国内首个《ECII白皮书》即将发布,边缘计算规范体系持续完善

来源:智汇工业

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关键词:ECII白皮书 边缘计算

    随着万物互联时代的到来,海量连接和数据爆发,边缘计算兴起。据预测,2025年全球物联网连接数将达270亿个,数据总量则将达到163个ZB,超过70%的数据和应用将在边缘产生和处理。

    关于ECII工作组

    为应对边缘计算领域多样性计算的挑战,边缘计算产业联盟(ECC)与绿色计算产业联盟(GCC)在2019年5月的贵阳数博会上联合成立了边缘计算基础设施产业推进工作组ECII(Edge Computing IT Infrastructure)。ECII工作组首批成员超过50家,聚集了包括中国移动、中国联通、中国电信、中国信通院、华为、ARM、飞腾、网宿、Ampere等产业链上下游优秀玩家。

    成立以来,ECII工作组面向边缘计算分散、多样化的应用部署特点需求,从边缘计算设备架构、运维需求、环境要求、产业生态多个方面提出了标准化要求,涉及边缘服务器、智能边缘一体机、边缘网关的芯片支持、运维管理、安全可靠性、运行环境等标准化要求,以应对复杂多样的部署环境,助力边缘计算行业的标准化,加速产业推广应用。

    边缘计算蓬勃发展 基础设施亟待规范

    当前,国内边缘计算产业发展虽已如火如荼地进行,但尚欠缺边缘计算IT基础设施规范,通用边缘计算产品与解决方案也亟待普及。

    为指导业内边缘计算IT基础设施发展,推动边缘计算IT基础设施形成普遍共识与开放需求,ECII工作组编写了《ECII(Edge Computing IT Infrastructure)白皮书1.0》,将在11月28日举办的2019边缘计算产业峰会(ECIS2019)上重磅发布。

    ECII白皮书

    ECII(Edge Computing IT Infrastructure)白皮书1.0

    《ECII白皮书1.0》旨在构建边缘计算IT基础设施规范,主要阐述了当前边缘计算浪潮下,边缘计算IT基础设施的3大主要硬件形态:边缘服务器、智能边缘一体机、边缘网关。重点定义了边缘服务器的需求、技术方案和产业生态。白皮书阐述了在数据多样性和业务多样性的产业趋势下,作为边缘服务器主要计算架构的异构计算在多核并发,绿色节能以及云、边、端协同等方面的独特优势。

    前瞻发展趋势,点亮价值场景

    《ECII白皮书1.0》在第二部分专门梳理了边缘计算的最新发展趋势与价值场景。

    白皮书总结,边缘计算有四大最新发展趋势:

    趋势一、异构计算

    云游戏、VR/AR、自动驾驶、短视频等诸多新技术新应用的兴起带来数据的多样性,单一计算平台越来越难以适应业务场景化与多样化要求,多样性计算成为迫切需求。异构计算可以满足边缘业务对多样性计算的需求。

    趋势二、边缘智能

    边缘节点可以借助AI技术更好地提供高级数据分析、场景感知、实时决策、自组织与协同等智能化服务。边缘侧轻量级、低延时、高效的AI计算框架显得尤为重要。

    趋势三、边云协同

    边缘计算与云计算需要通过紧密协同才能更好地满足各种需求场景的匹配,从而放大边缘计算和云计算的应用价值。

    边云协同分级参考架构1121

    边云协同分级参考架构1121

    趋势四、5G+边缘计算

    5G为边缘计算产业的落地和发展提供了良好的网络基础,从用户面功能的灵活部署以及网络能力开放等方面相互结合,相互促进。

    考虑到技术的价值在于场景应用,ECII工作组在白皮书中详细分析了边缘计算的价值场景。目前边缘计算的价值场景包括智慧园区、安卓云与云游戏、内容分发网络 CDN、视频监控、工业物联网、Cloud VR 等。白皮书认为边缘计算价值场景使用的关键能力主要包括:海量网络联接与管理、实时数据采集与处理、本地业务自治、边云协同、图像识别与视频分析、AR/VR、游戏渲染与呈现,以及数据安全与隐私保护等。

    明确边缘计算服务器需求 提供可靠技术方案

    根据不同的部署位置和应用场景,边缘计算的硬件形态有所不同。《ECII白皮书1.0》中对边缘服务器、边缘一体机、边缘网关等常见的硬件形态和特性做了详细介绍。

    白皮书认为,边缘服务器作为边缘计算和边缘数据中心的主要计算载体,承担了70%以上的计算任务,因此对边缘服务器的需求进行了着重分析,提供了边缘服务器技术方案,为企业实践边缘计算技术提供了可参考的依据。

    以异构计算为例,异构计算是边缘计算的主要计算形式,通过异构计算可以满足新一代“连接 + 计算”的基础设施的构建,可以满足碎片化产业和差异化应用的需求,可以提升计算资源利用率,可以支持算力的灵活部署和调度。为了满足不同业务应用需求,边缘服务器需要支持ARM/GPU/NPU 等异构计算。

    典型数据类型分类

    典型数据类型分类

    展开来说:

    ARM架构在终端领域的优势可以更好地实现端边协同,应对海量数据的多样性,ARM的多核优势可以更好的应对边缘侧数据的高并发;

    GPU在视频编解码、并行计算、人工计算有广泛的应用;

    NPU是神经网络处理器,采用数据驱动并行计算的架构,在人工智能、深度学习方面有广泛的应用。

    在各类边缘计算场景中,不同的计算任务对于硬件资源的需求是不同的,从计算模式、并发数、迭代深度等多方面考虑,可能需要 x86、ARM、GPU、NPU 等多种类型的芯片支持。基于ARM 的计算模式在具有的多核并发、绿色节能、云-边-端协同、采用IP授权商业模式等优势,目前边缘计算ARM生态发展迅速,已建立完整的生态系统,例如国产厂商华为在今年初发布的鲲鹏处理器,正是基于ARM架构。

    ARM架构优势1121

    ARM架构优势

    据悉,在本次2019边缘计算产业峰会(ECIS2019)上,华为还将重磅发布基于鲲鹏处理器的边缘服务器Taishan2280E,该服务器完全满足ECII工作组制定的边缘服务器技术规范。

    据ECII工作组介绍,本次将发布的《ECII白皮书》是依据当前发展编写的1.0版本,未来随着边缘计算地发展和IT基础设施的迭代,工作组还将推出后续2.0版本、3.0版本。

    对《ECII白皮书1.0》的介绍就到这里,ECII工作组将在2019边缘计算产业峰会上正式发布该白皮书并做深入、权威的解读。

    关于2019边缘计算产业峰会

    2019边缘计算产业峰会(ECIS2019)由边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium,简称ECC)主办,将于11月28日(周四)在北京开幕。作为全球边缘领域极具影响力的盛会,本届2019边缘计算产业峰会(ECIS2019)以“智联5G,绽放边缘”为主题,汇聚全球顶级行业专家、企业领袖、生态伙伴和行业分析师超过1000人,将着重探讨边缘计算在我国的发展趋势,技术路径以及未来前景,并发布具有行业指导意义的重磅白皮书。


    (审核编辑: 智汇小新)