计算|解锁万亿级市场:边缘计算那些不“边缘”的投资机会( 二 )
关于边缘计算的特点 ,网络上有一些非常详尽的解释,这里我们做了一些简化,实际应用中主要有以下几点:
- 更安全:数据本地化存储,保障用户的数据隐私
- 更实时:毫秒级响应时间,支持实时服务
- 更经济:边缘处理数据,大幅节省带宽成本
- 更稳定:适配弱网环境,提供高可用服务
问题四:关键技术有哪些?
1. 虚拟化技术
边缘计算中,计算、存储、网络资源均采用了虚拟化技术,将硬件资源池化,并用软件进行智能化调度。极大地方便了移动边缘计算实现统一的资源管理;同时网络虚拟化技术提升数据传输的智能化程度,减少传输时间。
2. 云技术
边缘计算需要满足多用户共享网络边缘计算和存储资源,但服务器容量相比起云计算处理中心的服务器容量较小,因此需要引入云化的软件架构,将软件功能按照不同能力属性分层解耦部署,实现有限资源条件下任务处理的高可靠性、高灵活性、可扩展性。
3. SDN技术
移动边缘计算部署在网络的边缘,需要大量的接口配置、对接和调测,SDN 技术将核心网的用户面和控制面进行分离,并向上提供灵活的可编程能力,这极大地提高了网络的灵活性和可扩展性, 同时大幅减少了网关的配置工作。
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【 计算|解锁万亿级市场:边缘计算那些不“边缘”的投资机会】
发展历程,边缘计算的“当打之年”
边缘计算如同云计算,都是应时代发展而迅速蓬勃生长的新需求。以云计算为例,2013年,中国国内云计算市场仅有 47亿人民币,但到了2019年,国内总市场规模超过千亿,全球总市场达500亿美元。而五年前诞生的边缘计算正如云计算一般,正在以超高速的发展速度赋能各行各业。
通过谷歌学术上以“边缘计算”为关键词的文章数量的统计结果显示,边缘计算的成长轨迹可以划分为三大阶段:技术储备阶段、快速发展阶段、行业落地阶段。
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- 技术储备阶段(1998年~2015年)
1998年Akamai公司提出的CDN网络成为边缘计算的雏形。后经历Cloudlet(又被称为“小朵云”)概念,从内容缓存过渡到了功能缓存。自此,边缘计算有了基本形态,在学术科研领域开始被广泛研究。
- 快速增长阶段(2015年~2018年)
2015年起,边缘计算在美国政府、学术界、工业界炙手可热,国内的发展速度逐步加快,行业协会、科技企业、研究机构共同推动边缘计算快速发展。
- 行业落地阶段(2018年~至今)
5G的快速发展助力边缘计算向各行业快速渗透,云计算公司、CDN公司、电信运营商、设备厂商、研究机构及行业组织活跃,迎来创业和资本热潮。
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而从边缘计算的范围扩展来看,其演进又主要可以被概括为链接、智能、自治的过程:
- 第一阶段:连接
实现终端、设备和传感器的海量、异构与实时连接,网络自动部署与运维,实现可靠性、安全性和互操作性。
- 第二阶段:智能
随着边缘侧海量数据的积累,在边缘侧逐渐建立更多的上层应用以实现数据分析与自动处理,从而大幅度提升效率,降低成本。
- 第三阶段:自治
在人工智能等新技术使能下,边缘智能得到进一步发展,不但可以自主进行业务逻辑分析与计算,而且可以动态实时地自我优化、调整执行策略,典型应用如无人工厂。
玩家一览,数百亿美元全球市场,谁来撼动?
边缘计算市场有多大?据IDC预测,未来超过50%的数据需要在边缘侧进行存储、分析、计算;根据Grand View Research的最新报告,到2027年,全球边缘计算市场规模预计将达到154亿美元,预测期内复合年增长率为38.6% 。放眼至整个物联网,预计2025年全球物联网市场达15670亿美元/CAGR39% 。
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聚焦国内,2020年中国边缘计算市场规模达185亿,最近几年的年YOY都在55%以上;边缘计算是一个巨大的增量市场。
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