1846年1月，紐約。

一行長短不一的電碼順著通訊線路飛往130公里開外的費(fèi)城，這是華爾街的巨頭們首次使用電報(bào)傳輸訊息，更具有金錢意味的是，電力通訊的成功，彰顯著電力從那一刻起開始成為新的生產(chǎn)力，無數(shù)新經(jīng)濟(jì)的可能性將會接踵而至。

在那之后的50年中，電力不斷得以普及，美國的重工業(yè)開始替代輕工業(yè)，電氣、石油、化學(xué)等新興產(chǎn)業(yè)也誕生于電力的基礎(chǔ)上。

(資料圖)

近200年后的今天，算力成為新的生產(chǎn)力，算法成為新的生產(chǎn)關(guān)系，生產(chǎn)資料即是數(shù)據(jù)。

但，正如電力花費(fèi)了50年才走進(jìn)人類生活，算力離無處不在也還有一定距離，最根本的原因在于：算力，是不夠用的。

當(dāng)下對于科技的最佳暢想中，進(jìn)入元宇宙是必然。更有專家稱：“當(dāng)前這種狀況與20世紀(jì)90年代初期的互聯(lián)網(wǎng)一模一樣。如果我們不能積極參與其中，就可能錯(cuò)過元宇宙最佳機(jī)遇期?！?/p>

而想要在元宇宙中開一場演唱會、打一場沙灘排球，或是看一場畫展，都對算力提出了天翻地覆的要求。有業(yè)內(nèi)人士曾估算，如果將現(xiàn)在的算力提升1000倍，才有可能達(dá)成《頭號玩家》中的絲滑之感。

那么，在有限的算力下，如何最大化發(fā)揮？讓算力不只存在于巨星的閃耀，而是變?yōu)榉毙侵衬兀?/strong>

01.跳動的算力，邊緣把握的脈搏

“我希望，對神經(jīng)系統(tǒng)所作的更深入的數(shù)學(xué)研討，會影響我們對數(shù)學(xué)自身各個(gè)方面的理解。”計(jì)算機(jī)之父馮·諾依曼在1958年出版的《計(jì)算機(jī)與人腦》一書中如此寫道。

當(dāng)我們思考“需要怎樣的算力基礎(chǔ)設(shè)施”這個(gè)問題時(shí)，不妨和馮·諾依曼一樣，同樣回歸計(jì)算的生物學(xué)本源，將計(jì)算機(jī)與神經(jīng)系統(tǒng)類比，來獲得靈感。

就像我們用眼睛、耳朵和雙手去感受世界，并對外界環(huán)境做出反應(yīng)一樣，在數(shù)智經(jīng)濟(jì)時(shí)代，海量、多類型的數(shù)據(jù)，在工業(yè)、醫(yī)療、交通等豐富的場景中產(chǎn)生，同時(shí)也需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，快速完成智能決策以指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐。

中國信息通信研究院在2022年發(fā)布的《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書》中指出，2016-2021年我國算力規(guī)模平均每年增長46%，對中國經(jīng)濟(jì)社會和產(chǎn)業(yè)能級的帶動是大勢之向。

面向龐大的數(shù)據(jù)處理，若選擇將海量、需實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)傳回云計(jì)算中心，不僅會產(chǎn)生高昂的帶寬成本，還會因遠(yuǎn)距離的傳輸造成極大時(shí)延，從而影響終端的決策速度和體驗(yàn)。

為了尋找解決方案，可以參考人體神經(jīng)系統(tǒng)在面對危險(xiǎn)場景時(shí)，做出敏捷反應(yīng)的應(yīng)對模式。在數(shù)萬年的進(jìn)化之旅過后，人體給出的“危機(jī)處理方案”是遵循“就近”原則。

設(shè)想一下，手指被針扎到的瞬間，短暫的1秒內(nèi)，我們是先縮回手，而后才感覺到疼痛。這是因?yàn)椤翱s手反射”作為簡單的非條件反射，是由脊髓發(fā)出指令的，不需經(jīng)過大腦皮層的深度信息加工。這樣就大大提升了我們面對可能的危險(xiǎn)時(shí)，做出反應(yīng)的效率，從而提升存活概率。

同理，邊緣算力也正是在以低延時(shí)、低成本，實(shí)現(xiàn)邊端敏捷作業(yè)、業(yè)務(wù)快速迭代的需求下產(chǎn)生的。由此誕生的邊緣云，最大的特征即是“就近”，即靠近用戶側(cè)和靠近數(shù)據(jù)。

具體而言，“邊緣”是物、?與?絡(luò)數(shù)字世界連接的物理位置，它是數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及?、物和企業(yè)之間新交互的關(guān)鍵推動因素。當(dāng)前，邊緣計(jì)算已呈快速發(fā)展之勢，它滿?了對靠近邊緣處理數(shù)據(jù)的?益增?的需求。

與集中式云計(jì)算不同，邊緣云可提供彈性擴(kuò)展的云服務(wù)能力，具有快速響應(yīng)、低延遲和輕量計(jì)算等特點(diǎn)，目前成為公有云、專屬云、私有云解決方案之后，云計(jì)算生態(tài)下不可或缺的新拼圖。

據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)IDC《中國邊緣云市場跟蹤研究》報(bào)告顯示，2021年中國邊緣云市場規(guī)?？傆?jì)達(dá)50.4億元人民幣，其中，邊緣公有云服務(wù)細(xì)分市場占比超過50%。2022上半年，中國邊緣云總體市場規(guī)模達(dá)到30.7億元人民幣，同比增長50.8%，而邊緣公有云增速更是高達(dá)56.2%。

在迅猛直上的邊緣云市場，透過IDC最新數(shù)據(jù)，可以看到頭部玩家聚集，其中，在最核心的公有云服務(wù)市場，阿里云邊緣云持續(xù)占據(jù)國內(nèi)第一，作為一股云上新勢力，正在發(fā)揮不可小覷的能量。

數(shù)據(jù)來源：《中國邊緣云市場跟蹤研究，2022H1》

IDC Future Scape也提出預(yù)測，到2026年，50%中國企業(yè)的CIO將要求云和電信合作伙伴提供安全的云到邊緣連接解決方案，可見其未來之勢。

02.邊緣云織網(wǎng)，算力捕魚

算力向各行各業(yè)滲透的過程，如果只是針對單一企業(yè)的需求進(jìn)行點(diǎn)狀滲透，則遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的長效作用。

對于數(shù)據(jù)來說，如果各個(gè)場景節(jié)點(diǎn)各自為戰(zhàn)、就會變?yōu)閿?shù)據(jù)孤島。而將每一個(gè)節(jié)點(diǎn)串聯(lián)成網(wǎng)，才能產(chǎn)生更標(biāo)準(zhǔn)的通用模板，也可以實(shí)現(xiàn)更大范圍的復(fù)用。

邊緣計(jì)算的核心就是要做到連結(jié)和流動，通過數(shù)據(jù)傳輸能力、調(diào)度能力，合理統(tǒng)籌云邊資源，把算力流動起來，再根據(jù)場景新需求和工作負(fù)載的計(jì)算復(fù)雜度，分配算力節(jié)點(diǎn)，就可以讓算力更為精準(zhǔn)的滿足不同節(jié)點(diǎn)的需求，數(shù)據(jù)也不再是凝固的結(jié)點(diǎn)。

而要實(shí)現(xiàn)上述的“流動”，關(guān)鍵在于打造算力網(wǎng)絡(luò)。具體來說，是通過網(wǎng)絡(luò)貫穿數(shù)據(jù)生命周期，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與算力的匹配，從而形成一張滿足“分發(fā)”與“計(jì)算”的網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)邊緣與中心、邊緣與客戶端之間的有效協(xié)同，做到算力高效釋放、算力靈活調(diào)度和邊緣最優(yōu)服務(wù)。

如此之上，需要一張“算網(wǎng)”。

在邊緣結(jié)點(diǎn)算力建設(shè)上，阿里云在全球提供500余個(gè)強(qiáng)有力的全節(jié)點(diǎn)，具備邊緣云多態(tài)計(jì)算、融合存儲、邊緣數(shù)據(jù)庫等所有云能力，通過合計(jì)170萬核的通用算力CPU核，和400P FLOPS的異構(gòu)算力核，來滿足邊緣場景的算力需求。

在網(wǎng)絡(luò)及算網(wǎng)融合技術(shù)上，阿里云基于全球3200多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)打造了通信級的全球?qū)崟r(shí)傳輸網(wǎng)絡(luò)GRTN。

“算”和“網(wǎng)”雙重布局的高效算力網(wǎng)絡(luò)，帶來了兩方面的顯性優(yōu)勢：

其一，基于樹網(wǎng)結(jié)合的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)，真正實(shí)現(xiàn)了延時(shí)的極致之巔。

一般情況下，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)分發(fā)的延遲大約是5-6秒，而GRTN在國內(nèi)的傳輸延遲約是100毫秒，延時(shí)下降了95%以上，極大提升了響應(yīng)能力。這背后，是阿里云GRTN升級了分發(fā)體系，將傳統(tǒng)CDN樹狀結(jié)構(gòu)中的一級網(wǎng)絡(luò)、二級網(wǎng)絡(luò)匯聚后再做分層，相當(dāng)于從原來的層級網(wǎng)絡(luò)變?yōu)閷Φ染W(wǎng)絡(luò)，再根據(jù)當(dāng)前流或任務(wù)，生成最優(yōu)的傳輸路徑，從而形成樹狀和網(wǎng)狀結(jié)合的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

其二，基于全分布式下沉，真正將運(yùn)力與算力達(dá)到極致融合。

GRTN是基于全分布式下沉的，既有中心也有本地和邊緣節(jié)點(diǎn)，再加上現(xiàn)場計(jì)算或一些融合的資源，阿里云把這些都納入GRTN管理起來，并按需調(diào)用。

不同類型資源按照不同的特性可以劃分為中心云資源、邊緣云資源和多云融合資源。將不同的異構(gòu)資源融合，適配不同的業(yè)務(wù)和場景，從而達(dá)到用整個(gè)分布式的所有資源構(gòu)建起一張網(wǎng)，提供傳輸、計(jì)算服務(wù)。

具體實(shí)踐中，GRTN可以在一張網(wǎng)中完成傳輸和計(jì)算任務(wù)。當(dāng)GRTN遇到實(shí)時(shí)計(jì)算流需求時(shí)，可以按照用戶定義的觸發(fā)條件，在流節(jié)點(diǎn)附近有資源的容器納管平臺，進(jìn)行匹配計(jì)算，處理之后再推回到本節(jié)點(diǎn)，完成接下來的分發(fā)。

這一高效機(jī)制，離不開阿里云分布式容器平臺的底座，它能夠彈性、可擴(kuò)展地實(shí)現(xiàn)中心、邊緣等多個(gè)節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)資源納管，并輔以算子的托管和觸發(fā)條件自定義控制?；诖?，才有了GRTN可實(shí)現(xiàn)Serverless 標(biāo)準(zhǔn)的集算子發(fā)布、托管、觸發(fā)、升級于一體的分布式計(jì)算平臺。

正所謂，邊緣的網(wǎng)絡(luò)是邊緣存在的根本，而算力場景在邊緣發(fā)生、在云邊之間協(xié)同。

03.繁星之境，普惠之光

從商業(yè)的本質(zhì)來說，無論技術(shù)應(yīng)用多前瞻、數(shù)據(jù)指標(biāo)多光鮮，如果無法為更大公約數(shù)的企業(yè)、用戶使用，都只是象牙塔里面的一紙理論。

普惠的最大感知，游走于大眾之端。

阿里云邊緣云服務(wù)的冬奧會、淘寶天貓為例，大量H5頁面渲染的計(jì)算工作從源站SSR服務(wù)器剝離出來，前置到了邊緣節(jié)點(diǎn)上。簡單來說，即是客戶端請求到達(dá)邊緣，由邊緣節(jié)點(diǎn)渲染拼接出完整的Web頁面并返回給客戶端加載。由于邊緣節(jié)點(diǎn)非常靠近客戶端，極大縮短了網(wǎng)絡(luò)鏈路，邊緣渲染讓H5頁面加載耗時(shí)降低50%以上，直線提升了用戶的流暢感官。

更重要的是，冬奧會、淘寶天貓這類在全球范圍開展的業(yè)務(wù)，單一的SSR源站很難確保全球每個(gè)區(qū)域的訪問都有好的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，那么將渲染服務(wù)前置到全球覆蓋的邊緣節(jié)點(diǎn)，可保障每個(gè)區(qū)域的用戶體驗(yàn)。

業(yè)務(wù)的革新之象，是普惠的開端。

過去，由于缺乏全域的算力覆蓋和多形態(tài)的算力支持，很多創(chuàng)新場景受限于能力和成本，最終空有創(chuàng)意而難以落地。而如今，邊緣的強(qiáng)大算力可以完成終端算力上移或云上算力大量下移，支持更多創(chuàng)新場景走上良性發(fā)展的軌道。

阿里云邊緣云基于算力和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的能力延展，結(jié)合自有飛天操作系統(tǒng)的技術(shù)積累，在邊緣，云網(wǎng)融合的能力得到極大沉淀。算網(wǎng)融合，在邊緣結(jié)點(diǎn)之間，在邊緣和中心Region之間、在邊緣和客戶端之間，實(shí)現(xiàn)極致協(xié)同。恰恰基于此，企業(yè)能更好地滿足場景化的用戶需求，做自如的算力流動，而這種流動的靈活性同樣促進(jìn)了創(chuàng)新場景的層出不窮。

音視頻、云游戲、云渲染、自動駕駛等場景尤為典型、生長也更為顯著。近幾年，邊緣云尤其激發(fā)了新銳的云游戲的應(yīng)用，僅2021一年，阿里云邊緣云所帶動的云游戲并發(fā)峰值就提升了十倍多，也驅(qū)動更多用戶涌入到云游戲行業(yè)而不斷革新。與此同時(shí)，在自動駕駛領(lǐng)域，阿里云邊緣云所打造的車云協(xié)同能力，通過異構(gòu)資源多節(jié)點(diǎn)部署，實(shí)現(xiàn)車機(jī)和終端就近接入時(shí)延小于20ms，破解行業(yè)之困。

從革新到落地，直面而來的一定是成本。

邊緣云通過云邊協(xié)同部署，將數(shù)據(jù)分發(fā)和上傳處理終結(jié)在邊緣，大幅縮短數(shù)據(jù)搬運(yùn)的距離，真正實(shí)現(xiàn)了對業(yè)務(wù)綜合成本的優(yōu)化。

以支付寶App為例，每次的App啟動都伴隨著一次版本同步的請求，這類邏輯簡單但并發(fā)巨大的請求，往往需要數(shù)百臺服務(wù)器支撐，并且需要根據(jù)各類大促活動做好資源的擴(kuò)縮容管理以保障業(yè)務(wù)正常。而現(xiàn)在，這類超高并發(fā)但邏輯簡單的API服務(wù)往往直接部署在邊緣節(jié)點(diǎn)，阿里云遍布全球的3200個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)有充足的計(jì)算和存儲資源，且具有天然的彈性，能保障所有的請求分到有計(jì)算資源的邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，而無需人工擴(kuò)容服務(wù)器集群，同時(shí)也極大減少了往返中心服務(wù)器的請求和流量，用普惠的邊緣算力和流量的云-邊-端架構(gòu)，可降低80%的計(jì)算和流量成本。

成本、革新、體驗(yàn)，這一切讓算力不再高高居上，而有了平凡的視角和支力。

在云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)方面，阿里云邊緣云基于統(tǒng)一的飛天底座，提供一云多芯、一云多態(tài)的云計(jì)算架構(gòu)，從中心向邊緣輻射，讓算力無處不在。

據(jù)IDC最新數(shù)據(jù)，2021-2026年邊緣云市場年均復(fù)合增長率達(dá)到40%以上，除了基于邊緣云資源的傳輸與分發(fā)體系，越來越多邊云協(xié)同場景的出現(xiàn)、以及傳統(tǒng)行業(yè)用戶對“即服務(wù)”模式接收程度的提高，正在持續(xù)為市場注入活力。

與此同時(shí)，來自Gartner的《Competitive Landscape: Hyperscale Edge Solu-tionProviders》報(bào)告也提出最新預(yù)測，“到2025年，超過70%的組織將為其?少?個(gè)邊緣計(jì)算系統(tǒng)，部署超?規(guī)模云邊緣解決?案，并會結(jié)合其云部署，這比例遠(yuǎn)?于2022年的不到 15%?！?/p>

不得不說，邊緣云蓄勢待發(fā)，中國的邊緣云技術(shù)也已經(jīng)走在了世界的最前沿。而阿里云邊緣云的規(guī)模升級，也代表著中國邊緣云行業(yè)的縮影。

未來，由“邊緣”創(chuàng)造的萬象新生，如繁星之境，不可估量。

結(jié)語

1882年，美國的第一座發(fā)電站珍珠街電站開始運(yùn)行，愛迪生點(diǎn)亮了84個(gè)用戶的400盞白熾燈。直到1887年，美國直流發(fā)電站數(shù)量達(dá)到121座，電力，才真正成為主要生產(chǎn)力。

大型應(yīng)用是生產(chǎn)力得以變動的基礎(chǔ)，而被刺激的泛在需求讓這成為可能。供給和需求之間，一直以來都是相互促進(jìn)的關(guān)系，今天持續(xù)流動于我們身邊的算力，也是如此。

毫無疑問，更多新應(yīng)用場景將會涌現(xiàn)、邊緣側(cè)的需求也將不斷演進(jìn)，這都促動著邊緣云技術(shù)的進(jìn)化和賽道的拓延。算力網(wǎng)絡(luò)的搭建并非朝夕之間，在供給和需求的不斷打磨中，算力真正廣泛應(yīng)用也還有很長的路要走，而阿里云作為先頭部隊(duì)引領(lǐng)的探索方向，正在為算力成為生產(chǎn)力，按下加速鍵。

當(dāng)人類優(yōu)渥于一種狀態(tài)，總有想象力來沖破平衡。Cloud Imagine《云想之力》是阿里云聯(lián)合36氪共同打造的系列報(bào)道，旨在探索云計(jì)算大背景下爆發(fā)的應(yīng)用場景和新興技術(shù)，以想象的高維碰撞之力，窺探“云”上的無限空間。穿梭回近200年前，在超大應(yīng)用、大型基礎(chǔ)設(shè)施的助力下，電力成為主要生產(chǎn)力大約花費(fèi)了近50年，這一次，當(dāng)算力成為主要生產(chǎn)力，無數(shù)算力網(wǎng)絡(luò)之下的點(diǎn)點(diǎn)繁星，早已蓄勢待發(fā)。