2.2.6　边缘计算：元宇宙算力保障，保障元宇宙的低延时

“边缘”意味靠近数据源头，不包括手机、PC、摄像头等终端设备。边缘云计算相较边缘计算，更强调依托于云计算技术实现边缘侧的计算、网络、存储、安全及各类应用能力。从边缘侧对时延、弹性、分析等方面的需求出发，云计算架构相比传统架构的优势明显，因此绝大部分情况下业界所指的边缘计算即为边缘云计算。边缘云计算构筑在位于中心云与终端之间的边缘基础设施之上，是云计算能力由中心向边缘的下沉，强调通过云边的一体化、协同管理来解决在集中式云计算模式下所无法满足的业务需求（见图2-60）。

分类：业界对于不同位置的边缘云叫法不一，本书根据边缘基础设施和承载业务的差异，将边缘云按照距中心云从近到远划分为区域、现场和IoT三类（见图2-61）。自动驾驶、云游戏等共享型业务，可部署在市级或区级的区域边缘云上，而面向工厂、港口、园区等的专享型边缘云业务既可以搭建在客户现场的边缘数据中心之上，也可以依托于边缘网关等更轻量级的设备来实现。从技术路线上看，区域边缘云和现场边缘云同是基于边缘数据中心，是通过ICT基础设施的下沉实现边缘云的能力，而IoT边缘云是对于以工业场景为代表的各类现场设备进行云化的升级改造。

作为中心云计算的延伸，边缘云计算将计算能力拓展至“最后一公里”。边缘云计算出现的背景是为了弥补集中式云计算能力的不足，因而讨论边缘云时往往不能独立于中心云，应当放在云-边-端的整体框架之下，将边缘云视作中心云在靠近用户侧的下沉。章鱼“1个大脑+N个小脑”结构和中心云+边缘云的分布式架构极为相似，各式各样的终端采集到海量数据后，将需要实时处理的小规模、局部数据就近在边缘云上完成，而复杂、大规模的全局性任务则交由中心云汇总和深入分析，中心云与边缘云统一管控、智能调度，进而实现算力的优化分配（见图2-62）。

对时延和成本的关注是当前应用边缘云最主要的动力。边缘云相比中心云更靠近用户，靠近数据产生和使用的位置，在网络时延和传输成本方面具有明显优势，可以缓解中心云的计算负载和带宽压力。边缘侧一方面是实现在集中式云计算模式下无法实现的超低延时的数据交互与自动反馈，另一方面是承担数据预处理工作，包括共性和常用数据的存储和调用等（见图2-63）。

边缘云计算的架构自下而上同样分为IaaS、PaaS和SaaS三层。其中IaaS层主要是为边缘云平台提供的计算、存储和网络资源，PaaS层既包括位置服务、流量统计、身份识别等网络能力，也包括人脸识别、音视频转码等行业能力，SaaS层提供各类行业应用。此外，边缘云需要在业务、应用管理、数据、资源等方面与中心云实现云边协同（图2-64、图2-65）。

预计2025年规模将超500亿元，年复合增长率达43.3%。根据信通院2020年5月的调研数据显示，中国企业中仅有不足5%使用了边缘计算，但计划使用的比例高达44.2%。根据艾瑞咨询测算，2020年中国边缘云计算市场规模为91亿元，其中区域、现场、IoT三类边缘云市场规模分别达到37亿元、38亿元及16亿元。预计到2025年整体边缘云规模将以44.0%的年复合增长率增长至550亿元，其中区域边缘云将凭借互动直播、vCDN、车联网等率先成熟的场景实现增速领跑。2030年，中国边缘云计算市场规模预计达到接近2500亿元（见图2-66）。

边缘云计算的驱动因素为：数据爆炸，集中式云计算捉襟见肘，边缘刚需场景涌现。根据艾瑞咨询测算，中国物联网连接量将从2019年的55亿个增长至2023年的148亿个，年复合增长率达到28.1%。物联网感知数据量激增，数据类型愈发复杂多样，IDC预测到2025年中国每年产生的数据量将增长48.6ZB（见图2-67）。随着智慧城市、自动驾驶、工业互联网等应用的落地，海量的终端设备实时产生数据，集中式云计算在带宽负载、网络延时、数据管理成本等方面将愈发显得捉襟见肘，难以适应数据频繁交互的需求，边缘侧的价值将进一步凸显。

边缘云计算发展的支撑条件：（1）芯片。FPGA同时满足边缘侧对性能、能耗及延迟的要求。FPGA兼具强大的计算性能和超低的延迟，其低功耗的特性更适合部署在边缘侧，又不似ASIC般专为某种特定用途而定制，因而应能够有效应对边缘云计算带来的挑战。英特尔、赛灵思等国际芯片巨头持续加码FPGA芯片，并推出支持（见图2-68）。（2）网络。5G强势加持，Wi-Fi在室内场景形成互补。5G被公认为边缘计算时代最重要的网络技术，其大带宽、低时延、广连接的特性与边缘云场景相契合，尤其在自动驾驶等要求室外覆盖、移动性的场景中具有不可替代性（见图2-69）。5G用户面功能UPF下沉实现了业务数据的本地卸载分流，使得边缘云节点可以灵活部署在不同的网络位置。（3）云计算。企业上云常态化，云原生下沉实现云边端一体化。近年来云原生的热度持续高涨，包括容器、微服务、DevOps等在内的云原生技术和理念强调松耦合的架构和简单便捷的扩展能力，旨在通过统一标准实现不同基础设施上一致的云计算体验。相比于虚拟主机，云原生更适合边缘云计算的场景，可以为云边端提供一体化的应用分发与协同管理，解决边缘侧大规模应用交付、运维、管控的问题（见图2-70）。

“新基建”加码，边缘云计算快速发展。“新基建”是十四五规划的重点方向，通过优化算力资源结构，将高频调用、低时延业务需求分配至边缘数据中心，推动5G承载网络的边缘组网建设，为将算力和网络下沉到边缘创造条件。同时，工业互联网、车联网、远程医疗等产业政策明确提及边缘计算，推动关键技术研究、标准体系建设及软硬件产品研发，促进边缘云在典型产业的融合应用。

应对超低延时和海量数据带来的挑战是企业客户选择应用边缘云的核心需求所在。超低时延、海量数据、边缘智能、数据安全及云边协同的价值是促使企业选择边缘云计算的主要因素，其中又尤以应对超低时延和海量数据的挑战时，最能体现出边缘云相比集中式云计算或传统网关模式的优势。在工业互联网、车联网/自动驾驶、智慧交通、云游戏及VR/AR等场景中，数据的传输及处理量极大，如果不采用边缘云架构，不仅是带宽成本居高不下，更无法满足对时延的极高要求，可以说是天然最适合应用边缘云的场景（见图2-71）。

下游应用场景的成熟推动边缘云计算的发展。当前边缘云计算尚处在发展的初期阶段，MEC、边缘云原生及边缘AI等关键技术以及一系列行业标准仍在演进中，随着基础设施的建设落地以及上层应用生态的完善丰富，边缘云的投入产出比会持续优化，其对于企业客户的价值将进一步显现。除内因之外，下游场景的成熟度于边缘云来说同样至关重要。尤其在对边缘云需求最为刚性的工业物联网、自动驾驶、云游戏、VR/AR等场景中，技术、需求、商业模式或产业链大多存在痛点，因而未能实现大规模商用。对于这些场景来说，国家政策往往会是一项重要的推动因素。总结来看，基于潜在客户数量×渗透率×客单价的等式，边缘云的爆发既有赖于行业自身的发展成熟，也需要关注下游重点场景的规模化商用（见图2-72）。