云原生边缘计算探索

边缘计算

历史

2013，美国太平洋西北国家实验室，Ryan首次提出边缘计算概念；

2015，欧洲标准化协会（ETSI），发表关于移动边缘计算的白皮书；

2016.5，美国韦恩州立大学，施巍松教授团队，给出边缘计算正式定义；

2016.11，华为、沈阳自动化研究所、信通院、英特尔、ARM等成立边缘计算产业联盟，致力于推动 “政产学研用”，引领边缘计算产业的健康可持续发展；

2018，AWS、Google、Azure、华为云、阿里云等云厂商相继发布边缘计算产品；

概念

边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

物联网的核心是让每个物体智能连接、运行，那么边缘计算就是通过数据分析处理，实现物与物之间传感、交互和控制。它是物联网从概念到应用的一把钥匙，更是制造业从“笨拙”变得“智慧”的重要途径。

云计算是集中式大数据处理，那么边缘计算可以理解为边缘式大数据处理！

由于边缘计算(Edge computing)指的是接近于事物，数据和行动源头处的计算，所以我们也可以把这种类型的数据处理使用更通用的术语来表示：邻近计算或者接近计算(Proximity Computing)

创建专门的基于边缘计算的应用程序是非常有意义的，例如将数据处理放在传感器中以快速处理对报警响应的应用程序。但是，你不会将库存控制数据和应用程序置于边缘——将所有计算机移动到边缘将导致分布式，不安全和无法管理的混乱。

特点

1.分布式和低延时计算

2.对终端设备的数据进行筛选，不必每条原始数据都传送到云，充分利用设备的空闲资源，在边缘节点处过滤和分析，节能省时

3.减缓数据爆炸，网络流量的压力，在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理，进而能够设备响应时间，减少从设备到云端的数据流量

4.智能化（Edge intelligence）

对于未来而言物联网也好、AR或则VR场景也好以及大数据和人工智能行业，实际上都有着极强的对近场计算的需求，边缘计算保障大量的计算需要在离终端很近的区域完成计算，完成苛刻的低延时服务响应！可以预见的是，在未来边缘计算的发展并不边缘！

边缘计算的价值

安全与隐私保护

设备安全

网络安全

数据安全

应用安全

海量数据

物联网时代边缘数据爆炸性增长，全部上云成本高昂， 数据在本地进行分析和过滤，节省带宽；

实时，低时延

E2E业务时延<10ms

AI增量学习，实时更新模型；

本地自治

不依赖云端的离线处理和自我恢复；

数据处理、机器学习、深度学习等AI能力在边缘运行；

业务本地自治，保障业务可用性；

联接控制，自动智能运算和决策；

行业概览

2013年中国国内云计算市场47亿人民币，2013-2017平均增速为75%，总市场过千亿；

预计2025年有50%数据在边缘分析、处理、存储；

涉及领域

物联网的神经末梢，人工智能的最后一公里；

智慧城市

智能制造

智能家居

车联网

智能安防

智能电网

Fog Computing

雾计算（Fog Computing），这个概念由思科首创。简单点说，拓展了云计算（Cloud Computing）的概念，相对于云来说，它离产生数据的地方更近，数据、数据相关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云端。

refs

https://github.com/deislabs/akri