5G科技中边缘计算的价值体现

一般来说，传感器、摄像头、麦克风以及一系列不同的物联网和移动设备从其所在位置收集数据，再发送到集中式数据中心或云中。

数据显示，到2020年，全世界会有超过500亿台智能设备实现连接。这些设备每年将产生以泽字节(ZB)计算的数据，到2025年将增长到150 ZB以上。这些数据发送到云会带来一些重大问题。

首先，150ZB的数据会造成容量问题。其次，将大量数据从其原始位置传输到集中式数据中心代价高昂。据估计，目前只有12%的数据得到了分析处理，而只有3%的数据有助于产生有意义的结果，剩余97%的数据在收集和传输之后，就被浪费了。第三，存储、传输和分析数据能耗巨大。因此，我们需要找到一种有效的方法来降低成本并减少浪费。

引入边缘计算，在本地存储数据，可以降低传输成本。同时，利用AI功能也能够消除数据浪费。例如，现在正在使用中的新型低功耗边缘计算服务器CPU，它们以GPU和ASIC或一系列芯片的形式连接到AI加速 SoC。

除了解决容量、能源和成本问题外，边缘计算还可以提高网络可靠性，因为应用可以在发生普遍的网络中断期间继续运行，通过清除某些威胁配置文件(例如全局数据中心拒绝服务 (DoS) 攻击)，可以提高安全性。

最重要的是，边缘计算能够为实时场景(例如虚拟现实商场、移动设备视频缓存)缩减延迟，同时在自动驾驶汽车、游戏平台或快节奏制造等环境中创造许多新的应用机会。

5G成为边缘计算的最强推动力

5G基础架构是边缘计算最具说服力的驱动力之一。5G电信提供商发现，除了传统的数据和语音连接之外，他们还可以构建生态系统以托管独特的本地应用。通过将服务器置于基站旁边，蜂窝流量提供商可以向第三方主机应用开放其网络，从而改善带宽和延迟。

Credence Research认为，到2026年，整个边缘计算市场的价值将为96亿美元左右。相比之下，Research and Markets分析认为，移动边缘计算市场将从今天的几亿美元增长到2026年的超过27.7亿美元。尽管电信行业可能是发展最快的增长动力，但是据估计，它们仅会占据边缘计算市场总量的三分之一。这是因为web scale、工业和企业集团也将为其传统市场提供边缘计算硬件、软件和服务，期望边缘计算也将开创新的应用机遇。

比如目前大众快餐店的厨房正朝着更加自动化的方向发展，以确保食品质量，减少员工培训，提高运营效率并确保客户体验达到预期。Chick-fil-A 是一家连锁快餐企业，2018 年 他们宣称： “通过提高厨房设备智能化，我们能够收集更多数据。通过这些数据，我们可以构建更多智能系统，进而拓展业务。” 他们还指出，在边缘计算的帮助下，许多餐厅现在可以处理的业务量提高到之前的三倍。

总体而言，成功的边缘计算基础架构需要结合本地服务器计算功能、AI 计算功能以及与移动/汽车/IoT 计算系统的连接。

用实例了解边缘计算

为了解使用边缘计算带来的延迟改善优势，罗格斯大学和 Inria 使用 Microsoft HoloLens分析了边缘计算(或称“边缘云”)的可扩展性和性能。

在案例中，HoloLens 读取条形码扫描仪，然后使用建筑物中的场景分割功能将用户导航到指定房间，并在 Hololens 上显示箭头。该过程同时使用了映射坐标的小数据包和连续视频的较大数据包，以验证边缘计算与传统云计算相比延迟的改善。HoloLens 先读取二维码，然后将映射坐标数据发送到边缘服务器，该服务器使用了 4 个字节加上标头，花费了 1.2 毫秒 (ms)，服务器找到坐标，并通知用户该位置，总共耗时 16.22 ms。如果将同样的数据包发送到云，则大约需要80ms。

同样，他们还测试了在使用 OpenCV 进行场景分割以将 Hololens 的用户导航到适当位置时的延迟。HoloLens 以 30 fps 的速度流传输视频，并在边缘计算服务器中以 3.33 GHz 的频率在配备 15GB RAM 的 Intel i7 CPU 上处理图像。将数据流传输到边缘计算服务器需要 4.9 ms，处理 OpenCV 图像额外花费了 37 ms，总计 47.7 ms。云服务器上的相同过程花费了将近 115 ms，清楚显示了边缘计算降低延迟的明显优势。

该案例研究显示了边缘计算在降低延迟方面的显著优势，但是未来还会有更多新技术可以更好地实现低延迟。

5G 概述了当今延迟少于 1ms 的案例，而 6G 已经在讨论将其降低到 10 微秒 (µs) 的问题。5G 和 Wi-Fi 6 会增加连接带宽，其中5G 预计将带宽提高到 10Gbps，而 Wi-Fi 6 已经支持 2Gbps 带宽。AI 加速器声称场景分割的时间少于 20µs，这与上述示例技术论文中引用的 Intel i7 CPU 在大约 20ms 内处理每个帧的速度相比，又有了显著进步。

显然，如果边缘计算表现的比云计算更具优势，那么将计算全都转移到边缘设备中不是最好的解决方案吗?很不幸，目前并不是所有的应用程序都是如此。在 HoloLens 案例研究中，如果数据使用的 SQL 数据库太大，则无法存储在耳机中。今天的边缘设备，特别是发生物理磨损的设备，没有足够的计算能力来处理大型数据集。除了计算能力之外，云或边缘服务器上的软件比边缘设备上的软件开发成本更低，因为云/边缘软件不需要压缩到更小的内存资源和计算资源中。

由于某些应用程序可以根据基础架构不同位置的计算能力、存储能力、存储器可用性和延迟能力来合理地运行，因此无论是在云中、在边缘服务器还是在边缘设备中，未来的趋势是混合计算能力，边缘计算是建立全球混合计算基础架构的第一步。

（编辑：葫芦岛站长网）

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