边缘计算搬砖小卒运营商边缘计算的边缘
随着国家及相关产业上下游对5G商用的不断推进 ， 5G相关海量连接、超低时延、超大带宽等技术概念逐步走上了风口 ， 其中边缘计算作为5G海量基础建设和IT的融合的核心技术 ， 尤其受到各方面的关注 。 据IDC预测 ， 到2020年 ， 将会有超过500亿个终端与设备联网 ， 其中40%的数据需要在网络边缘进行分析处理和存储 ， 从而衍生出超万亿元的边缘计算市场 。
边缘计算出现的时间并不长 ， 其中最早的边缘计算的描述定义出现2015年 ， 在《Edge-centric computing : Vision and challenges》中Garcia Lopez, P., Montresor, A., Epema, D., Datta, A.等人提出边缘为中心的计算 ， 形成了边缘计算的最初定义 。 近年来随着边缘数据中心、微云、雾计算等边缘计算相关的技术概念出现 ， 边缘计算的定义也在不断变化中 ， 其中OpenStack（由NASA和Rackspace合作研发并发起 ， 以Apache许可证授权）社区对边缘计算的定义具备一定的广泛性：“边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务；目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽” 。 通俗来讲 ， 边缘计算本质上是一种服务 ， 类似于云计算和大数据服务 ， 但这种服务要求非常靠近用户 ， 能使用户体验到所谓的快和准 。
本文插图
边缘计算脱胎于云计算
边缘计算脱胎于云计算 ， 又区别于云计算 。 云计算一般具有庞大的计算和海量的存储能力 ， 能同时支撑海量的APP的构建和运行 ， 但由于和终端之间会由于传输线路导致高延时、网络不稳定和低带宽问题 ， 导致相关时延敏感、带宽要求高的应用体验受限 。 相信大家一定都有过手机进行在线高清视频和游戏过程中卡顿和中断的经历 ， 这就是由于云计算和终端之间不稳定传输带来的影响 。 区别于传统的云计算 ， 边缘计算本身不能同时应付大量计算和存储的场景 ， 但通过在靠近用户和数据收集点进行设备部署 ， 使程序处理具备快速反应的能力 ， 大大减少云中心模式下网络质量对应用程序带来的影响 。
对于运营商来讲 ， 4G时代虽然提供了数据管道 ， 和语音服务形成了当前运营商最大的收入来源 ， 但是由于没有切入核心的移动数据服务 ， 移动互联网的最大的红利其实是被BAT等互联网头部厂商进行瓜分的 。 虽然当前边缘计算的商业模式和应用场景 ， 甚至边缘的完整定制还未十分明确 ， 但随着5G的发展 ， 边缘计算也到了新的风口 ， 将会为运营商带来新的机会 。 当前边缘计算领域竞争也会变得十分激烈 ， 除了运营商 ， 传统设备商和互联网企业也瞄准了这个产品机会 ， 如何整合资源 ， 尽量发挥自身优势成为了运营商胜出的关键 。 其中定义自身的边缘计算的边缘在哪里 ， 也是运营商在边缘计算领域进行发力的关键 。 区别于互联网和设备商 ， 运营商具备面向全国的海量机房设备 ， 从地市的核心网到最后一公里的BBU基站 ， 甚至家庭和个人的机顶盒和网关 ， 这些其实都是运营商边缘计算的着力点 ， 能形成和孵化用户服务的边缘 。 梳理下来运营商在以下三类边缘场景具备天然的优势：
汇聚机房级：运营商可以依托在已有地市或者区县的已有或者新建机房 ， 通过部署具备一定量的服务器资源 ， 通过轻量边缘云的方式提供基础设施甚至PaaS服务 ， 支撑智慧城市、车联网等场景 。
园区现场级：随着工业4.0时代的到来 ， 大量传统行业需要进行互联网+转型 ， 其中大量海量设备需要进行网络连接和数据处理 。 运营商依托已有的海量基站并通过提供5G连接能力的网关设备 ， 可以为不同的行业提供物联网设备稳定的接入汇聚和数据处理能力 ， 支撑工业互联网、智慧零售、智慧园区等现场级场景 。
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