泛在網絡和計算可以實現人與人、人與物、物與物之間的萬物互聯，最終建立一個充滿通信和計算能力的環(huán)境，并將該環(huán)境與人融合在一起。隨著智慧城市、物聯網、工業(yè)物聯網等建設步伐的加快，網絡邊界的低價值越來越多，邊緣計算能很好地解決這一問題，邊緣計算能夠提供更快的訪問速度、更低的延遲，能夠通過云邊協(xié)同提高產能比，能夠提供更智能更安全的數據服務。在邊緣計算產品規(guī)劃的實踐中，微服務、容器技術、大數據、人工智能等越來越多被應用，下面筆者簡單談下賽特斯的實踐。
邊緣到底如何計算
大家都在談邊緣計算，但是到底如何計算，可能大家的理解也都不同。例如，工業(yè)制造設備由于轉速過高需要停機處理，傳統(tǒng)的方式發(fā)送告警至云端，云端接收告警并下發(fā)控制指令給機器讓其停機，這個過程勢必會造成機器的長時間告警作業(yè)，如果在邊緣對上報的告警做決策分析就可以及時進行停機處理，決策分析就是一種計算。另外，在邊緣網關實現輕量化AI及大數據是一種計算，多種協(xié)議的轉換是一種計算，圖像的編碼壓縮也是一種計算……可見概括下來，邊緣計算大概有三類：一類是云計算業(yè)務的前置處理，一類是數據的智能分析，再有一類是控制的本地決策。
邊緣網關與邊緣云中的“智”
邊緣計算目前會在離數據源最近的網關或邊緣云中實現，也就是借助輕量化的AI對海量的泛在接入進行低價值數據向高價值數據轉換。賽特斯智能網關FLexEGW和邊緣云FlexEStack通過集成輕量AI微服務實現人、車等結構化處理，實現人臉、行為等識別及分析。但是視頻分析是計算密集型任務，特別是解碼過程資源消耗過大，如何實現輕量化，我們進行了很多研究，除了算法層面優(yōu)化外，采用關鍵幀解碼方式大幅降低了資源的消耗。邊緣的智能離不開云邊協(xié)同，深度學習、神經卷積網絡都對資源有著極大的要求，這些都可以在云端實現訓練，最終將訓練結果及特征下發(fā)至智能網關進行執(zhí)行，這種云邊協(xié)同的方式極大豐富了邊緣計算的AI可能，后續(xù)賽特斯計劃將機器學習、語義分析等都引入智能網關，增強邊緣的智能計算能力。賽特斯智能網關的數據分析處理能夠很好地將低價值數據在網絡邊界處理掉，防止泛在接入下的無效數據堆積泛濫。
邊緣網關與邊緣云中的“微”
賽特斯智能網關FlexEGW和邊緣云FlexEstack數據服務全部基于微服務開發(fā)，由通用微服務、智能微服務和垂直行業(yè)微服務組成，通用微服務滿足設備接入、數據存儲及策略執(zhí)行控制及云端導出服務；智能微服務包括輕量AI及大數據服務，垂直行業(yè)微服務執(zhí)行定制化的業(yè)務需求。智能網關與邊緣云的微服務采用容器實現資源和運行環(huán)境的隔離，快速實現安裝部署，微服務由專門團隊維護特定模塊，可靠性、擴展性都得到了極大提升。之所以選擇微服務是因為開發(fā)快速、不受限語言和易擴展。
傳統(tǒng)單體式的軟件開發(fā)架構過于龐大笨重，邊緣計算要在有限的資源中解決復雜的業(yè)務需求、要求輕量化、服務解耦，因此賽特斯邊緣智能網關和邊緣云普遍采用微服務架構。微服務可以按業(yè)務進行水平拆分，按數據流程的順序進行垂直拆分，最終把單一的應用拆分成網狀的小塊應用，充分體現出“微”的理念。拆分后的微服務通過輕量API通信協(xié)議和簡單的數據結構進行交互，比如http+json的方式。這樣做的好處是，服務之間不再需要關心對方的模型，僅通過事先約定好的接口進行數據流轉即可。這充分體現出微服務中“解耦”思想。
• 應用拆分開發(fā)更快速
邊緣計算中有很多微服務、時序數據、數據緩存、設備接入、智能數據分析等，經過拆分，更容易開發(fā)，更容易后續(xù)優(yōu)化和迭代。
• 不在受限于語言
微服務智能化需要引入AI等智能分析技術，比如圖像處理等，大部分圖像處理依賴于C語言的圖像函數庫，所以圖像處理微服務可能是基于C開發(fā)，本身微服務又是基于JAVA，微服務因為是通過API訪問，只要定義好API，是什么開發(fā)語言顯得并不那么重要。
• 更容易擴展
微服務架構模式使得每個服務獨立擴展，可以根據每個服務的規(guī)模來部署滿足需求的規(guī)模。
容器正在成為新選擇
邊緣計算平臺需要⼀種技術在智能網關或邊緣云中通過隔離主機資源，實現分布式計算框架的資源調度。容器技術和容器編排技術成為首選，容器技術是主機虛擬化技術后，最具顛覆性的計算機資源隔離技術。通過容器技術進⾏資源的隔離，不僅對CPU、內存和存儲的額外開銷⾮常⼩，⽽且容器的⽣命周期管理非�？旖�，可以在毫秒級開啟和關閉容器。
容器之所以成為邊緣計算的關鍵技術，首先是因為容器對資源隔離帶來的額外開銷非常小，非常適合受限的邊緣資源；其次，邊緣計算平臺的運算請求通常是事件驅動式的，特定的⼯作負載通過容器封裝不需要常駐內存的特性，恰恰滿足了邊緣計算的要求；最后是因為現在的容器技術已經模糊了IaaS和PaaS的界限，完全可以用容器搭建邊緣云，當然是廣義的邊緣云。
賽特斯邊緣云基礎平臺FlexEstack目前采用賽云搭建，采用超融合一體機形式進行交付，通過賦能AI及大數據，快速實現無效低價值數據的邊緣智能化處理，已經應用在工業(yè)、交通、環(huán)保等多個領域。但是在實際運行中，賽特斯發(fā)現邊緣云需要更輕量化，于是開始研究基于容器的邊緣云。邊緣云應用最廣的當屬三大運營商了，眾所周知，三大運營商都在加大圍繞DC為核心的網絡重構，在這個過程中邊緣云是重中之重。既然未來的網絡是業(yè)務驅動，那么容器封裝微服務很可能會成為主流。隨著運營商邊緣計算、超邊緣計算的持續(xù)推進，賽特斯基于容器化的邊緣云基礎平臺會越來越多地被應用到各行各業(yè)的復雜應用場景中。比如借助邊緣云實現對幼兒園動態(tài)視頻直播進行快照直播、閑時推流；借助邊緣云實現工廠低延遲的數據交互服務，實現設備的本地決策控制；借助邊緣云實現移動警務的視頻數據邊緣緩存等。
邊緣計算不是單一的技術，是多種技術融合的產物，如何合理地拆分業(yè)務，如何平衡資源受限與智能分析之間的資源沖突，如何準確地將計算下沉至合適的邊緣都是賽特斯在后續(xù)產品規(guī)劃中的重點。賽特斯由智能網關、邊緣云、柔性邊緣計算管理及編排平臺FlexECO組成的端到端解決方案憑借其通用性、易擴展、易維護、定制化等特點越來越多地受到物聯網、工業(yè)物聯網、智慧城市等領域客戶的青睞，相信隨著5G的到來，賽特斯的端到端解決方案必定大放異彩。
