边缘计算的五个大坑，你跳进了哪一个？

误区一

边缘计算不安全

实际上：边缘计算本质上是数据的分布存储和计算，比云计算更安全

边缘计算和云计算，谁更不安全?

客观地说，相比于云计算数据中心机房，在防火防震、容灾、电力设施、消防乃至新风系统等方面，边缘计算在边缘终端上的防护确实是要相差很多。只不过，值得一提的是，无论是边缘计算还是云计算，最大的安全威胁不是来自于物理层面，而是来自于网络传输、计算和存储层面。

世界经济论坛此前发布的《2018年全球风险报告》显示，网络攻击成为2018年全球仅次于自然灾害与极端天气事件之外的第三大风险因素，排名在气候变化减缓与应对措施失败、人为环境灾害、恐怖袭击和非法贸易等之上，可见其危害程度。

Positive Technologies也表示，2018年全球受网络攻击用户达7.65亿，这意味着在全球40亿左右的互联网用户中，大约每五个人中，就有一个人受到网络攻击，形势相当严峻。

边缘计算之所以比云计算更安全，核心在于其在根本逻辑架构上的优势。在大部分情况下，边缘终端收集的敏感数据和关键信息，比如支付卡行业(PCI)和个人身份信息(PII)、个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头数据等，不再需要上传到数据中心。

在边缘终端，这些数据就可以得到及时、有效的处理，比如计算、存储、加密和访问控制等，这样就可以满足很多客户和用户不允许自己的数据传到云端的需求，而且也可以极大地避免不同的国家在数据安全、个人隐私和法律条款等方方面面的合规要求。

还有一点值得一提的是，相比云计算数据中心这一明显的“目标”，边缘计算在分布层面还有“化整为零”的防暴露优势。这种“既无所在，又无所不在”的天然优势，加大了攻击的难度和门槛。这也是边缘计算更为安全的重要原因之一。

误区二

边缘计算更易于管理

实际上：边缘计算并不简单，运维和管理能力是其核心竞争力之一

一边是超大规模的数据中心，另一边是极简主义的边缘终端，所以不少人第一反应会认为相比于云计算，边缘计算更加易于管理。实际上，这个看法是错误的。边缘计算和云计算其难易点，各有不同。

传统云计算数据中心，运维和管理主要包含全维度日常监控、全流程的IT规范化、全节点自动化处理、一体化的管理模式、以业务为导向的服务能力等方面。这其中有两个核心，一个是事前预控，另外一个是事中“在场”处理。这两点让看似很复杂的云计算的运维和管理，变得简单和可控起来。

而边缘计算之所以说“并不简单”，就在于边缘终端的问题往往发生在“千里之外”的远端，这就需要边缘计算厂商有着更强的定位、远程修复、运维和管理能力。在边缘计算联盟白皮书中，就指出边缘计算面临：海量连接与异构、业务的实时性、应用的智能性、数据的优化、安全与隐私保护等痛点。

与此类似，韦恩州立大学计算机科学系教授、博士生导师施巍松也归纳了网络技术、隔离技术、体系结构、边缘操作系统、算法执行框架、数据处理平台、安全和隐私等边缘计算的七大核心技术。

无论是痛点也好还是技术也罢，所有这些其实都与运维和管理高度相关，可见边缘计算的运维和管理，其实不简单。

为了加快边缘计算的落地，并加强在运维和管理方面的能力，国内外厂商都纷纷推出了融合容器技术的边缘计算平台，比如全球最大云服务商亚马逊AWS、工业互联网鼻祖GE Digital等推出的边缘计算平台等，就都采用了容器技术;而在国内，网宿科技也在去年推出的边缘计算平台中，同样使用了融合容器等虚拟化技术。

值得一提的是，同样基于分布式架构这个基础，让边缘计算跟CDN其实有着异曲同工之妙。换句话说，国外Akamai，国内的网宿科技、蓝汛等厂商，可能在面临边缘计算的运维和管理时，都有“似曾相识”的经验和能力可供复制。

误区三

边缘计算可以弯道超车

实际上：先发优势远胜后发优势，边缘计算要“趁早为王”

“很多人输就输在，对于新兴事物第一看不见、第二看不起、第三看不懂、第四来不及。”马云曾经这样告诫过。毫无疑问，边缘计算就是当今TMT行业最大的新兴事物之一。

熟悉TMT行业的人都知道，其细分领域所谓“弯道超车”的机会并不太多。原因在于落后者以同样的方式追赶领先者，那么几乎是永远也追不上的，即时通讯、社交、搜索、电商、安全等领域，无不如此。

很显然，边缘计算也会是如此。要知道边缘计算是产品、技术、解决方案和服务等各方面的综合比拼，不像O2O、网约车、共享单车等领域，有钱就能解决问题。所以O2O、网约车、共享单车这几个领域，和前面说的领域不一样，最终的“胜者”并不都是最初的先发者。

边缘计算最早的“先发者”，应属一票CDN厂商。因为CDN一定程度上，是仅仅涉及到内容分发的“边缘计算”，或者说是边缘计算的细分表现形式之一，甚至可以把边缘计算看作是CDN在业务和技术领域的“升级版”。

所以，在市场还没有“边缘计算”的时候，CDN厂商已经在做边缘计算做的事情了。而如今CDN厂商在角逐边缘计算的过程中，自然有了天生的网络、节点等优势。由此，也难怪无论是国外的Akamai、EdgeCast、Fastly、Cloudflare，还是国内的网宿科技、蓝汛等等，个个都充满生机和激情，因为他们身上的基因，让他们占据了有利的先发地位。

除了厂商之外， 很多敏锐的投资机构也早早地开始了行动，包括德森霍洛维茨基金(Andreessen Horowitz)、软银(Softbank)、伯克希尔哈撒韦公司(Berkshire Partners)和高盛(Goldman Sachs)等在内的，几乎所有顶级风投基金都已纷纷押注边缘计算领域的初创公司。

边缘人工智能解决方案提供商Anagog、云和边缘计算公司Packet.inc、基础架构和边缘计算解决方案提供商Vopor.io以及边缘智能软件公司Swim.ai等大批涌现的初创公司纷纷获得了顶级风投的资金注入。

误区四

大的云计算厂商更具有优势

实际上：边缘计算各类型厂商各有优势，大型云计算厂商面临左右互搏的问题

边缘计算哪一类厂商最具优势?可能大家第一反应是大型的云计算厂商。其实不然，至少从目前的发展态势上看，边缘计算、云计算、硬件制造和CDN等各类厂商各有优势。

大型云计算厂商的优势自不必多言，而其劣势在于自身的“囚徒困境”所致。

众所周知，云计算本身是一个超重资产的投入，阿里巴巴在余杭建造的浙江云计算数据中心，投入高达62亿元;无独有偶杭州钢铁集团有限公司投资建设的云计算数据中心，总投资预计也高达30亿元。如此重金投入之后，面对边缘计算这一新鲜势力，哪怕知道其再有潜力，也很难去革自己的命。

而且边缘计算和云计算、CDN等业务一样，大型云计算厂商，都有一个不够独立第三方、不够客观性的“身份劣势”，自己无所不包的业务，势必会让很多细分领域的厂商，在选择时有所顾忌。

就超重资产投入而言，大型云计算厂商是如此，中型云计算厂商也是一样。只不过他们更为尴尬的地方在于，大型云计算厂商实力雄厚可以承受，而中型云计算厂商不投入则业务难以做大，投入则成本又难以承受。而且在边缘计算这种新技术、新时代来临时，云计算厂商都要一方面面临左右互搏的尴尬，另一方面还要面临尾大不掉的困境。

来自Gartner的报告显示，全球IoT数据量正在以每年59%的速度递增，到2025年，数据量将激增至163ZB，远超当前任何互联网公司所储备的数据量。毫无疑问，就IoT来说，在5G的加持下，边缘计算要明显优于云计算，所以对大中型云计算厂商而言，到底是要保留今天的已有成果，还是及早转向未来更宽广的赛道和空间，还真是个令人纠结的问题。

误区五

边缘计算是云计算的延伸

实际上：边缘计算不是云计算的延伸，很可能是云计算的革命者

此前有一些观点认为，在云计算已经占据了计算主导地位的当下，边缘计算将会是云计算的延伸和补充。实际上，无论是延伸还是补充，均不足以反映边缘计算的巨大潜力。而且，不能因为边缘计算和云计算有协同关系，就认为后来者只是先行者的延伸和补充。

相反，边缘计算未来很可能会反客为主，成为计算领域的主导者，甚至是革命者。之所以这样说，是因为边缘计算和云计算相比，有着明显的四大方面的优势：

01

成本更低

边缘计算的数据主要是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储和回传等各个环节，都能节省大量的服务器、存储、交换、带宽、安防、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。而且这还没有算上云计算数据中心的建设成本这一块，这一块是个大头。一个达到一定规模的数据中心，目前的建设成本已经高达十亿级别了。

市场调研机构Wikibon的统计数据也显示，云计算和边缘计算结合，成本只有单独使用云计算的36%。可见边缘计算在节省成本方面，较之云计算有着巨大优势。而对成本的控制，对当下仍旧处于寒冬的TMT行业的巨大意义，不言而喻。

02

部署更加方便

众所周知，部署云计算的数据中心，是一个浩大的工程。物理选址、区域划分、工程建设、设备安装、设备调试，涉及到众多的大节点，这其中每一个节点的工作量都是巨大的。以工程建设为例，就包括了装修工程、电器工程、弱电工程、空调和新风系统、消防工程等等。

相反，边缘计算的部署相对来说就要简单得多。边缘计算联盟ECC针对边缘计算，定义了四个领域：设备域(感知与控制层)、网络域(连接和网络层)、数据域(存储和服务层)、应用域(业务和智能层)。

边缘计算就部署在边缘架构模型的各个层域上。这种部署和CDN的部署有着高度类似的地方。只不过CDN从专注于网络分发的网络域，扩展到了设备域、应用域等等。中国联通和网宿科技合资成立的云际智慧，其实就是看到了CDN“扩张”的这个捷径。

而且这也是Gartner的云服务提供商研究副总裁Ted Chamberlin更看好CDN厂商在边缘计算领域发展前景主要原因，他表示，“老实说我认为，对于边缘路由和交换、甚至对于DDoS(分布式拒绝服务)设备中的传统防火墙来说，最大的威胁来自真的能够夺取这个市场的CDN。”

03

响应更加及时

如今AR、VR、4K、8K、直播、短视频、游戏、云上办公、云上娱乐、自动驾驶、智能家居、智能交通等各种场景日益普及，这些场景下的应用对传输、计算、存储等的速度和效率要求也越来越高。

以自动驾驶为例，在这方面，几乎是要求“0延时”的响应速度。谷歌曾表示其自动驾驶汽车每秒产生的数据高达1GB，面对自动驾驶方面由摄像头、雷达和激光雷达等众多传感器创造的大量原生数据，以及人与车、人与路、车与车和车与路等各种交互数据，传统数据中心模式的响应、计算、存储和传输速度，显然是不够的。这么慢的响应速度，汽车可能早已经发生了碰撞。这时候“近端处理”的边缘计算，自然就成为了“实时化”要求的最好选择。

04

更高的可用性和强壮性

如果云计算中心节点或者单个虚拟机发生故障，将会影响连接网络的成千上万个设备，其结果是灾难性的。此前，即使是阿里云和腾讯云这样顶尖的国内云服务厂商，也多次出现过重大的故障，更遑论其他的中小云服务厂商了。相比较起来，边缘计算的分布式架构，即使一个设备发生故障，也不会影响其它设备，在使用的可靠性和强壮性上，都要高得多。

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