Microsoft Build2017 邊緣計算不是說說而已

“科技的發展， 正在超出我們的想像， 計算能力將無處不在。 ”

從最初的各種吐槽， 到現在周邊越來越多的人在用Microsoft Surface；商用領域， Azure勢如破竹， 成為全球雲計算市場的第二把交椅。 微軟正在煥發出其新的生命力， 作為全球為數不多在消費者市場和企業級市場同時獲得成功的科技企業， 其一年一度的Mircosoft Build正成為繼蘋果發佈會、AWS和Google開發者大會後又一吸引我們熬夜觀看的科技盛會。

Micosoft Build 2017

微軟2017年Build開發者大會於美國西雅圖當地時間上午8點拉開帷幕。 此次大會不僅吸引了全球眾多開發者前來交流， 同時還發佈了多項重要軟體更新， 並展示了微軟的最新技術， 還推出了基於Mac的Visual Studio， 兌現了微軟早先的承諾。 雲計算和AI成為這次開發者大會的核心， 推出了Azure IoT Edge、Azure Stack、SQL Server2017等新功能和新工具， 還推出了基於Mac的Visual Studio， 兌現了微軟早先的承諾。 其中， 在納德拉40分鐘的演講中， 有近一半的時間是在分享微軟新推出的雲服務Azure IoT Edge。

Azure IoT Edge

Azure IoT Edge是一種新的Azure雲服務， 可將AI人工智慧和高級分析功能提供給支援該服務的設備。 它提供在代碼和服務之間智慧編排的功能， 因此它們可以在雲端和設備之間安全地流動， 從而通過物聯網設備在雲端和終端之間安全智慧地分配資料。

開發人員還可以輕鬆集成Microsoft Azure和協力廠商服務， 或擴充現有服務， 以自己的業務邏輯創建自訂IoT應用程式。 開發人員現在可以利用能夠根據所產生的資料在本地進行操作的設備來獲得兩方面的狀態， 而不是只關注雲端或設備的情況， 同時還可以利用雲來安全地配置， 部署和管理這些設備。

此外， 支援Azure IoT Edge的設備即使在離線時也可以可靠地運行， 或者僅間斷連接到雲端。

無論何時重新連接， 這些設備將自動同步其最新狀態， 並繼續無縫運行。

Azure IoT Edge和邊緣計算

邊緣計算是將雲端的計算能力擴展到我們身邊任一物聯設備， 在萬物互聯的基礎上， 資料不用再傳到遙遠的雲端， 在邊緣側就能解決， 演算法和模型可以在雲端建立， 然後推送到邊緣設備上。 更適合即時的資料分析和智慧化處理， 也更加高效而且安全。 而Azure IoT Edge正是基於這一理念推出的邊緣計算服務。

當物聯網系統運行在公有雲上時資料從感測器或設備傳輸到雲所花費的時間通常太長， 無法滿足物聯網(IoT)系統的延遲要求， 很多這些IoT系統都依賴於立即回應。 為了解決這個問題， 一些設備製造商放棄使用公有雲， 但這意味著IoT系統無法利用雲計算的成本效益和資源效率。

通過邊緣計算， 資料存儲和處理能力被推送到網路的“邊緣”， 通常駐留在收集資料的設備或感測器內， 有助於消除延遲並增加IoT系統的回應次數， 提升回應時間， 同時資料和處理通常依舊與公有雲存儲系統耦合， 作為單個的虛擬單元， 享受雲的成本和效率優勢。

IDC去年發佈的《中國製造業物聯網市場預測2016-2020》報告中顯示， 邊緣計算將成為下一個熱點， 未來有超過50%的資料需要在網路邊緣側分析、處理與儲存。 到2020年將有超過500億的終端與設備聯網， 未來超過50%的資料需要在網路邊緣側分析、處理與儲存， 邊緣計算所面對的市場規模非常巨大。

邊緣計算和雲災備

邊緣計算的產生背景之一，

是當本地存在著海量資料處理需求的時候， 由於本地網路邊緣到雲資料中心網路頻寬、延時的限制， 無法通過遠端的雲計算能力對本地的海量資料進行即時處理。

如果本地的存量和增量資料巨大， 雲災備也會因為網路頻寬的限制影響資料災備至雲端的實效性。 借助邊緣計算， 可以將海量資料災備至周邊任一物聯網終端， 同時， 通過資料的分塊技術， 對源端資料在本地進行切分， 切分後的資料塊在本地完成加密再傳輸至不同的“邊緣”， 保證了資料災備至“邊緣”的安全性。

伴隨著資料的計算和存儲技術的演進， 災備技術也在隨之發展。 災備端從本地機房到異地機房， 再到雲端， 未來有可能又回到本地周邊的“邊緣”， 回歸的是資料災備的存儲介質，提升的是我們對資料和業務保護的態度和要求。

回歸的是資料災備的存儲介質，提升的是我們對資料和業務保護的態度和要求。