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  邊緣計(jì)算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務(wù)。其應(yīng)用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)，滿足行業(yè)在實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。目前，許多科技企業(yè)已經(jīng)在邊緣計(jì)算上開始自己的布局。

  未來，我們會看到越來越多的像智慧城市、智能工廠、智能制造、智能零售等一系列創(chuàng)新商業(yè)模式，它們在運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的過程中，需要用到數(shù)據(jù)采集、處理、上傳數(shù)據(jù)的邊緣端計(jì)算設(shè)備和網(wǎng)關(guān)設(shè)備。這些設(shè)備或者是相應(yīng)的解決方案，配合分布式數(shù)據(jù)庫和分布式的數(shù)據(jù)處理，就構(gòu)成一個(gè)完整的邊緣計(jì)算體系。但這個(gè)體系不是獨(dú)立存在的，它會跟云計(jì)算產(chǎn)生非常多的數(shù)據(jù)和應(yīng)用互動。

  邊緣計(jì)算簡單架構(gòu)圖

  提到邊緣計(jì)算，我們會聯(lián)想到秒殺時(shí)候，使用CDN進(jìn)行負(fù)載分流;可能也會聯(lián)想到數(shù)據(jù)中心和分布式服務(wù)器;或者想到數(shù)據(jù)中心和設(shè)備采集網(wǎng)關(guān);或者想到華為AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、離線地圖，離線語音識別;或者自動駕駛，電動汽車等等……

  為什么需要邊緣計(jì)算?

  也許你會第一反應(yīng)是中心計(jì)算力不足，網(wǎng)絡(luò)延遲，數(shù)據(jù)量龐大，這些都是常見的因素……

  數(shù)據(jù)上漲

  隨著芯片計(jì)算力的發(fā)展、硬件成本的降低，加上網(wǎng)路提速，大概每十年一次變革，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級的增長。也許在2020-2030年，通過5G和AI的變革，計(jì)算機(jī)正在吞噬一切可以數(shù)字化的東西，那時(shí)候數(shù)據(jù)的增長不知道會是什么恐怖級別?

  顯然，這個(gè)時(shí)候的數(shù)據(jù)中心，已然無法承擔(dān)集中式帶來的各自延遲，緩慢，痛苦……

  成本上漲

  為什么邊緣計(jì)算還能節(jié)省成本?

  幾十萬用戶的公司，只需要處理百級 QPS 的量，只需要 10 臺左右的服務(wù)器;

  上百萬用戶的公司，只需要處理千級 QPS 的量，需要有 50 臺左右的服務(wù)器;

  上千萬用戶的公司，需要處理萬級到十萬級 QPS 的量，需要 700 臺左右的服務(wù)器;

  上億用戶的公司，其需要處理百萬級 QPS 的量，需要上萬臺的服務(wù)器。

  以上數(shù)據(jù)不是完全標(biāo)準(zhǔn)的，但是可以確定的是像BAT，TMD這些大廠的服務(wù)器都是以萬計(jì)算的。

  如上圖所示，十萬用戶到上億用戶，用戶量也就多 100 倍，為什么服務(wù)器需要1000倍?因?yàn)?，?dāng)架構(gòu)變復(fù)雜了后，你就要做很多非功能的東西了，比如，緩存、隊(duì)列、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、網(wǎng)關(guān)、自動化運(yùn)維、監(jiān)控等……

  如果我們能夠把那上億的用戶拆成 100 個(gè)百萬級的用戶，那么只需要 5000 多臺機(jī)器。

  分擔(dān)計(jì)算

  海量數(shù)據(jù)則能夠就近處理，大量的設(shè)備也能實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同的工作，諸多問題迎刃而解。因此，邊緣計(jì)算理論上可滿足許多行業(yè)在敏捷性、實(shí)時(shí)性、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、以及安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。

  這里舉個(gè)簡單的應(yīng)用，假如一個(gè)項(xiàng)目有5萬個(gè)設(shè)備點(diǎn)，每隔5分鐘一次采集，那么一年后的測點(diǎn)數(shù)據(jù)可能就是100G量級。對這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)就會是一個(gè)耗時(shí)耗力的事情。

  邊緣計(jì)算應(yīng)用場景

  既然邊緣計(jì)算是一種必然，那么邊緣計(jì)算會應(yīng)用在哪些場景呢?我覺得至少以下這些場景會用到：

  處理一些實(shí)時(shí)響應(yīng)的業(yè)務(wù)。它和用戶靠得很近，所以其可以實(shí)時(shí)響應(yīng)用戶的一些本地請求，比如，某公司的人臉門禁系統(tǒng)、共享單車的開鎖。

  收集并結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。比如，把視頻中的車牌信息摳出來，轉(zhuǎn)成文字，傳回?cái)?shù)據(jù)中心。我們知道大華，海康等主流攝像頭設(shè)備本身自帶車牌識別等功能就是一個(gè)典型的應(yīng)用

  實(shí)時(shí)設(shè)備監(jiān)控。主要是線下設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控。比如，設(shè)備告警、設(shè)備聯(lián)動、設(shè)備管理、設(shè)備統(tǒng)計(jì)等

  P2P 的一些去中心化的應(yīng)用。比如：邊緣結(jié)點(diǎn)作為一個(gè)服務(wù)發(fā)現(xiàn)的服務(wù)器，可以讓本地設(shè)備之間進(jìn)行 P2P 通訊。

  邊緣計(jì)算的運(yùn)用場景還是十分豐富的，還有很多是我們所想象不到的，我們正在期待神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片助力AI智能，未來的設(shè)備必然會更加強(qiáng)大，更加邊緣化。

  邊緣計(jì)算的技術(shù)?

  邊緣計(jì)算涉及到的技術(shù)包括方方面面，這里截取要點(diǎn)分析。

  API網(wǎng)關(guān)

  API Gateway相當(dāng)于一個(gè)門衛(wèi)的角色，和設(shè)計(jì)模式的Facade(門面模式)很像，是系統(tǒng)的唯一入口。網(wǎng)關(guān)可以是一臺服務(wù)器，也可以是一個(gè)比較強(qiáng)大的設(shè)備。

  網(wǎng)關(guān)還可以進(jìn)行往下分層級，像眾星拱月一樣，最后通過一個(gè)大的門衛(wèi)作為唯一的入口。這種星型的網(wǎng)關(guān)架構(gòu)可以控制每個(gè)子網(wǎng)關(guān)或者叫子邊緣計(jì)算的粒度。當(dāng)然這種架構(gòu)也帶來更大的復(fù)雜度。

  一個(gè)網(wǎng)關(guān)一般包含以下這些組件：服務(wù)注冊，請求路由，負(fù)載均衡，彈力設(shè)計(jì)，安全管控。此外網(wǎng)關(guān)對性能、集群和高可用也是需要考慮的一個(gè)要點(diǎn)，對于初創(chuàng)中的團(tuán)隊(duì)，這些其實(shí)可以放在最后去考慮，后續(xù)業(yè)務(wù)起來后依然是一個(gè)必須考慮的重點(diǎn)，比如單點(diǎn)故障導(dǎo)致的所有訪問癱瘓，性能低下導(dǎo)致的請求延遲，或者沒有使用異步機(jī)制導(dǎo)致的吞吐量低下等等……

  服務(wù)函數(shù)化(Serverless)

  傳統(tǒng)的做法，我們都需要在服務(wù)器上持續(xù)運(yùn)行進(jìn)程以等待 HTTP 請求或 API 調(diào)用，而Serverless可以通過某種事件機(jī)制觸發(fā)代碼的執(zhí)行。

  "如果說微服務(wù)是以專注于單一責(zé)任與功能的小型功能塊為基礎(chǔ)，利用模塊化的方式組合出復(fù)雜的大型應(yīng)用程序，那么我們還可以進(jìn)一步認(rèn)為 Serverless 架構(gòu)可以提供一種更加 " 代碼碎片化 " 的軟件架構(gòu)范式，我們稱之為 Function as a Services(FaaS)。所謂的 " 函數(shù) "(Function)提供的是相比微服務(wù)更加細(xì)小的程序單元。"——左耳朵耗子

  不同于微服務(wù)的是函數(shù)化更加碎片，而且無需進(jìn)程等待，這是他的殺手锏。最后推薦兩個(gè)GO語言的開源框架

  openfaas

  fission

  數(shù)據(jù)同步

  邊緣和中心的關(guān)系千絲萬縷，就物聯(lián)網(wǎng)來說，中心需要的數(shù)據(jù)是什么呢?大部分是決策數(shù)據(jù)，也就是那些官老爺要看的數(shù)據(jù)，至于設(shè)備什么時(shí)候告警，什么時(shí)候出故障等等數(shù)據(jù)不一定要實(shí)時(shí)或者全部同步到中心，也就是說你的數(shù)據(jù)延遲一段時(shí)間并不妨礙，甚至隔天都問題不大。

  如果要同步，一般如何做?

  通過消息隊(duì)列寫時(shí)復(fù)制(Wirte And Copy)，這種方式實(shí)時(shí)性高，有很好的削峰填谷。

  通過DB層面發(fā)布訂閱進(jìn)行數(shù)據(jù)同步，這種同步是日志級別的，性能有保障，但是調(diào)式有坑，不建議使用。