1999年互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)，2009年云計算概念興起，到2019年邊緣計算大熱，算力中心經(jīng)歷了邊緣到中心再到邊緣的遷移。

是什么驅(qū)動著算力的遷移？在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的20年間，無論是數(shù)據(jù)量還是應(yīng)用場景，都發(fā)生了翻天覆地的變化，產(chǎn)業(yè)升級的需求驅(qū)動著數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)向更優(yōu)解升級，而產(chǎn)業(yè)升級的下一步大勢所趨，在于云邊端多端協(xié)同。

“云計算熱”的退潮

一次數(shù)據(jù)大躍進(jìn)的自我修正

不難發(fā)現(xiàn)一個現(xiàn)象，“云計算”概念的熱度逐漸冷卻，相比之下“邊緣計算”火了起來。

事實(shí)上，“邊緣計算”也并不是什么新鮮事物。早在2003年，Akamai就在與IBM的合作中提出了“邊緣計算”概念，如今“邊緣計算”經(jīng)歷了從概念的提出到概念的淬煉再到應(yīng)用場景實(shí)踐驗(yàn)證的一個輪回。

時間回到2008年。早期的云計算因?yàn)榉植际接嬎?、從互?lián)網(wǎng)調(diào)取算力資源的優(yōu)勢，讓企業(yè)設(shè)施有了更大的彈性部署空間，一度受到巨大的青睞。彼時技術(shù)圈樂觀地認(rèn)為，將來數(shù)據(jù)的處理以及應(yīng)用，可以完全在云端而非本地完成。其時處于3G時代的尾聲，移動終端已經(jīng)被驗(yàn)證可以承擔(dān)大部分PC端的網(wǎng)絡(luò)職能，如社交、資訊獲取等。

很顯然，如今爆發(fā)式增長的數(shù)據(jù)量，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了當(dāng)時人們的想象力。在泛娛樂端，從4G時代起，視頻這個流量巨獸涌入移動互聯(lián)網(wǎng)，開啟短視頻和直播時代；在消費(fèi)端，終端智能化產(chǎn)生的流量甚至遠(yuǎn)超智能移動設(shè)備，如車聯(lián)網(wǎng)。這些都比較容易被人們直觀感知到。

然而推動數(shù)據(jù)量大幅上升的，還有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模的部署。且數(shù)據(jù)量還在高速增長，據(jù)IDC預(yù)測，到2025 年，屬于數(shù)據(jù)分析的全球數(shù)據(jù)總量將增長至現(xiàn)在的 50 倍，達(dá)到 5.2ZB。

數(shù)據(jù)量的飛速增長，并不是單純對云端進(jìn)行擴(kuò)容就可以完全應(yīng)對的。大量的數(shù)據(jù)匯聚到云端進(jìn)行處理，帶來的延遲逐漸讓人無法忍受。在移動智能設(shè)備終端，延遲往往令實(shí)時互動滯后，嚴(yán)重影響體驗(yàn)；在制造業(yè)領(lǐng)域，監(jiān)控瞬時數(shù)據(jù)量巨大，留給異常數(shù)據(jù)的處理窗口很小，傳輸延遲可能會造成巨大損失。若要完全借助“云計算”實(shí)現(xiàn)生活、生產(chǎn)的大數(shù)據(jù)處理，還要解決傳輸延遲，那投入的硬件成本將難以估量。

對于企業(yè)IT/OT來說，信息安全也是不得不考量的因素。底層數(shù)據(jù)往往屬于戰(zhàn)略機(jī)密，“太陽風(fēng)”事件和近期的“阿帕奇漏洞”事件都說明，完全在云上存儲和處理數(shù)據(jù)，嚴(yán)重依賴云端安全，對用戶企業(yè)來說，這無異于臉上罩著臉盆裸奔。對信息安全的日益重視，也讓純“云計算”的技術(shù)路線被徹底否定。

與之相對的是，邊緣計算能夠在確保承載巨量數(shù)據(jù)同時，還能很好地控制傳輸成本，這得益于一系列技術(shù)的突破。期刊《計算機(jī)研究與發(fā)展》指出，7項(xiàng)核心技術(shù)極大推動了如今邊緣計算的發(fā)展，它們包括網(wǎng)絡(luò)、隔離技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)、邊緣操作系統(tǒng)、算法執(zhí)行框架、數(shù)據(jù)處理平臺以及安全和隱私。依靠構(gòu)建靠近數(shù)據(jù)端的數(shù)據(jù)處理體系，充分實(shí)現(xiàn)對計算需求的發(fā)現(xiàn)和處理，利用處理器+異構(gòu)硬件加快數(shù)據(jù)處理效率，并通過更科學(xué)的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高并發(fā)、分布式讀寫，僅將關(guān)鍵數(shù)據(jù)上云，成為應(yīng)對大數(shù)據(jù)量存儲處理的解決方案，這就是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的下一步熱門產(chǎn)業(yè)升級方向——“云邊端協(xié)同”。

這兩點(diǎn)特性

助力“云邊端協(xié)同”成為時代風(fēng)口

從宏觀上來看，算力經(jīng)歷從“本地”到“云端”到“終端+邊緣+云端”，平均每十年實(shí)現(xiàn)一次算力遷移。這種現(xiàn)象的背后，自有其產(chǎn)業(yè)規(guī)律；結(jié)合社會和技術(shù)兩方面考量，這種驅(qū)動力就是成本和效率的平衡。

首先從技術(shù)層面來看。在短期內(nèi)，實(shí)現(xiàn)“云邊端協(xié)同”的技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)有2個，分別是5G和數(shù)據(jù)庫升級。5G技術(shù)的率先提出與成熟，首先避免了從信息傳輸成本上被西方卡脖子。古人云“兵馬未動糧草先行”強(qiáng)調(diào)了資源極其載體暢通的重要性，而在物聯(lián)網(wǎng)時代，信息傳輸信道就是古時的糧道，5G的率先實(shí)現(xiàn)，避免了受制于西方專利的局面，實(shí)現(xiàn)了傳輸?shù)统杀荆瑸楣I(yè)物聯(lián)網(wǎng)化搬走了一塊絆腳石，也緩解了云計算的壓力。

另一個關(guān)鍵點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫的迭代。物聯(lián)網(wǎng)時代是巨量數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)庫的效能是數(shù)據(jù)存儲和處理的核心，目前市面上占主流的還是西方的關(guān)系型商業(yè)數(shù)據(jù)庫，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于生產(chǎn)力升級的步伐；面對更加復(fù)雜應(yīng)用場景，只能采取多種數(shù)據(jù)庫混用的解決方案，協(xié)調(diào)成本高、效率極低。而面向IT/OT專門設(shè)計的超融合數(shù)據(jù)庫，滿足高并發(fā)讀寫和分布式存儲，并支持事務(wù)處理和實(shí)時檢索，且具有極強(qiáng)的兼容性，才能成為“云邊端協(xié)同”的基礎(chǔ)設(shè)施。美信科技的Big River數(shù)據(jù)庫恰好滿足上述條件。

其次是社會層面。從“工業(yè)4.0”起，國內(nèi)產(chǎn)業(yè)開始全面升級，生產(chǎn)場景由“IT”到“IT+OT”，海量應(yīng)用場景得到釋放；另一方面，西方“卡脖子”讓國內(nèi)制造業(yè)從上游被斷供，這使得國產(chǎn)信創(chuàng)走上快車道，加速的“國產(chǎn)替代”進(jìn)程讓市場技術(shù)產(chǎn)品極大豐富。這兩個因素讓信創(chuàng)下游產(chǎn)業(yè)得以快速完成“云邊端協(xié)同”體系的搭建，跨地區(qū)布局生產(chǎn)網(wǎng)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略擴(kuò)張。在社會層面，“云邊端協(xié)同”已然構(gòu)架了生態(tài)支撐。

“云邊端協(xié)同”實(shí)現(xiàn)

需循序漸進(jìn)

構(gòu)建“云邊端協(xié)同”的生態(tài)，和長期的技術(shù)積累、面向場景的探索密不可分。

美信科技從創(chuàng)立之初，到現(xiàn)在賦能用戶進(jìn)行云邊端產(chǎn)業(yè)升級，成為信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的賦能“標(biāo)兵”，得益于把握住了未來網(wǎng)絡(luò)世界發(fā)展的命脈——數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫多面向商業(yè)場景開發(fā)，數(shù)據(jù)類型較為統(tǒng)一，無需面向復(fù)雜的生產(chǎn)場景，也對事務(wù)有較好的支持。這樣的數(shù)據(jù)庫很顯然并不能滿足將來多類型數(shù)據(jù)、復(fù)雜生產(chǎn)場景的使用需求，勢必會從設(shè)備智能化、自動化等方面制約企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在當(dāng)時的市面上，傳統(tǒng)關(guān)系型商業(yè)數(shù)據(jù)庫的專利方受限于其產(chǎn)業(yè)規(guī)模，也缺乏向具體生產(chǎn)場景下沉、面向生產(chǎn)企業(yè)提供服務(wù)的驅(qū)動力；開源數(shù)據(jù)庫又面臨無人維護(hù)的困境，在可靠性上無法保障。

為此，美信科技毅然投身于數(shù)據(jù)這一未來互聯(lián)網(wǎng)底層設(shè)施的建設(shè)之中。其推出的Big River超融合數(shù)據(jù)庫，跟市面上同時期的數(shù)據(jù)庫相比，可支持表狀、Key Value、時序、內(nèi)存四種主流數(shù)據(jù)格式，兼具關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理優(yōu)勢、NoSQL數(shù)據(jù)庫的高效存取優(yōu)勢、時序數(shù)據(jù)庫的實(shí)時檢索優(yōu)勢；采用了雙緩存技術(shù)，采集大數(shù)據(jù)可以存儲在內(nèi)存中，提高了數(shù)據(jù)的存儲速度；分布式存儲也更利于多終端的邊緣計算。Big River數(shù)據(jù)庫在開發(fā)之初，就具有了面向復(fù)雜應(yīng)用場景的兼容性，和面向分布式終端部署的潛質(zhì)，這為邊緣計算的落地奠定了基礎(chǔ)。Big River超融合數(shù)據(jù)庫還采用了B+樹算法，能更好地表達(dá)數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系，讓企業(yè)數(shù)據(jù)可視化具有可行性，更好地賦能云邊端一體化運(yùn)維，降低人工成本。這些面向場景的設(shè)計思路讓Big River超融合數(shù)據(jù)庫完全適配如今“云邊端協(xié)同”的技術(shù)趨勢。

另一方面，美信科技采用完全自研的“蘋果模式”，也讓產(chǎn)品能夠面向企業(yè)應(yīng)用場景實(shí)現(xiàn)快速升級和完整的B端售后服務(wù)，同時避免被西方技術(shù)公司“卡脖子”。基于Big River數(shù)據(jù)庫，美信科技針對IT場景打造了監(jiān)控易泛IT一體化智能運(yùn)維平臺，實(shí)現(xiàn)了跨區(qū)域、跨網(wǎng)絡(luò)、跨安全域的復(fù)雜場景數(shù)據(jù)采集；以及針對面向OT的美之信工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺，通過支持軟件定義智能工廠賦能工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。至此，美信科技已經(jīng)打造了IT和OT領(lǐng)域的“云邊端協(xié)同”服務(wù)體系，能夠直接賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和工業(yè)生產(chǎn)的物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)。

在“信創(chuàng)”大背景下，美信科技“被集成”的業(yè)務(wù)思路，有助于賦能信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)“云邊端協(xié)同”生態(tài)建設(shè)。產(chǎn)品的易用性以及低代碼的開發(fā)環(huán)境，瓦解了用戶企業(yè)產(chǎn)業(yè)升級的技術(shù)壁壘，使得信創(chuàng)產(chǎn)品得以向下游企業(yè)快速落地，讓國內(nèi)產(chǎn)業(yè)吃到降本增效的技術(shù)紅利。

回顧美信科技產(chǎn)品落地生產(chǎn)應(yīng)用的過程不難發(fā)現(xiàn)，“云邊端協(xié)同”雖說是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及生產(chǎn)向物聯(lián)網(wǎng)過度的必然結(jié)果，但打造與之相匹配的體系，卻需要循序漸進(jìn)。“云邊端協(xié)同”體系首先要滿足技術(shù)自主，再面向場景提煉共性，而后根據(jù)主流需求進(jìn)行產(chǎn)品升級，再指導(dǎo)配套設(shè)施迭代和投入設(shè)施升級后的再生產(chǎn)。遵循這樣的產(chǎn)業(yè)規(guī)律，才能在避免資源浪費(fèi)、解決兼容性問題的基礎(chǔ)上，在國內(nèi)實(shí)現(xiàn)如此市場規(guī)模的產(chǎn)業(yè)升級。

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