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推动云计算和边缘计算迅速发展的主要因素和技术是什么?

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激荡十年:云计算的过去、现在和未来 本文来自微信公众号: InfoQ(ID: infoqchina),作者:何恺铎,编辑:赵钰莹,头图来自:东方IC 云计算从 AWS 初创时的牛刀小试到如今巨大的行业和生态,从新鲜词汇变为流行语,它的十年发展经历了哪些阶段?每个阶段分别创造和发展了什么?未来云计算又将朝着哪些方向继续前行?此文系 QCon 十周年特别策划《技术十年》系列文章,旨在通过回顾技术发展总结最佳实践、为开发者启发技术新思路。本篇为 InfoQ 特邀国双科技技术总经理何恺铎撰文,对云计算发展历程进行深入分析和探讨。 写在前面 科学技术的革新始终在推动时代巨轮轰鸣向前。云计算,已经走过十余年的风雨历程,从 AWS 初创立时的牛刀小试,到如今成长为一个巨大的行业和生态,堪称是新世纪以来最伟大的技术进步之一。“云计算”这个术语,也早已从一个新鲜词汇,成为了妇孺皆知的流行语。十年荏苒,风云变幻,值此 InfoQ 中国筹划发表十周年系列回顾文章之际,我们正可忆昔抚今,回顾和感受云计算领域的发展与变革。 任何事物的诞生和发展一定有其前提条件和土壤,云计算亦是如此。记得在世纪初的大学课堂上,教授们颇为推崇网格计算理论,该理论事实上已经充分体现了计算资源分布式协作和统一管理的先进思想。可惜网格计算过于学术化,最终是更接地气也更宏大的云计算横空出世,震动了整个 IT 业界。 那么,云计算诞生及蓬勃发展的原因是什么呢?在笔者看来,主要有三大因素,分别是相关软硬件技术的成熟、巨大的社会价值和伟大的商业模式。 所谓软硬件技术的成熟,指的是在技术和工程层面,构建云计算平台的条件开始陆续具备,主要包括超大规模数据中心建设、高速互联网络,以及计算资源虚拟化 (Hypervisor) 和软件定义网络 (SDN) 技术的不断发展和成熟——这些基础能力构成了云计算发展的技术前提; 所谓巨大的社会价值,指的是从用户角度出发,云计算的采用使任意组织和个人得以站在巨人的肩膀上开展业务,避免重复造轮,极大提高了软件与服务构建各环节效率,加速了各类应用的架构和落地,而云端按需启用和随意扩展的资源弹性,也能够为企业节省巨大成本; 所谓伟大的商业模式,指的是云计算的产品和服务形态非常适合新时代的 B 端需要,订阅制和 Pay-as-you-go 的计费方式大幅降低了客户的进入门槛,而技术基础设施架构方面的稳定性需要又带来了较高的客户粘性,再加上多租户高密度数据中心所能带来的规模效应,这些因素使得云计算能够成为一门好的生意,对应着一个极佳的 B 端商业模式。 这三者缺一不可,共同促成了云计算的兴起与繁荣,也吸引了不计其数的业界精英投入其中,是为云计算取之不竭的源动力。 当然,同任何新生事物一样,云计算行业的发展也并非一帆风顺。从早期被指责为“新瓶装旧酒” 的概念炒作,到对云上数据隐私问题的担忧,再到对各类公有云线上偶发事故的讥讽和嘲笑,云计算的成长亦伴随着各种挑战和质疑。其中部分负面反馈实质上还是由于使用不当或偏离最佳实践造成,也让云计算背负了不少 “冤屈” 和骂名。所幸瑕不掩瑜,云计算的先进性终究让发展的主旋律盖过了干扰与杂音,配合其本身持续的改进,越来越多地得到客户的认可,市场规模也不断扩大。 本文会试图从普通开发者及实践者的视角来回顾云计算的伟大历程。因篇幅所限,所讨论的范畴将聚焦于公有云,以 IaaS 和 PaaS 层面的技术演进为主。 1.萌芽时代 2008 - 2011 事实上,云计算行业的开端较难精准定义。一般认为,亚马逊 AWS 在 2006 年公开发布 S3 存储服务、SQS 消息队列及 EC2 虚拟机服务,正式宣告了现代云计算的到来。而如果从行业视角来看,我们也不妨视 2008 PaaS 服务存在竞争关系,甚至有助于用户解除厂商锁定,但云厂商并不会厚此薄彼,而是进行不遗余力的支持与适配,更多地把选择权留给客户。 趋势之二:云计算将顺应产业互联网大潮,下沉行业场景,向垂直化产业化纵深发展。随着通用类架构与功能的不断完善和对行业客户的不断深耕,云计算自然地渗透进入更多垂直领域,提供更贴近行业业务与典型场景的基础能力。典型的垂直云代表有视频云、金融云、游戏云、政务云、工业云等。以视频云为例,它是将视频采集、存储、编码转换、推流、视频识别等一系列以视频为核心的技术能力整合为一站式垂直云服务,不仅适用于消费互联网视频类应用的构建,更重要的是配合摄像头硬件和边缘计算节点进军广阔的线下安防监控市场。再如金融云,可针对金融保险机构特殊的合规和安全需要,提供物理隔离的基础设施,还可提供支付、结算、风控、审计等业务组件。可以预计,随着消费互联网红利耗尽,产业互联网将逐步受到重视并兴起,其规模之大、场景之多,将给予云计算厂商极大的发展空间;而云计算作为赋能业务的技术平台和引擎,也非常适合承载产业互联网的愿景,加快其落地与实现。 趋势之三:多云与混合云将成为大中企业刚需,得到更多重视与发展。当企业大量的工作负载部署在云端、对于云的应用进入深水区之后,新的问题则会显现:虽然云端已经能提供相当高的可用性,但为了避免单一供应商出现故障时的风险,关键应用仍须架设必要的技术冗余;另一方面,当业务规模较大时,从商业策略上说也需要避免过于紧密的厂商绑定,以寻求某种层面的商业制衡和主动权。因此,越来越多的企业会考虑同时采购多个云厂商的服务并将它们结合起来使用——这将催生多云架构和解决方案的兴起,以帮助企业集中管理协调多个异构环境,实现跨云容灾和统一监控运维等需要。 例如华为云不久前发布了商用级的多云容器平台 MCP,可对跨云跨区域的多个容器集群进行统一资源与应用管理,提供一站式的接入、管控和调度能力;在网络基础设施层面,也有如犀思云这样专注于云交换服务的企业,提供云与云、网与网之间的快速互联,帮助多云互联在稳定性延迟等方面达到生产要求。除同时使用多个公有云之外,合规和隔离性要求更高时的另一选择是私有部署云基础设施,并与相应公有云专线连接形成混合云架构。从目前市场态势看,主要有公有云厂商主导的混合云方案和私有云厂商主导的方案两类。笔者个人更看好前者的发展,是因为公有云厂商方案让混合云的私有部分成为了公有云在自有数据中心的自然延伸,提供了与公有云端高度一致的能力和使用体验。此类服务的代表有微软的 Azure Stack,以及阿里云 Apsara Stack,包括之前只专注公有云的 AWS 终于在 re:Invent 2018 大会上推出了 AWS Outposts,也加入了混合架构的行列。 趋势之四:云的生态建设重要性不断凸显,成为影响云间竞争的关键因素。当某个云发展到了一定规模和阶段后,恐怕不能仅仅考虑技术和产品,同样重要的是建立和培育具有生命力的繁荣生态和社区,此为长久发展之道。因为一朵云再大再丰富,也必有覆盖不了的场景和完成不了的事情。这就需要大量的第三方服务提供商,以合作伙伴的身份基于云平台提供各类解决方案。此举既方便了用户,又增加了云的粘性,也可保证应用提供商的市场空间,可谓三方共赢。所以在当下各大云平台上,我们都能够找到应用市场和合作伙伴计划,这正是厂商们着力建设的第三方解决方案平台。例如,国内大数据领域的明星创业公司 Kyligence 拥有以 Apache Kylin 为核心的企业级大数据 OLAP 解决方案,通过其 Kyligence Cloud 套件深度适配了多个云端,先后登陆了包括 Azure、AWS 和阿里云在内的多个云市场与平台。 云生态的另一个重要方面是面向广大开发者、架构师和运维工程师的持续输出、培养和影响。只有赢得广大技术人员的关注和喜爱,才能赢得未来的云计算之仗。我们之所以敢下这个判断,是因为以下几点原因: 其一,云的采购具有弹性特征,不论是 Pay-as-you-go 还是年单方式,都可随实际项目效果和生产运行情况进行调整,此时一线研发人员和架构师会颇具发言权,可将使用端的实际情况反推至商务决策层面并影响续约; 其二,从历史上来看,部分较为失败的云上功能,往往是失之于理想化和简单化,或是过多地从管理或宣传视角考虑而忽略了落地细节,最终导致了实操效果受限、口碑下滑甚至无人问津,因此从开发者的角度思考产品设计对于云而言至关重要; 其三,如若能培养庞大的技术爱好者和粉丝群体,形成传播效应,相信对应的云服务自然不愁业务的增长,还能进一步收集到更多产品反馈,形成良性循环。 由上种种,所以当下各大厂商,都开始空前重视开发者关系,并视之为核心竞争力。云厂商们不但努力地建设丰富的文档体系和在专业媒体频繁发声,还会积极举办各类论坛和参与业界开发者会议,并新增如 Developer Advocate 这样的布道师职位,专注于在开发者群体中扩大影响力。这里我们不妨简单分析一个例子:IBM Cloud (原 BlueMix)  的 EMR、Azure 的 HDInsight、阿里云的 E-MapReduce,本质上正是开源大数据技术在云上的实现和适配。 2.探索时代 2011 - 2014 当云计算玩家们纷纷入场并确认大举投入的战略后,行业进入了精彩的探索时代。这一时期的各朵云在产品技术层面进行了许多有益尝试,虽然免不了在个别方向上走些弯路乃至经受挫折,但总体而言云端服务的能力与质量取得了相当大的进步和提升,也为云计算赢得了越来越多的关注和喝彩。 首先,IaaS Azure HDInsight,但基于 Databricks 商业级解决方案的 PaaS 服务有自己独到的优势和特点,已初步获得了不错的发展势头。我们由衷希望,出色的开源软件公司能够像 DataBricks 这样寻找到一种与云合作共赢的商业模式,毕竟业界既需要一站式的整合平台,又应当保护开源与创新的良性环境。 容器与微服务,可以说是近年最重要的技术趋势之一。作为新技术的拥抱者和试验田,公有云自然不会袖手旁观。事实上各大云在容器服务方面的尝试由来已久,在早期厂商们就各自推出了如 AWS ECS、Azure ACS、阿里云容器服务等基础设施,提供基于底层 IaaS 的容器运行环境,同时包含开源或自研的编排引擎。 而当 Kubernetes 在编排大战中逐步胜出并成为事实标准后,各大厂商又不约而同地对 Kubernetes

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2024年中国边缘计算行业研究报告 - 21财经 2024年中国边缘计算行业研究报告 千际投行2024-03-01 11:39 千际投行原创行业研报 第一章 行业概况 边缘计算 (Edge Computing) 是当前技术领域的一个关键发展方向,旨在将数据处理能力带到数据产生的源头,即网络的“边缘”。这种分布式计算范式的目的是减少延迟,提升实时处理能力,并减轻云中心承担的数据传输负担。在许多要求高实时性的应用场景中,如物联网(IoT)、自动驾驶汽车及实时分析,边缘计算已成为不可或缺的组成部分。 技术储备期(1998-2015) 高速发展期(2015-2017) 政策方面,中国政府出台了一系列政策以支持和鼓励边缘计算及相关产业的发展,这对于行业的快速成长起到了积极的推动作用。据预测,到2027年,中国边缘计算市场规模将达到2599.05亿元,2023-2027年间的复合增长率将达到30%。 图 边缘计算市场规模测算,2022-2027E 来源:资产信息网 千际投行 头豹研究院 互联网领域,尤其是音视频、云游戏等场景,是边缘计算下游应用拓展的重点。这些领域对数据的计算处理能力及分发能力有着极高的要求,传统云计算已无法完全满足这些需求,从而催生了对边缘计算的大量需求。由于互联网领域相关产业积累较多,传统云厂商在此领域开展的边缘计算下沉业务具有较强的解决方案适用性,导致互联网在边缘计算应用中的占比达到70%。 图 产业链图谱 来源:资产信息网 千际投行 iFinD 来源:资产信息网 千际投行 头豹研究院 来源:资产信息网 千际投行 头豹研究院 来源:资产信息网 千际投行 头豹研究院 来源:资产信息网 千际投行 头豹研究院 来源:资产信息网 千际投行 头豹研究院 来源:资产信息网 千际投行 头豹研究院 此外,随着 ICT (信息与通信技术) 行业的边缘计算竞争日益激烈,运营商不仅要与传统的电信和云计算竞争对手竞争,还需要面对来自阿里巴巴、腾讯、百度等新兴云厂商的挑战。这些云服务提供商在云计算和AI技术方面拥有强大的技术优势和市场份额,对运营商而言,如何在边缘计算领域寻找到自己的竞争优势和定位,成为未来发展的关键。 中国边缘计算行业的技术发展正迅速推进,以云边协同、计算卸载、边缘原生、异构计算、能力开放等核心技术为代表,不仅拓宽了边缘计算的应用范围,还显著提升了其在下游应用中的运行效率。这些技术的发展和应用,为边缘计算行业赋予了新的生命力,加速了其与各种新兴技术的融合创新,同时也满足了 ICT 应用服务的高效运行需求。 图 边缘计算行业部分国家级产业政策(2019-2023年) 来源:资产信息网 千际投行 中国政府网 图 边缘计算指数 885790.TI 财务数据 资料来源:资产信息网 千际投行 iFinD 图 边缘计算指数 885790.TI 市场表现 资料来源:资产信息网 千际投行 iFinD 图 边缘计算指数 885790.TI 市盈率 资料来源:资产信息网 千际投行 iFinD 图 边缘计算指数 885790.TI 市净率 资料来源:资产信息网 千际投行 iFinD 图 边缘计算指数 885790.TI 成分股 TOP10 价值分析比较 资料来源:资产信息网 千际投行 iFinD 图 边缘计算指数 885790.TI 成分股同花顺 ESG TOP10 资料来源:资产信息网 千际投行 iFinD 来源:资产信息网 千际投行 工信部 来源:资产信息网 千际投行 工信部 图 常见风险因子 来源:资产信息网 千际投行 首先,边缘安全是边缘计算面临的最大挑战之一。在边缘计算环境中,由于边缘节点与海量异构设备的连接,以及边缘服务器的数据处理特性,潜在的攻击窗口显著增加。不安全的通信协议、边缘节点数据的易损性以及隐私数据保护的不足是边缘安全面临的主要问题。尤其是在工业、企业和物联网(IoT)应用中,敏感数据的保护缺乏有效的加密或脱敏措施,一旦遭受攻击,可能导致重要信息的泄露。此外,系统组件的安全性不足、身份和访问管理的薄弱环节、分布式拒绝服务攻击的易发性等问题也严重威胁着边缘计算的安全性。 北京千方科技股份有限公司 [002373.SZ] 网宿科技股份有限公司 [300017.SZ] (作者:千际投行 ) 千际投行

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Moonshot回答

推动云计算和边缘计算迅速发展的主要因素和技术如下:

对于云计算,其发展的主要因素包括:

  1. 软硬件技术的成熟,例如超大规模数据中心、高速互联网络、虚拟化技术和软件定义网络。
  2. 巨大的社会价值,如提高业务效率、降低成本、资源弹性。
  3. 创新的商业模式,如订阅制和按需付费。
  4. 技术演进,如容器化、微服务、云原生技术、多云和混合云架构。
  5. 生态系统建设,包括开发者社区和第三方服务提供商。

对于边缘计算,其发展的主要因素包括:

  1. 技术突破,如云边协同、计算卸载、边缘原生、异构计算。
  2. 政策支持,如中国政府出台的政策鼓励边缘计算发展。
  3. 行业需求,特别是互联网领域对边缘计算的需求。
  4. 应用场景,如物联网、自动驾驶、实时分析等。
  5. 安全和隐私保护,边缘计算需要应对安全挑战。

综上所述,云计算和边缘计算的发展得益于技术创新、市场需求、政策支持和生态系统建设。随着技术的不断进步和应用场景的扩展,两者都将继续在数字化转型中发挥重要作用。

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