美信“云边端”协同为什么成为工业4.0进化主流?

1999年互联网爆发,2009年云计算概念兴起,到2019年边缘计算大热,算力中心经历了边缘到中心再到边缘的迁移。
 
是什么驱动着算力的迁移?在互联网发展的20年间,无论是数据量还是应用场景,都发生了翻天覆地的变化,产业升级的需求驱动着数据结构向更优解升级,而产业升级的下一步大势所趋,在于云边端多端协同。

ONE

“云计算热”的退潮

一次数据大跃进的自我修正

 

不难发现一个现象,“云计算”概念的热度逐渐冷却相比之下“边缘计算”火了起来。
 
事实上,“边缘计算”也并不是什么新鲜事物。早在2003年,Akamai就在与IBM的合作中提出了“边缘计算”概念,如今“边缘计算”经历了从概念的提出到概念的淬炼再到应用场景实践验证的一个轮回。
 
时间回到2008年。早期的云计算因为分布式计算、从互联网调取算力资源的优势,让企业设施有了更大的弹性部署空间,一度受到巨大的青睐。彼时技术圈乐观地认为,将来数据的处理以及应用,可以完全在云端而非本地完成。其时处于3G时代的尾声,移动终端已经被验证可以承担大部分PC端的网络职能,如社交、资讯获取等。
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很显然,如今爆发式增长的数据量,已经远远超过了当时人们的想象力。在泛娱乐端,从4G时代起,视频这个流量巨兽涌入移动互联网,开启短视频和直播时代;在消费端,终端智能化产生的流量甚至远超智能移动设备,如车联网。这些都比较容易被人们直观感知到。
 
然而推动数据量大幅上升的,还有企业的数字化转型,以及工业物联网的大规模的部署。且数据量还在高速增长,据IDC预测,到2025 年,属于数据分析的全球数据总量将增长至现在的 50 倍,达到 5.2ZB。
 
数据量的飞速增长,并不是单纯对云端进行扩容就可以完全应对的。大量的数据汇聚到云端进行处理,带来的延迟逐渐让人无法忍受。在移动智能设备终端,延迟往往令实时互动滞后,严重影响体验;在制造业领域,监控瞬时数据量巨大,留给异常数据的处理窗口很小,传输延迟可能会造成巨大损失。若要完全借助“云计算”实现生活、生产的大数据处理,还要解决传输延迟,那投入的硬件成本将难以估量。
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对于企业IT/OT来说,信息安全也是不得不考量的因素。底层数据往往属于战略机密,“太阳风”事件和近期的“阿帕奇漏洞”事件都说明,完全在云上存储和处理数据,严重依赖云端安全,对用户企业来说,这无异于脸上罩着脸盆裸奔。对信息安全的日益重视,也让纯“云计算”的技术路线被彻底否定。
 
与之相对的是,边缘计算能够在确保承载巨量数据同时,还能很好地控制传输成本,这得益于一系列技术的突破。期刊《计算机研究与发展》指出,7项核心技术极大推动了如今边缘计算的发展,它们包括网络、隔离技术、体系结构、边缘操作系统、算法执行框架、数据处理平台以及安全和隐私。依靠构建靠近数据端的数据处理体系,充分实现对计算需求的发现和处理,利用处理器+异构硬件加快数据处理效率,并通过更科学的数据处理架构实现数据的高并发、分布式读写,仅将关键数据上云,成为应对大数据量存储处理的解决方案,这就是企业数字化转型的下一步热门产业升级方向——“云边端协同”。
 
TWO
这两点特性
助力“云边端协同”成为时代风口
 
从宏观上来看,算力经历从“本地”到“云端”到“终端+边缘+云端”,平均每十年实现一次算力迁移。这种现象的背后,自有其产业规律;结合社会和技术两方面考量,这种驱动力就是成本和效率的平衡。
 
首先从技术层面来看。在短期内,实现“云边端协同”的技术关键点有2个,分别是5G和数据库升级。5G技术的率先提出与成熟,首先避免了从信息传输成本上被西方卡脖子。古人云“兵马未动粮草先行”强调了资源极其载体畅通的重要性,而在物联网时代,信息传输信道就是古时的粮道,5G的率先实现,避免了受制于西方专利的局面,实现了传输低成本,为工业物联网化搬走了一块绊脚石,也缓解了云计算的压力。
 
另一个关键点是数据库的迭代。物联网时代是巨量数据时代,数据库的效能是数据存储和处理的核心,目前市面上占主流的还是西方的关系型商业数据库,远远落后于生产力升级的步伐;面对更加复杂应用场景,只能采取多种数据库混用的解决方案,协调成本高、效率极低。而面向IT/OT专门设计的超融合数据库,满足高并发读写和分布式存储,并支持事务处理和实时检索,且具有极强的兼容性,才能成为“云边端协同”的基础设施。美信科技的Big River数据库恰好满足上述条件。
 
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其次是社会层面。从“工业4.0”起,国内产业开始全面升级,生产场景由“IT”到“IT+OT”,海量应用场景得到释放;另一方面,西方“卡脖子”让国内制造业从上游被断供,这使得国产信创走上快车道,加速的“国产替代”进程让市场技术产品极大丰富。这两个因素让信创下游产业得以快速完成“云边端协同”体系的搭建,跨地区布局生产网点,实现战略扩张。在社会层面,“云边端协同”已然构架了生态支撑。
 
THREE
“云边端协同”实现
需循序渐进
 
构建“云边端协同”的生态,和长期的技术积累、面向场景的探索密不可分。
 
美信科技从创立之初,到现在赋能用户进行云边端产业升级,成为信创产业的赋能“标兵”,得益于把握住了未来网络世界发展的命脉——数据。
 
传统关系型数据库多面向商业场景开发,数据类型较为统一,无需面向复杂的生产场景,也对事务有较好的支持。这样的数据库很显然并不能满足将来多类型数据、复杂生产场景的使用需求,势必会从设备智能化、自动化等方面制约企业的数字化转型。在当时的市面上,传统关系型商业数据库的专利方受限于其产业规模,也缺乏向具体生产场景下沉、面向生产企业提供服务的驱动力;开源数据库又面临无人维护的困境,在可靠性上无法保障。
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为此,美信科技毅然投身于数据这一未来互联网底层设施的建设之中。其推出的Big River超融合数据库,跟市面上同时期的数据库相比,可支持表状、Key Value、时序、内存四种主流数据格式,兼具关系型数据库的事务处理优势、NoSQL数据库的高效存取优势、时序数据库的实时检索优势;采用了双缓存技术,采集大数据可以存储在内存中,提高了数据的存储速度;分布式存储也更利于多终端的边缘计算。Big River数据库在开发之初,就具有了面向复杂应用场景的兼容性,和面向分布式终端部署的潜质,这为边缘计算的落地奠定了基础。Big River超融合数据库还采用了B+树算法,能更好地表达数据之间的逻辑关系,让企业数据可视化具有可行性,更好地赋能云边端一体化运维,降低人工成本。这些面向场景的设计思路让Big River超融合数据库完全适配如今“云边端协同”的技术趋势。
 
另一方面,美信科技采用完全自研的“苹果模式”,也让产品能够面向企业应用场景实现快速升级和完整的B端售后服务,同时避免被西方技术公司“卡脖子”。基于Big River数据库,美信科技针对IT场景打造了监控易泛IT一体化智能运维平台,实现了跨区域、跨网络、跨安全域的复杂场景数据采集;以及针对面向OT的美之信工业物联网平台,通过支持软件定义智能工厂赋能工业企业数字化转型。至此,美信科技已经打造了IT和OT领域的“云边端协同”服务体系,能够直接赋能企业数字化转型和工业生产的物联网建设。
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在“信创”大背景下,美信科技“被集成”的业务思路,有助于赋能信创产业“云边端协同”生态建设。产品的易用性以及低代码的开发环境,瓦解了用户企业产业升级的技术壁垒,使得信创产品得以向下游企业快速落地,让国内产业吃到降本增效的技术红利。
 
回顾美信科技产品落地生产应用的过程不难发现,“云边端协同”虽说是企业数字化转型以及生产向物联网过度的必然结果,但打造与之相匹配的体系,却需要循序渐进。“云边端协同”体系首先要满足技术自主,再面向场景提炼共性,而后根据主流需求进行产品升级,再指导配套设施迭代和投入设施升级后的再生产。遵循这样的产业规律,才能在避免资源浪费、解决兼容性问题的基础上,在国内实现如此市场规模的产业升级。
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