边缘计算崛起，并非取代云计算！实乃“云边协同”大势所趋。边缘AI加速落地，降低延迟、保障数据安全，但算力受限。云计算擅长海量数据处理，模型训练。未来，IoT设备实时监控靠边缘，大数据分析靠云端，混合架构才是王道！
译自：Are Edge Computing and Cloud Computing in Competition?
作者：Meredith Shubel
我们是否已正式进入边缘计算时代？
这是业内的说法。全球市场情报公司IDC预计全球边缘计算支出将以13.8%的复合年增长率（CAGR）增长，到2028年将接近3800亿美元。与此同时，从零售到能源领域的领导者都在大力宣传边缘计算，认为它是一个真正的“游戏规则改变者”和“变革”力量。边缘计算为从制造业到电信的远程工业应用带来了巨大的希望。
是什么引起了所有这些关注？
边缘计算是一种分布式计算模型，其中数据处理和存储更靠近数据源（即“边缘”），而不是在遥远的云服务器上。 凭借物联网（IoT）和生成式AI（GenAI）等新兴行业对低延迟、高数据处理的需求，各公司一直在向边缘计算投入资金，希望利用该架构承诺的更快响应时间、减少的带宽和更高的响应能力。
最近，边缘AI也加入了讨论。
边缘AI是边缘计算的一个子集，指的是直接在本地设备而不是云端部署AI模型。通过将这种处理转移到边缘，其想法是减少延迟和对互联网连接的依赖。边缘AI还为改进数据隐私和安全性带来了有趣的好处。
边缘计算和边缘AI日益影响着行业讨论。早在2023年，当Bruce Kornfeld，StorMagic的首席营销和产品官在福布斯上撰写他对边缘未来预测的文章时，甚至声称：“由于成本、延迟和正常运行时间的限制，在云中运行所有应用程序不再是一种选择。”
从汽车到医疗保健等各个行业，团队都在积极关注边缘计算，以从实时处理、减少延迟和降低带宽成本中获益。与此同时，对于AI开发，边缘AI正作为一种有吸引力的选择而受到欢迎，它可以承诺更低的成本、更快的运营和更好的数据安全性。
考虑一下：使用传统的基于云的中心，数据必须传输到远程服务器进行处理。这不仅会减慢运营速度并导致更高的延迟，还会在此过程中产生数据盗窃和其他网络攻击的机会。但是通过在本地处理数据，边缘AI可以有效地减少暴露于未经授权访问的威胁。
此外，你甚至可以认为边缘AI更实惠；本地数据处理意味着更少的数据流量、更少的数据存储，最终，更低的能源消耗。
边缘计算和边缘AI并非没有挑战。
首先，要获得边缘AI的好处，你必须准备好接受构建和管理分布式基础设施的高成本。
此外，边缘计算在低延迟和更快的响应时间方面提供的优势，在原始计算能力方面有所损失。因此，对于需要大规模高性能和强大数据处理的应用程序，云计算仍然更胜一筹。
但有些人说你不应该在边缘计算和云计算之间做出选择。
尽管有人预测边缘计算或多或少会取代云计算，但研究表明情况并非如此。 事实上，根据香港科技大学和微软亚洲研究院的研究，对边缘AI日益增长的需求实际上正在推动云消费的增长。
正如VentureBeat报道的那样，“边缘推理仅代表复杂AI管道中的最后一步，该管道在很大程度上依赖云计算进行数据存储、处理和模型训练。”
换句话说，尽管边缘计算具有诸多优势，但对于大多数应用程序而言，它只是等式的一部分；在许多情况下，仍然需要云计算来处理繁重的工作（例如，大规模数据处理和长期存储）。
该研究强调了边缘AI和云计算的悖论性质：“随着这些系统变得越来越复杂，它们实际上增加了而不是减少了对云资源的依赖。”
边缘计算似乎并没有取代云计算，而是要求云计算提供更多支持。
香港科技大学和微软亚洲研究院并不是唯一指出边缘计算和云计算之间日益增长的摩擦的人——雾计算的支持者们早已领先于他们。
雾计算是思科最初提出的一个概念，根据Maciej Kranz（现任Pure Storage总经理，时任思科副总裁）撰写的一篇思科博客文章，“雾计算在终端设备和‘地面’以及云计算数据中心之间提供了一个计算、存储和网络服务层。”
这个想法是让雾计算作为云计算的扩展，在数据源和云之间分配数据、存储、计算和应用程序，以获得边缘计算的快速延迟，而又不放弃云计算卓越的处理能力。
然而，雾计算仍处于早期阶段，其缺乏标准化和整体复杂性使其仍然不适合广泛部署。
如果边缘计算在延迟和实时响应方面胜过云计算，但又无法完全匹敌其所有计算能力，那么问题不在于哪种模型更好，而在于如何将它们结合使用。
这种组合可能如下所示：
对于低延迟和安全性至关重要且持续连接存在疑问的应用程序，边缘计算应发挥主导作用。但是，在处理需要密集计算和大规模数据分析的大型工作负载时，最好依靠云计算。这样，您就可以在不牺牲原始处理能力的情况下获得速度和响应能力。
例如，麦肯锡认为，自动驾驶汽车的未来将依赖于边缘计算和云计算，导航和其他对高延迟容忍的应用程序在云中运行，而诸如紧急制动系统等更关键任务的系统将在本地处理。
同样，边缘AI可能在医疗保健应用中占据中心地位，以支持对物联网设备的实时监控和控制，但云计算将介入进行聚合数据分析。
我们可能感觉正在进入边缘计算时代，但这并不意味着云计算的帷幕正在落下。我们只是进入了第二幕。