算力在云端澎湃，云计算技术日新月异。
过去十年间，全球云计算市场快速扩张，市场规模爆发性增长。
中心化的云计算架构提供了集中、大规模的计算、网络和存储等资源，解决了泛互联网行业在前二十年快速发展所面临的业务迅速增长、流量急剧扩张和大规模计算需求等问题。
边缘计算是构筑在边缘基础设施之上，位于尽可能靠近事务和数据源头的网络边缘侧，并能够与中心云协作的云计算模式。
相较于集中式云计算，边缘计算可提供弹性扩展的云服务能力，具有快速响应、低延迟和轻量计算等特点。
产业发展，脉络一览
01 稳定增长，激发市场活力
政策环境不断完善，边缘计算发展，恰逢其时。
2021年，我国边缘计算市场规模达到436.4亿元人民币，预计未来三年年均增速超过50%，至2024年边缘计算市场整体规模达1803.7亿元，边缘计算市场增长空间广阔。
IDC《中国边缘云市场解读，2022》报告显示，2021年中国边缘云市场规模总计达50.4亿元人民币，其中，边缘公有云服务细分市场占比超过50%，市场规模达25.6亿元人民币，为整个边缘计算发展注入新活力。
02 欣欣向荣，共建边缘生态
边缘生态包括云厂商、电信运营商、软件／行业解决方案厂商、系统集成商等。
边缘计算产业全景图覆盖边缘硬件、物联网边缘、边缘云、边缘软件与工具、边缘应用和边缘安全等各环节要素，助力边缘业务落地。
其中，边缘云作为关键要素，承下对接物联网硬件等基础设施，向上通过计算服务支撑各行各业应用，起到了非常关键的作用。
03 形态丰富，部署模式呈多样化
随着边缘计算的深入发展，企业的部署模式呈现不同的落地形态：
| 云服务延伸：提供针对特定区域或是广域覆盖的边缘计算资源，包括边缘公有云，CDN边缘云等类型。
| 电信网络：利用运营商网络边缘节点，根据需求建设资源池规模、服务种类差异化网络边缘服务，提供类似MEC多接入服务的边缘计算服务。
| 深入用户现场：在靠近用户数据中心或业务现场的地方，实现按需部署，包括混合边缘云、现场边缘云等类型，支持用户在本地部署自己的边缘云服务，并达到数据合规的要求。
04 持续深化，应用部署加速落地
中国信通院《边缘计算市场和用户洞察报告（2022）》深入研究边缘计算在企业用户中的落地现状及未来规划，为产业未来发展提供实践参考和指引。以下数据源自其中，依次展开分析。
| 在边缘部署类型方面，企业客户采用私有化边缘云解决方案和边缘公有云服务的占比较高，分别为59.4%和52.8%，其次是IoT边缘计算和边缘软件解决方案，分别占比48.1%和32.5%。
边缘部署的类型占比
| 在技术应用方面，受访者企业中，边缘数据处理和分析、边缘虚拟化、边缘存储和边缘网络等技术应用较为广泛，占比均超过50%，同时，开发框架、AI、安全、中间价和容器等技术，在边缘的应用仍待进一步发展。
边缘计算的技术应用占比
| 在落地场景方面，数据采集、视频监控、物联感知、远程控制等是目前边缘计算落地应用相对比较广的场景，其中数据采集场景应用占比高达69.3%，其次是视频监控和物联感知，分别为57.1%和50.9%。
而远程医疗、视觉质检、云游戏、边缘渲染、低延时直播等场景应用在受访企业中占比不足20%，未来，仍有更多创新落地的空间。
边缘计算的落地场景占比
05 挑战VS机遇，规划引领发展方向
| 在效益提升方面，提升业务的敏捷部署，在边缘计算应用价值中至关重要，占比高达68.4%。
对于一些大型政企客户来说，相比于集中式的数据中心和云上部署，部署边缘云能够更好地实现业务敏捷部署，从而真正为业务带来新价值。
在企业调研中，降低计算时延、节约带宽成本、加强数据安全均成为企业部署边缘计算之后带来的显著成效，占比分别为63.7%，56.1%和49.5%，极大提升了业务效益和价值。
边缘部署的效益占比
| 在部署挑战方面，边缘系统管理复杂、维护系统可靠性和稳定性、成本等因素成为边缘云部署的主要挑战，在受访企业中占比分别为61.3%、60.8%和53.3%。
同时，部署边缘系统困难、无明显业务需求和具有安全风险，也为企业的边缘计算布局带来阻碍，亟待边缘计算技术的发展而解决。
边缘部署的挑战占比
| 在投入规划方面，企业加大对边缘部署的投入规模，边缘计算相关云服务、软件及解决方案、硬件设备等成为企业投入规划的TOP3，在受访企业中占比高达65.9%、60.3%和52.7%，边缘计算发展前景广阔。
边缘部署的投入规划占比
架构升级，极致演进
以下为边缘计算领域最受关注的五项技术架构，为用户在边缘计算模型的选型与开发提供参考。
01 分布式资源管理：协同统一管控
阿里云通过纳管分布广泛、资源异构、规模多样的边缘节点，实现全球范围内边缘云分布式资源统一视角管理使用、监控运维。
边缘管控需要适度自治能力。
根据阿里云与中国信通院最新联合发布的《边缘云技术演进与发展白皮书》，边缘云分布式管控系统是一对多的分级管控模型，各级管控平台需具备满足自身定位的管控能力。
边缘云分布式管控系统与中心管控系统协同完成管控逻辑，更加适配边缘计算场景。
02 分布式数据管理：释放要素价值
如何在边缘侧进行云边协同的数据管控，是保证业务流通的重要技术点。
边缘云分布式数据管理，通过构建数据采集、处理、汇聚、分析、存储、管理等全环节能力，实现业务生产、应用数据，经营、运营管理数据，第三方数据的统一汇聚和分析，发挥数据要素价值。
| 在终端侧，通过传感器、物联设备实现业务应用数据源全面感知采集；
| 在边缘侧，实现异构数据接入、实时处理、边缘存储、数据转发；
| 在中心云，构建统一数据汇聚集成、大规模存储、智能分析等协同体系，有效提升数据应用水平和能力。
03 分布式应用平台：构建敏捷弹性应用
分布式应用平台将云上的开发方式部署至边缘侧，通过跨边缘节点的应用统一开发、部署、调度、管理、运维等能力，加速构建云边协同下弹性敏捷的边缘原生应用。
| 应用部署：实现应用按需分布式部署；
| 多集群管理：通过集群安全连接，统一管理；
| 分布式应用管理：通过部署策略（地理亲和性、反亲和性等），调度策略（资源池、健康状态等），镜像加速（缓存、P2P等），数据迁移等，实现跨云边端集群的应用统一管理；
| 服务流量治理：通过云边、边边容器网络互通，服务智能路由（位置、时延、网络质量等），流量管理（流量切换、限流、降级、负载均衡等），实现服务统一治理。
04 分布式调度：实现体验、资源最优平衡
如何实现业务体验与资源利用的最优平衡？
边缘云分布式调度技术，从资源调度、流量调度以及应用调度等多个维度，统一全局调度管理，以云边端协同的方式满足业务调度需求，最大化提升业务体验，提高资源使用效率。
| 资源调度：构建全局资源监测和伸缩能力，实现资源监测、弹性伸缩；通过调度算法和策略，优化资源使用、时延、位置、成本等指标，实现资源智能化调度；
| 流量调度：结合业务特点，预先进行业务流量预测，对云边计算、网络带宽等进行拆分和规划（例如建立专用通道）；针对流量接入、回源等方面需求，结合位置、成本等因素，实现流量动态接入和调节；
| 应用调度：通过感知业务特定需求（资源硬件、性能指标等），建立应用模型和资源模型，实现应用迁移、弹性扩展等。
05 安全统一能力：构筑立体化安全防护能力
在分布式的环境下，边缘安全面临全新挑战。
边缘安全行业标准
与集中式云资源相比，边缘节点部署环境复杂多样，并且单个边缘节点受限于资源和成本，安全部署能力较弱。
通过云边端协同安全，实现边缘侧设备的接入，数据的传输，网络的安全，以及和中心云进行统一的安全管控，构筑边缘侧的立体化安全防护能力。
场景拓展，应用创新
边缘计算应用场景不断拓展，云边协同的创新实践案例纷纷涌现。
目前，边缘计算已经在工业、制造、物流、能源、金融、视频、零售等行业应用落地，并取得显著成效，加速各行各业数字化转型。
多维发展，畅想未来
在技术架构方面，边缘原生理念兴起，通过资源管控、数据管理、调度、应用平台等边缘原生技术，推动整体架构升级和边缘应用落地。
在行业应用方面，边缘计算和各行各业进一步紧密融合，推动应用场景的不断拓展，助力企业提升业务价值和用户体验。
在生态融合方面，边缘侧的开源协同不断深化，通过与已有系统的融合，迎接边缘侧异构的新挑战，加速构建丰沛繁荣的边缘生态。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-787851.html
未来，边缘计算创新升级将会带动更多便捷服务和应用实践的落地，进一步推动边缘计算产业的繁荣兴旺发展。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-787851.html
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