華為智能邊緣小站簡介
邁入5G和AI時(shí)代，新型業(yè)務(wù)如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)AR、虛擬現(xiàn)實(shí)VR、互動(dòng)直播、自動(dòng)駕駛、智能制造等應(yīng)運(yùn)而生。以上這些業(yè)務(wù)場景對時(shí)延和網(wǎng)絡(luò)帶寬有著強(qiáng)烈訴求，而在傳統(tǒng)的集中式云計(jì)算場景中，所有數(shù)據(jù)都集中存儲(chǔ)在大型數(shù)據(jù)中心。由于地理位置和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南拗?，無法滿足新型業(yè)務(wù)的低時(shí)延、高帶寬等要求。
網(wǎng)絡(luò)高時(shí)延：傳統(tǒng)云計(jì)算無法即時(shí)處理和分析新型業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致應(yīng)用終端獲得的響應(yīng)慢，體驗(yàn)差。
帶寬高成本：新型業(yè)務(wù)的應(yīng)用終端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傳回云端將消耗更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬，導(dǎo)致服務(wù)廠商需要支付高昂的網(wǎng)絡(luò)成本。
數(shù)據(jù)合規(guī)性：新型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端，無法滿足企業(yè)對敏感數(shù)據(jù)本地化存儲(chǔ)的要求，直接影響企業(yè)數(shù)據(jù)上云的策略。
面對傳統(tǒng)集中式云計(jì)算的固有局限性，邊緣計(jì)算成為應(yīng)對新型業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)合規(guī)業(yè)務(wù)的較好選擇。邊緣計(jì)算通過在靠近終端應(yīng)用的位置建立站點(diǎn)，最大限度的將集中式云計(jì)算的能力延伸到邊緣側(cè)，有效解決以上的時(shí)延和帶寬問題。
華為智能邊緣小站將云基礎(chǔ)設(shè)施和云服務(wù)部署到企業(yè)現(xiàn)場，適合對應(yīng)用訪問時(shí)延、數(shù)據(jù)本地化留存及本地系統(tǒng)交互等有高要求的場景，可便捷地將云端豐富應(yīng)用部署到本地。
您可以參考圖1了解更多關(guān)于云計(jì)算和邊緣計(jì)算的區(qū)別。
圖1 云計(jì)算和邊緣計(jì)算
從廣義上講，云計(jì)算囊括邊緣計(jì)算，邊緣計(jì)算是云計(jì)算的擴(kuò)展，二者為互補(bǔ)而非替代關(guān)系。只有云計(jì)算與邊緣計(jì)算相互協(xié)同（簡稱邊云協(xié)同），才能更好的滿足各種應(yīng)用場景下的不同需求。
通過圖2進(jìn)一步了解邊緣計(jì)算的范疇。
圖2 邊緣計(jì)算的范疇
按照從用戶/終端到中心云的距離，可以劃分3個(gè)“圈”:
第一個(gè)“圈”是現(xiàn)場邊緣，覆蓋1~5ms時(shí)延范圍，算力以AI推理為主，主要面向自動(dòng)駕駛，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等實(shí)時(shí)性業(yè)務(wù)。
第二個(gè)“圈”是近場邊緣，覆蓋5~20ms時(shí)延范圍，算力以渲染為主，同時(shí)還有一部分推理，主要面向視頻場景。
第三個(gè)“圈”是傳統(tǒng)的公有云（也稱為中心云），覆蓋20~100ms時(shí)延范圍，用于承載未下沉到邊緣的業(yè)務(wù)，例如海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，挖掘，訓(xùn)練等。
面向近場邊緣和現(xiàn)場邊緣場景，華為云分別推出了智能邊緣云（IEC）和智能邊緣小站（CloudPond）兩款產(chǎn)品。
智能邊緣云IEC：提供廣域覆蓋的分布式邊緣云，用于客戶就近靈活部署業(yè)務(wù)。
智能邊緣小站CloudPond：提供部署在用戶數(shù)據(jù)中心的軟硬件一體的邊緣解決方案。
除了上述兩款產(chǎn)品，華為云還推出了面向客戶業(yè)務(wù)現(xiàn)場場景的智能邊緣平臺（Intelligent EdgeFabric，IEF）產(chǎn)品。作為基于云原生技術(shù)構(gòu)建的邊云協(xié)同操作系統(tǒng)，IEF可運(yùn)行在多種邊緣設(shè)備上，將豐富的AI、IoT（Internet of Things）及數(shù)據(jù)分析等智能應(yīng)用以輕量化的方式從云端部署到邊緣，滿足用戶對智能應(yīng)用邊云協(xié)同的業(yè)務(wù)訴求。