因?yàn)?a href="http://www.connectcrack.com/callsale/ethernet/">云計(jì)算這塊大餅，亞馬遜、微軟、谷歌都使出渾身解數(shù)，撕累了。資料顯示，亞馬遜、微軟和Alphabet（谷歌母公司）在2016年的資本支出和資本租賃共計(jì)為315.4億美元，比2015年同比增長(zhǎng)22%。每家公司都將云計(jì)算列為主要投資領(lǐng)域。

由于對(duì)云計(jì)算的擴(kuò)張?jiān)絹?lái)越激進(jìn)，且險(xiǎn)些走進(jìn)“囚徒困境”。這三家公司似乎打起了價(jià)格戰(zhàn)，紛紛降低了部分云產(chǎn)品的價(jià)格，甚至引起了由于價(jià)格持續(xù)下滑，可能造成利潤(rùn)過(guò)低的擔(dān)憂。

在這個(gè)由亞馬遜、微軟和谷歌引領(lǐng)的1.0模式通用云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)市場(chǎng)中，對(duì)于后來(lái)者已經(jīng)沒(méi)有機(jī)會(huì)了嗎？未必，2.0模式云計(jì)算+邊緣計(jì)算的新玩法方興未艾，巧妙地成為了云計(jì)算避開(kāi)“囚徒困境”的拐點(diǎn)。

再看IoT平臺(tái)的爭(zhēng)奪戰(zhàn)，由于IoT正在逐漸影響著生產(chǎn)、制造、生活的方方面面，IoT平臺(tái)作為戰(zhàn)略重心，這幾年猶如雨后春筍般，數(shù)量暴增。無(wú)論是阿里、騰訊、百度、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭;還是華為、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通等運(yùn)營(yíng)商、通信大鱷;抑或IBM、微軟、思科等傳統(tǒng)IT企業(yè);以及機(jī)智云、Ablecloud、慶科、博聯(lián)等新型物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，都想在IoT平臺(tái)這塊大蛋糕中分得一塊三角。

雖然都叫IoT平臺(tái)，但是內(nèi)涵和實(shí)質(zhì)差異不小，如果不能下與底層設(shè)備、上與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用打通，切實(shí)為行業(yè)合作伙伴賦能，IoT平臺(tái)只能淪為偽命題。

無(wú)論是亟待升級(jí)的云計(jì)算之爭(zhēng)，還是“殺紅了眼”的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)戰(zhàn)役，下半場(chǎng)都指向了同一個(gè)主陣地：邊緣計(jì)算。

邊緣計(jì)算并非再造概念、硬拗人設(shè)

硅谷風(fēng)投大佬A16Z合伙人PeterLevine曾說(shuō)邊緣計(jì)算是云計(jì)算的“終結(jié)者”。這一說(shuō)法未免有為搏眼球夸大其詞之嫌，不過(guò)云計(jì)算與邊緣計(jì)算共生的現(xiàn)實(shí)，成為了云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者們對(duì)未來(lái)的主流預(yù)判。

從技術(shù)定義來(lái)說(shuō)，邊緣計(jì)算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開(kāi)放平臺(tái)，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。

邊緣計(jì)算并不是個(gè)新鮮事物，也不是物聯(lián)網(wǎng)人自吹自擂再造概念，而是一次“由來(lái)已久”的物聯(lián)網(wǎng)分布式計(jì)算的逆襲。

分布式計(jì)算的特征是每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有計(jì)算功能，缺點(diǎn)是每個(gè)用戶都需要管理自己的節(jié)點(diǎn)、硬件、軟件。因此后來(lái)出現(xiàn)了云計(jì)算，把大量的數(shù)據(jù)處理交給“云”去做。這個(gè)云計(jì)算實(shí)際上是一個(gè)集中計(jì)算，這種做法解決了用戶對(duì)中央計(jì)算的管理煩惱。

到“云”為止，我們完成了從分布計(jì)算到集中計(jì)算的轉(zhuǎn)變，然而現(xiàn)在我們發(fā)現(xiàn)，碎如雞毛的不同物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景，單純依靠集中式的云計(jì)算往往并不是最佳策略。邊緣的“速算”能力，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來(lái)說(shuō)顯得尤為重要。

那么對(duì)于行業(yè)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，什么才是推進(jìn)邊緣計(jì)算的最佳方式呢？

有些人試圖自己做，探索各種新技術(shù)，希望將它們組合成一個(gè)可行的解決方案。不過(guò)也有人找到了現(xiàn)成的，采用比如微型模塊化數(shù)據(jù)中心（MDC）等邊緣計(jì)算方案。

MDC已經(jīng)存在一段時(shí)間了，它是一套用來(lái)實(shí)時(shí)采集、并報(bào)表化和圖表化車間的詳細(xì)制造數(shù)據(jù)和過(guò)程的軟硬件解決方案。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，需要使用更小的MDC，也就是“微型MDC”，快速將這些模塊配置到邊緣場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的部署。

在微型MDC的選型過(guò)程中，過(guò)來(lái)人建議需要綜合考慮以下5點(diǎn)：

確保靈活：由于各種應(yīng)用場(chǎng)景千變?nèi)f化，微型MDC需要考慮足夠的靈活性，一體化的解決方案并不一定是最好的選擇，往往針對(duì)不同環(huán)境進(jìn)行微型MDC優(yōu)化的步驟是必不可少的。

開(kāi)放基礎(chǔ)：在IT方面，需要尋找可擴(kuò)展和可管理的解決方案，以便將更多的處理能力分配到邊緣。這給IT部門提出了極大的挑戰(zhàn)，為了實(shí)現(xiàn)服務(wù)敏捷性，擁有開(kāi)放敏捷的底層基礎(chǔ)架構(gòu)，可以按照需求自動(dòng)擴(kuò)展資源配比變得異常關(guān)鍵。

賦權(quán)分析：處理邊緣的數(shù)據(jù)是一回事，分析邊緣的數(shù)據(jù)是另一回事。微型MDC應(yīng)該具有就地進(jìn)行分析的能力，越靠近生成數(shù)據(jù)的高速設(shè)備或傳感器越好，以便迅速提供業(yè)務(wù)洞察。

快速使用：不僅微型MDC應(yīng)具備靈活配置的運(yùn)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、電源和冷卻等選項(xiàng)，還應(yīng)以準(zhǔn)集成的解決方案提供，這將確保微型MDC的快速安裝使用和快速價(jià)值創(chuàng)造。

統(tǒng)一管理：邊緣計(jì)算的解決方案大多比較分散，做到統(tǒng)一管理并不容易。為了做到這一點(diǎn)，設(shè)備提供者需要具備綜合集成和管理能力，能夠從同一入口管理來(lái)自世界各地的各個(gè)微型MDC、相關(guān)的數(shù)據(jù)中心、IT設(shè)備以及傳感器。

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