小，快速轻量、秒级启动，适合特别下沉的场景，承接新类型的业务。

边缘计算的规模化商用的瓶颈是什么？”目前边缘计算商用化的瓶颈其实是5G的发展。”斯文表示：”边缘计算商用化的发展速度超出了我的想象，头部云计算厂商都已经在投入了。从行业视角来看，整个边缘计算市场分为存量市场和增量市场，存量市场是指原先跑在云计算机房的应用，因为延迟太高、成本太贵、体验不好等原因，迁移到边缘，而增量市场是指5G发展起来之后，新应用的普及将会带来边缘计算的爆发式商业化增长。”

边缘计算是推动5G应用场景真正落地的核心技术。5G的发展，必然给边缘计算带来巨大的应用红利。