Omdia市場分析:邊緣計算對制造業(yè)、零售業(yè)和金融業(yè)的影響

Omdia觀點

·?????? 企業(yè)發(fā)現(xiàn)云服務(wù)很有吸引力，因為它是一個標(biāo)準(zhǔn)化、可移植的靈活計算環(huán)境。如果企業(yè)可以根據(jù)云的位置來分配工作負(fù)載：在企業(yè)現(xiàn)場、企業(yè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)部或通過一系列非現(xiàn)場選項托管，那么云服務(wù)會變得更加豐富、充實。

·?????? 企業(yè)希望在企業(yè)內(nèi)外部運行工作負(fù)載，從而對時延、容量、安全性以及數(shù)據(jù)隱私合規(guī)要求進(jìn)行管理。這些因素將影響企業(yè)是否部署以及如何部署邊緣計算。

·?????? 除了邊緣云的靈活性，時延、可靠性和帶寬也是企業(yè)考慮部署的首要動因。處理與存儲靠近企業(yè)工作場所有助于減少時延，因而能夠支持敏感的交互式應(yīng)用并滿足與行業(yè)合規(guī)相關(guān)的數(shù)據(jù)駐留需求。

·?????? 制造業(yè)是采用邊緣計算的先行者。該行業(yè)也高度依賴連接傳感器與設(shè)備的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。自然，接下來的一步便是通過邊緣計算將自動化和實時分析轉(zhuǎn)移到云端。

主要信息

·?????? 邊緣計算仍處于早期發(fā)展階段。電信公司仍在建設(shè)邊緣基礎(chǔ)設(shè)施，并與企業(yè)合作開展試點項目。企業(yè)正在摸索如何部署邊緣計算以及有哪些應(yīng)用場景。各行各業(yè)開始出現(xiàn)商用部署。

·?????? 當(dāng)前的邊緣部署由在數(shù)據(jù)產(chǎn)生地附近（如物聯(lián)網(wǎng)(IoT)環(huán)境）處理數(shù)據(jù)的需求驅(qū)動。伴隨用例發(fā)展，未來的部署將包括與混合云和數(shù)據(jù)中心資源集成。

·?????? 邊緣計算服務(wù)的全部潛力遠(yuǎn)未實現(xiàn)。早期的邊緣部署通常位于企業(yè)現(xiàn)場；不過伴隨5G服務(wù)推出，這種情況正在發(fā)生變化。與其它無線選項相比，5G可改善時延和容量，也支持內(nèi)置的邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施。

·?????? 制造業(yè)率先采用邊緣計算來支持工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)需求。其它行業(yè)，如金融服務(wù)、零售、運輸和物流，也顯示出強勁的增長潛力。流行的用例包括基于人工智能(AI)的分析、視覺處理、認(rèn)知分析、資產(chǎn)/庫存管理以及車隊/車輛支持。

建議

·?????? 將邊緣服務(wù)投入商用的提供商需要采取客戶咨詢式方法。企業(yè)需要了解邊緣架構(gòu)，還需要幫助來識別、開發(fā)適用的用例。服務(wù)提供商應(yīng)該從基礎(chǔ)做起，著眼于能夠改善現(xiàn)有運營活動和流程的速贏方案。

·?????? 邊緣計算仍處于早期發(fā)展階段。企業(yè)采用邊緣計算的障礙包括對安全性的擔(dān)憂以及缺乏內(nèi)部專業(yè)技能、精心設(shè)計的邊緣編排和管理工具。服務(wù)提供商需要向企業(yè)演示這些問題已經(jīng)得到或?qū)⒁玫浇鉀Q。提及以前針對類似問題為客戶提供的解決方案有助于提高可信度。

·?????? 一家領(lǐng)先的服務(wù)提供商指出，首席財務(wù)官是邊緣計算項目面臨的一大威脅。服務(wù)提供商需要構(gòu)建一個能展示投資回報的商業(yè)案例。成功要素包括改善客戶體驗與互動、優(yōu)化流程（減少成本或浪費），以及通過分析支持業(yè)務(wù)改進(jìn)。

市場現(xiàn)狀

大型企業(yè)對邊緣計算越來越感興趣，因為該技術(shù)可以支持新的商業(yè)模式與用例。邊緣計算并不是一個新概念。就近托管可以追溯到幾十年前，用于在企業(yè)總部和附近的數(shù)據(jù)中心之間進(jìn)行高速度、低時延數(shù)據(jù)傳輸。新冠疫情促使許多企業(yè)加速推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這在很大程度上依賴于使用位于云端的資源來改善運營活動，以及更有效地使用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和資源。

邊緣云被認(rèn)為是傳統(tǒng)云服務(wù)的合理延伸。企業(yè)上云的趨勢推動了一大需求，即就近托管聯(lián)網(wǎng)IT資源/應(yīng)用。高性能、低時延5G日益擴張，IIoT解決方案連接設(shè)備的需求日益增長，AI和機器學(xué)習(xí)(ML)在監(jiān)控、分析和自動化方面的應(yīng)用越來越多--所有這些因素共同推動計算資源更靠近用戶與設(shè)備。

當(dāng)前典型的邊緣計算是一個虛擬化平臺，可以輕松地滿足多類用例對性能的需求。邊緣可以混合采用企業(yè)本地資源及基于云的資源，從而提供解決方案來輕松滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求。

Omdia將邊緣計算定義為在距離用戶20毫秒網(wǎng)絡(luò)往返時間內(nèi)進(jìn)行的計算。在此環(huán)境中，邊緣位置可能位于企業(yè)內(nèi)部，或是第三方設(shè)施內(nèi)部(參見圖1)。

1. Figure 1: Edge compute locations

Source: Omdia

·?????? 微型現(xiàn)場邊緣（Microsite Edge）是一種小型/共享計算系統(tǒng)，即能夠托管一個或多個虛擬機(VM)的現(xiàn)場設(shè)備，例如面向網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(NFV)設(shè)計的“白盒”。

·?????? 現(xiàn)場邊緣（Site Edge）是一個更大的/專用的計算系統(tǒng) (即標(biāo)準(zhǔn)型專用設(shè)備，如AWS Outpost、IBM Cloud Satellite或Microsoft Azure Stack部署)。

·?????? 遠(yuǎn)邊緣（Far Edge）指距離最終用戶設(shè)備或機器往返時延小于5毫秒的系統(tǒng)。它們可以部署在電信中心機房、電纜頭端（cable headend）或無線電基站。

·?????? 近邊緣（Near Edge）指距離最終用戶或機器往返時延在5毫秒- 20毫秒之間的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)通常部署在數(shù)據(jù)中心，位于核心網(wǎng)和接入網(wǎng)的交界處。

Omdia的2021年企業(yè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在400名受訪者中，超過三分之一的受訪者已經(jīng)開始在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中部署邊緣計算解決方案。到2023年，這一比重預(yù)計將升至40%。

隨著企業(yè)對邊緣計算的采用不斷發(fā)展、壯大，預(yù)計企業(yè)部署這些解決方案的方式將發(fā)生變化。不同的用例對時延有不同的要求。目前來看，企業(yè)的邊緣計算部署往往位于專用現(xiàn)場服務(wù)器(“現(xiàn)場邊緣”)。但邊緣的定義以及企業(yè)對邊緣的理解仍在不斷演變。伴隨企業(yè)用例浮現(xiàn)以及邊緣計算成熟，預(yù)計架構(gòu)將發(fā)生轉(zhuǎn)變，包含更多位于本地/區(qū)域托管位置的部署。

從企業(yè)消費的角度來看，體驗(性能與時延)才是衡量邊緣計算的標(biāo)準(zhǔn)—架構(gòu)則不然。圖2顯示了企業(yè)如何看待他們使用的邊緣資源。距離主要云節(jié)點只有幾個跳數(shù)（hops）的企業(yè)可能會體驗到極低的時延(即距離中心云往返時延<20毫秒)，因此稱之為“Result Edge”。區(qū)域邊緣服務(wù)可能表現(xiàn)得非常好(即往返時延<5毫秒)，以至于企業(yè)認(rèn)為自己使用的是本地托管邊緣服務(wù)。

2. Figure 2: Edge deployments will extend to local resources as implementations and use cases grow

Source: Omdia

延伸閱讀

以上為中文編譯節(jié)選內(nèi)容，如有任何疑義或需閱讀完整英文內(nèi)容，敬請參考Omdia英文報告《Market Analysis: The Impact of Edge in Manufacturing, Retail, and Finance》。Omdia訂閱客戶可在Knowledge Center中閱讀更多來自Cindy Whelan的觀點與報告，或是通過Ask an Analyst服務(wù)就您關(guān)心的課題向Cindy Whelan進(jìn)行咨詢。

文章版權(quán)和解釋權(quán)歸微信平臺Omdia所有

Omdia公眾號

Omdia是一家領(lǐng)先且獨立的國際信息與通信技術(shù)（ICT）研究機構(gòu)，提供市場關(guān)鍵數(shù)據(jù)、分析、建議和定制化咨詢，使企業(yè)能夠在不斷變化的環(huán)境中蓬勃發(fā)展，并與Informa Tech的400萬技術(shù)決策者、影響者和從業(yè)者合作。Omdia的客戶遍布120多個國家，包括全球最大的技術(shù)和電信機構(gòu)。Omdia成立于2020年，由IHS Markit、Tractica、Ovum和Heavy Reading合并而成。Omdia隸屬于Informa Tech，研究范圍涵蓋企業(yè)IT、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、通信運營商、網(wǎng)絡(luò)安全、部件和設(shè)備、媒體和娛樂以及政府和制造業(yè)。

如您想了解更多有關(guān)Omdia的最新研究成果，請瀏覽Omdia官方網(wǎng)站或通過電子郵件聯(lián)系我們。