边缘计算新基建高端对话|边缘计算:你的数据还好么?

如果说4G拉动了ToC市场的爆发,5G则通过边缘计算拉动了ToB市场的定制化的应用;边缘计算不“边缘”,未来在工业制造、交通运输、卫生医疗、能源电力等领域,都将发挥重要作用。

这也意味着边缘计算的部署节点会越来越多,数据也会越来越多,在终端被创建的数据需要得到计算和存储,这些数据也被汇总到边缘存储区,进一步分析和处理,技术复杂度会大大增加,而技术体系的成熟度、生态建设的广度和深度必将成为边缘计算取胜的重要筹码。

最近,E企研究院首席研究员张广彬邀请了中国电信研究院AI研发中心主任王峰博士、希捷系统行业高级专家程津辉先生,从数据的角度来解读边缘计算的价值。

排兵布阵 随场景而动

近年来,随着5G网络的不断完善,以及云计算的应用普及,越来越多用户采用云计算技术构建自身的信息系统。但云计算业务的开展需要强大的通信网络作为支撑,早在2016年,中国电信就启动了“CTNET2025网络重构计划”, 网络基础设施的敏捷性、开放性、安全性、灵活调动性等智能化水平不断提升。

在网络升级过程中,全国各地无数通信设备机房(边缘站点)会出现空置或者利用率不高的情况,理论上,运营商可以用数据中心的标准去改建这些机房,但因为边缘分散,单个规模较小,导致改造成本较高。

中国电信研究院AI研发中心主任 王峰

在王峰博士看来,“分散”的场景自带下沉市场的优势:用户对信息数据使用需求往往先通过边缘点、边缘云来收集;离客户更近,就可以提供多元化的服务,这是典型的边缘计算价值。

但如何复用这些已有的机房与基础设施设施资源?这就要求用于边缘计算的设备在物理形态上要贴近以前通信设备的标准,比如放置通信设备的机柜深度通常为600到800毫米,而IT机柜的深度原高于这一尺寸,这就要求在尺寸上做一些裁剪。

而相比大型数据中心,边缘数据中心的条件要恶劣得多,要求用于边缘计算的服务器等设备在这些方面有更高的容忍性。

为了满足这些条件,针对边缘计算服务器设计的项目OTII(Open Telecom IT Infrastructure开放电信IT基础设施)由此而生,通过制定服务器标准,来解决边缘计算部署的问题。

希捷系统行业高级专家 程津辉

在边缘侧的数据存储和管理和分析层面,程津辉认为一是要考虑边缘特定的部署环境,在不同环境下如何存放数据;二要考虑保证数据时效性,当数据在边缘搜集后,从边缘到边缘数据中心,需要通过大批量的复杂计算,再传输到中心云进行处理,延时和带宽成为用户面临的挑战。

因此,基于对整个存储市场或者数据发展的研究,希捷通过在数据创建和使用的位置提供不同数据存储方式,让数据存储在离数据源更近的地方,从小到硬盘,再到高密度存储、可扩展的分布式存储,便于用户快速便捷获取数据,减少延迟和带宽成本。

高效管理数据 支撑边缘新应用

5G网络促使边缘计算成为主流,同时又基于边缘计算才能提供更好的服务,二者相辅相成,不可或缺。

正是诸如自动驾驶等新应用,促使交通行业成为边缘计算的一大应用领域。如今,自动驾驶也进入了运营商的视野,在中国电信股份有限公司研究院 AI研发中心负责人王峰看来,在自动驾驶层面,业界有了新方向,即车路协同,把车的信息和路的信息融合起来统筹考虑,特别强调路侧信息对于自动驾驶的帮助。

车路协同,车联网的场景正是促进边缘计算兴盛的一大驱动力,比如激光雷达会将路边的灯杆或充电箱误判为一个人,这时需要辅助摄像头来确定信息,单车需要将多元信息整合,但单车的计算能力有限,如果将这些数据放到集约的云上去做,来回的延迟,会导致安全风险,因此需要尽可能在边缘侧解决这一问题。

一旦交通行业确定了统一的标准,车路协同体系就可以运转起来,大规模推广也最为便利,边缘计算的市场空间会快速提升。同样,迈向智能制造过程中,制造行业无论是对数据进行处理,还是引入人工智能技术等等,都需要引入边缘计算。

在这样的趋势下,除了强调边缘的标准的规范、管理接口,用软件和硬件协同联动的解决方案来高效管理数据更加重要。

程津辉表示,比如更偏AI领域的自动驾驶,通过边缘数据中心搜集的数据在进行机器学习后,最后到云端,除了数据归档,可能还会有总体汇总以及更进一步的算法优化和更新。

希捷的重点是通过技术创新,让不同位置的数据产生相应的价值,比如在边路协同研发中,假设每辆无人驾驶汽车上装配有20个以上的传感器,这样,每辆车每天可以记录多达150TB的海量数据,用户需要将这些数据快速传到云数据中心去做机器学习和分析,要消耗大量时间与带宽。

希捷推出的边缘数据移动的解决方案Lyve系列,就帮助客户以比较简单、高效、安全的方式把大量数据以一种离线的方式进行移动,这样相对于传统云来说,成本更低一些。

可信存储 无忧数据

无论是智慧交通中的自动驾驶、车路协同,还是制造行业的智能生产等场景,都需要安全的对数据数据的采集、存储、分析、处理。在王峰看来,防泄漏和完整性对于存储尤为需要,可信存储,无忧数据就是成为方案选择的基本准则。

相对来说,硬盘加密是用户所熟知的,在程津辉看来,应用加密也是同样重要,从硬盘的创新再到软硬件的协同开发,再到系统数据结构的支持,希捷在加密和数据安全方面持续创新。

比如最近希捷推出的Exos CORVAULT高密存储系统,除了高性能之外就具备加密功能,以简化数据管理以及宏观边缘和数据中心环境中的人为干预,另外,Lyve系列解决方案也是如此,Lyve Mobile Array,这款专为边缘存储应用设计的便携解决方案,在单个阵列中,具备可上锁的坚固传输外壳以及行业标准的AES 256位硬件加密和密钥管理,可为用户数据提供出色的传输便利性和安全性。

结束语:

5G加持,边缘计算获得空前关注,已经成为了建设新型信息化基础设施的重要抓手;反过来说,边缘计算的普及,也为5G的更深入落地,提供了广阔的实践空间,整个边缘计算行业的长期繁荣,需要业内外同仁和伙伴之间持续的开放与合作。

边缘计算领域更需要开放创新的精神,通过架构和技术的开放,共同打造产业生态;通过技术的升级,提升边缘计算的价值,希捷在边缘计算甚至是云端核心不断布局,除了继续引领硬盘技术持续创新,希捷也已经开始布局系统产品,比如基于硬件的自修复块存储系统希捷Exos CORVAULT,E企研究院将在近期进行研究,并通过直播带来“希捷Exos CORVAULT新一代存储系统开箱鉴赏“,欢迎关注。

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