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电网等基础设施或将成为边缘计算爆发点
  • 虽然边缘计算概念已经足够火爆,但依旧只是起步阶段。尽管近年国内外有大量厂商投入其中,完成了第一步的技术框架建设,但离真正形成一个落地的产业还有一段不小的距离。

    边缘计算已成为物联网和5G时代发展的重要趋势,越来越多的企业开始加大了边缘计算领域的研发和投入,作为BAT之一的百度自然不会错过这样一个技术趋势。近日,百度智能云物联网首席架构师李乐丁在接受中国IDC圈记者采访时,分享了百度智能云对边缘计算技术的理解和趋势研判,以及基于此做出的举措。
      
      社会性基础设施将成为突破口
      
      虽然边缘计算概念已经足够火爆,但在李乐丁看来,边缘计算只是起步阶段。尽管近年国内外有大量厂商投入其中,但只是完成了第一步的技术框架建设,离真正形成一个落地的产业还有一段不小的距离。
      
      “只是让行业看到基础性框架和边缘应用模式。”李乐丁表示,边缘计算作为云的自然延伸,解决了云计算的很多问题,比如延时敏感、数据网络敏感、隐私敏感等,但在配套的硬件设施和软件应用还需要更多的建设,实际落地成本还有进一步降低的空间。
      
      在边缘计算落地的突破口方面,李乐丁认为会出现在云边缘和物联网结合的领域。其中可能性比较大的,就是大型社会性基础设施,“比如我们国家正在电力等基础设施上进行数字化升级改造”,李乐丁举例说。
      
      电力物联网是国家电网在2019年度工作会议上提出的“两网”之一,“两网”分别是“坚强智能电网”和“泛在电力物联网”。作为未来可能接入设备最多的物联网生态圈,电力物联网被认为是边缘计算的最佳落地场景之一。
      
      业内普遍认为,边缘计算另一个重要突破口则会来自人工智能领域。李乐丁表示,AI具备重塑和创造新业态的能力,将会为边缘计算提供更多的发展空间。
      
      “边缘云”不是云
      
      “边缘和云一定是要协同的,但边缘云不是云,不能直白的把大规模分布式技术塞到边缘的设备上”,虽然边缘计算被认为是云计算的延伸和扩展,但李乐丁对此的理解显然更加深入一些。
      
      李乐丁认为,边缘计算会运行在像工业控制器、车载设备或者微型数据中心等资源相对有限的场合,基于大服务器集群的云计算技术显然并不适于边缘云使用。相反,边缘云中的技术开发会更多借鉴单机开发经验。
      
      而基于云计算的现代开发理念,结合基于单机的开发经验,可能为行业带来两个大的改变:一方面是设备的可管理性,当边缘网络部署完成后,客户就可以通过管理软件管理大量难以计数的设备,这在以前是不可想象的;另一方面,在基于现代开发理念的开发模式下,开发者无需过多关心如设备并发、状态监控等工程问题,而是可以将精力更多集中在业务逻辑上。
      
      “基于云的大型分布式技术额外开销太高,但理念更先进”,李乐丁认为边缘云适合处理延迟敏感、网络受限、隐私敏感等场景。云则可以帮助边缘进行知识迭代、能力升级:“结合来自云的技术和理念,比如容器技术、微服务化等,边缘设备将更好管理,开发应用也将更加容易。”
      
      百度智能云的“边缘生态”
      
      2018年中,百度智能云推出了国内首个智能边缘产品BIE(BaiduIntelli Edge)。其后,又在12月份推出了开源版本OpenEdge。
      
      “边缘计算行业要更好更快的发展,重要的是要降低边缘行业的入门门槛,让大家更容的使用边缘技术,挖掘出创造力。”李乐丁表示,百度智能云为此将在边缘云业务上采取“双品牌”战略,一个是面向开发者的开源产品OpenEdge,另一个则是面向企业的商业化边缘产品BIE。
      
      李乐丁介绍,百度在2017年时候就开始关注边缘计算,目前已经完成了边缘技术的技术构架,并且在开源社区和产业生态上进行了多方面的努力。
      
      百度智能云一方面为边缘云搭配了与云协同的平台,帮助开发者开发。并且不断寻找适合边缘技术的硬件供应商,其范围包括业内领先的CPU厂商以及GPU提供商。
      
      显然,对于目前的边缘云市场来说,一款专门的边缘云硬件设备的出现,无疑是促进行业发展、应用落地最佳的利好消息。或许不久的将来,我们就将亲身感受到由百度带来的边缘云未来体验。
      
      “百度智能云将通过促进云、边缘、物联网领域的协作,共同推进产业的发展。”李乐丁总结说。
      
      编辑:Harris
      
      

    虽然边缘计算概念已经足够火爆,但依旧只是起步阶段。尽管近年国内外有大量厂商投入其中,完成了第一步的技术框架建设,但离真正形成一个落地的产业还有一段不小的距离。