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國內首個《ECII白皮書》即將發布,邊緣計算規范體系持續完善

隨著萬物互聯時代的到來,海量連接和數據爆發,邊緣計算興起。據預測,2025年全球物聯網連接數將達270億個,數據總量則將達到163個ZB,超過70%的數據和應用將在邊緣產生和處理。

關于ECII工作組

為應對邊緣計算領域多樣性計算的挑戰,邊緣計算產業聯盟(ECC)與綠色計算產業聯盟(GCC)在2019年5月的貴陽數博會上聯合成立了邊緣計算基礎設施產業推進工作組ECII(Edge Computing IT Infrastructure)。ECII工作組首批成員超過50家,聚集了包括中國移動、中國聯通、中國電信、中國信通院、華為、ARM、飛騰、網宿、Ampere等產業鏈上下游優秀玩家。

成立以來,ECII工作組面向邊緣計算分散、多樣化的應用部署特點需求,從邊緣計算設備架構、運維需求、環境要求、產業生態多個方面提出了標準化要求,涉及邊緣服務器、智能邊緣一體機、邊緣網關的芯片支持、運維管理、安全可靠性、運行環境等標準化要求,以應對復雜多樣的部署環境,助力邊緣計算行業的標準化,加速產業推廣應用。

邊緣計算蓬勃發展 基礎設施亟待規范

當前,國內邊緣計算產業發展雖已如火如荼地進行,但尚欠缺邊緣計算IT基礎設施規范,通用邊緣計算產品與解決方案也亟待普及。

為指導業內邊緣計算IT基礎設施發展,推動邊緣計算IT基礎設施形成普遍共識與開放需求,ECII工作組編寫了《ECII(Edge Computing IT Infrastructure)白皮書1.0》,將在11月28日舉辦的2019邊緣計算產業峰會(ECIS2019)上重磅發布。

ECII(Edge Computing IT Infrastructure)白皮書1.0

《ECII白皮書1.0》旨在構建邊緣計算IT基礎設施規范,主要闡述了當前邊緣計算浪潮下,邊緣計算IT基礎設施的3大主要硬件形態:邊緣服務器、智能邊緣一體機、邊緣網關。重點定義了邊緣服務器的需求、技術方案和產業生態。白皮書闡述了在數據多樣性和業務多樣性的產業趨勢下,作為邊緣服務器主要計算架構的異構計算在多核并發,亞洲服務器租用,綠色節能以及云、邊、端協同等方面的獨特優勢。

前瞻發展趨勢,點亮價值場景

《ECII白皮書1.0》在第二部分專門梳理了邊緣計算的最新發展趨勢與價值場景。

白皮書總結,邊緣計算有四大最新發展趨勢:

趨勢一、異構計算

游戲、VR/AR、自動駕駛、短視頻等諸多新技術新應用的興起帶來數據的多樣性,單一計算平臺越來越難以適應業務場景化與多樣化要求,多樣性計算成為迫切需求。異構計算可以滿足邊緣業務對多樣性計算的需求。

趨勢二、邊緣智能

邊緣節點可以借助AI技術更好地提供高級數據分析、場景感知、實時決策、自組織與協同等智能化服務。邊緣側輕量級、低延時、高效的AI計算框架顯得尤為重要。

趨勢三、邊云協同

邊緣計算云計算需要通過緊密協同才能更好地滿足各種需求場景的匹配,從而放大邊緣計算和云計算的應用價值。

邊云協同分級參考架構1121

趨勢四、5G+邊緣計算

5G為邊緣計算產業的落地和發展提供了良好的網絡基礎,從用戶面功能的靈活部署以及網絡能力開放等方面相互結合,相互促進。

考慮到技術的價值在于場景應用,ECII工作組在白皮書中詳細分析了邊緣計算的價值場景。目前邊緣計算的價值場景包括智慧園區、安卓云與云游戲、內容分發網絡 CDN、視頻監控、工業物聯網、Cloud VR 等。白皮書認為邊緣計算價值場景使用的關鍵能力主要包括:海量網絡聯接與管理、實時數據采集與處理、本地業務自治、邊云協同、圖像識別與視頻分析、AR/VR、游戲渲染與呈現,以及數據安全與隱私保護等。

明確邊緣計算服務器需求 提供可靠技術方案

根據不同的部署位置和應用場景,邊緣計算的硬件形態有所不同。《ECII白皮書1.0》中對邊緣服務器、邊緣一體機、邊緣網關等常見的硬件形態和特性做了詳細介紹。

白皮書認為,邊緣服務器作為邊緣計算和邊緣數據中心的主要計算載體,承擔了70%以上的計算任務,因此對邊緣服務器的需求進行了著重分析,提供了邊緣服務器技術方案,為企業實踐邊緣計算技術提供了可參考的依據。

以異構計算為例,異構計算是邊緣計算的主要計算形式,通過異構計算可以滿足新一代“連接 + 計算”的基礎設施的構建,可以滿足碎片化產業和差異化應用的需求,可以提升計算資源利用率,可以支持算力的靈活部署和調度。為了滿足不同業務應用需求,邊緣服務器需要支持ARM/GPU/NPU 等異構計算。

典型數據類型分類

展開來說:

ARM架構在終端領域的優勢可以更好地實現端邊協同,應對海量數據的多樣性,ARM的多核優勢可以更好的應對邊緣側數據的高并發;

GPU在視頻編解碼、并行計算、人工計算有廣泛的應用;

NPU是神經網絡處理器,采用數據驅動并行計算的架構,在人工智能、深度學習方面有廣泛的應用。

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