Gartner:2020年十大战略技术趋势(下篇)
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趋势六:边缘赋能
边缘计算描述了一种计算拓扑,在这种拓扑中,信息处理、内容收集和交付被放置在离源码、资源库以及使用者更近的位置。边缘计算借鉴了分布式处理的概念。它尝试将流量和进程保持在本地,为了减少延迟、利用边缘功能,使边缘能够较大的实现自主。
目前对边缘计算的关注主要来自物联网系统的需求,即特定行业(比如制造业和零售业)将不连续或者分布式的功能交付,将其嵌入互联网世界。然而,边缘计算将变成几乎所有行业和用例的一个主导因素,因为边缘被赋予了越来越复杂的、专业化的计算资源和越来越多的数据存储。包括机器人、无人机、自动驾驶汽车以及操作系统在内的复杂边缘设备正在加速这一重点的转移。
面向边缘的互联网架构的演变正在进行,智能向终端、网关以及相似设备的转移。然而,现在的边缘架构仍然有层级结构,信息通过定义明确的端点流向附近边缘,有时候流向远端边缘,最终,流向集中的云和企业系统。
从长期来看,这套完整的系统将会分解,变成一个更加非结构化的体系,包括各种不同的“事物”和服务,在一个动态灵活的网格中,这些“事物”和服务由分布式云服务连接。在此情形中,智能“物件”,如无人机,可能与企业物联网平台、政府无人机跟踪服务、本地传感器和城市级别的本地云服务进行交流,然后与附近的无人机进行点对点交互进行导航。
边缘、附近边缘以及远端边缘与集中的数据中心和云服务相连。边缘计算解决了许多紧急问题,如高带宽成本和不可接受的延迟。在不久的将来,边缘计算拓扑将为数字业务和IT解决方案提供独特的支持。
分布式云的发展将越来越多地提供一系列通用的或者互补的服务,可以集中管理并交付到边缘环境执行。
网格架构将成为更灵活、更智能、更好响应的点对点物联网系统——尽管通常会增加复杂性。网格架构也是许多分布式网络生态系统的结果。向数字业务和产品的根本转变必将利用智能网格架构来获得竞争优势。产品从集中化到边缘化再到网格化的发展也将对产品开发、云计算、边缘设计的团队技能发展有重大影响。尽管像IEEE和OpenFog这样的组织在网格架构领域中开展工作,但网格标准仍不成熟。随着端点数量的增加,端点组变得更为复杂、AI驱动并且可以运行像Linux这样的操作系统,网格架构将越来越受欢迎。新的网格架构将为物联网系统引入明显的复杂性,并且使设计、测试和支持等任务更具挑战。除此之外,网格通常意味着更多的点对点活动,它也使合作伙伴和生态系统延伸到单个产品之外。
智能将跨越一系列终端设备的边界,包括:
简单的嵌入式边缘设备(比如:家电、工业设备)
边缘输入/输出设备(比如:扬声器、屏幕)
边缘计算设备(比如:智能电话、电脑)
复杂的嵌入式边缘设备(比如:发动机、发电机)
这些边缘系统将直接或者通过中间的边缘服务或网关连接超大型后端服务。
边缘数据、分析和人工智能
到2022年,作为数字商业项目的结果,75%企业产生的数据将在传统的、集中的数据中心或者云以外创建和处理——相比今天少于10%的数据将会逐渐增加。这种分布式数据的移动迫使组织为了进行处理和连接而集中收集数据,由此执行本地处理中取得不同的平衡。现在使用的案例要求数据管理的功能向边缘移动——将处理过程带到数据处,而不总是为了集中处理而收集数据。但是分布式连接范式也给它带来很多挑战,比如:
如果数据保存在边缘,将以什么形式存储?
管控将如何强制实施?
怎样与其他数据整合?
数据和分析领导者需要重新定义数据资产的描述、组织、集成、共享和治理,为了应对这些挑战。
虽然不是所有的数据管理都要在边缘上,但是现代用例越来越多的朝着这个方向前进(参考《Technology Insight: Edge Computing in Support of the Internet of Things》)。现代数字商业应用的高度分散性,包含物联网解决方案的架构、组织能力和数据处理能力的挑战,其规模和复杂性大多数组织并未做好准备。这种向边缘计算的转变将有以下几个影响:
1、支持新的分布式数据架构的数据和分析用例以及解决方案,它超出了数据和分析领导者当前的数据管理能力。
在数据管理上包含分布式数据存储和处理,以确定能够为数据存储位置提供支持。
2、分布式数据需要分布式管理能力,迫使数据分析领导者重新平衡其的能力,以便在便于对数据进行处理。
通过基于云的数据存储,分布式并行的处理平台和嵌入式数据库技术扩展数据持久化能力。
*数据持久化:是将内存中的数据模型转换为存储模型,以及将存储模型转换为内存中的数据模型的统称. 数据模型可以是任何数据结构或对象模型,存储模型可以是关系模型、XML、二进制流等。cmp和Hibernate只是对象模型到关系模型之间转换的不同实现。
3、边缘计算和其他分布式环境将挑战数据管理技术提供的能力,导致数据和分析领域的领导者审视自己如何在相关技术市场中前进。
根据处理和管理分布式数据的能力来评估现有的和潜在的供应商。
边缘通信——5G的作用
连接边缘设备和后端服务是物联网的一个基本面,也是智能空间的推动者。5G是4G之后的下一代蜂窝标准 (LTE; LTE Advanced [LTE-A] and LTE Advanced Pro [LTE-A Pro])。国际电信联盟(ITU)、第三代合作伙伴计划(3GPP)和ETSI等国际标准组织已经对它进行了定义。5G标准的后续版本还将纳入对窄带物联网(NB-IoT)的支持,目标是低功耗和低吞吐量需求的设备。新的系统架构包括核心网络切片和边缘计算。
*网络切片(Network Slicing):是一种虚拟化,它允许在一个共享的物理网络基础架构上,运行多个逻辑网络。每个逻辑网络之间是隔离的,并且能够提供定制的网络特性,如带宽、延时、容量等。同时每个逻辑网络里除了网络资源外,还包含了计算和存储资源。这样可以借助NFV或者SFC实现一些具体的网络功能。 尽管Network Slicing是随着5G提出的,但是它本身并没有局限在5G的范围里。在传统网络中,也可以应用Network Slicing的概念。
5G解决了三个关键的技术通信方面,每个方面都支持不同的新服务,可能还支持新的业务模型(如延迟即服务,latency as a service):
增强的移动宽带(Enhanced mobile broadband,eMBB),大多数供应商可能会优先实施。
超可靠低延迟通信(Ultrareliable and low-latency communications,URLLC),它解决了许多现有的工业、医疗、无人机和运输需求,其中可靠性和延迟需求超过了带宽需求。
大规模机器化通信(Massive machine-type communications,mMTC),解决了物联网边缘计算的规模需求。
使用更高的蜂窝频率和大容量要求非常密集的部署和更高的频率复用。因此,我们预计大多数公共5G部署最初将采用孤岛式集中部署,而不会连续(部署)覆盖全国。我们预计,到2020年,全球4%的基于网络的移动通信服务提供商将推出商业5G网络。许多CSP对可能驱动5G的用例和业务模型性质并不确定。我们预计,到2022年,各组织将主要使用5G来支持物联网通信、高清视频和固定无线接入。(允许)发布无许可的无线频谱(公民宽带无线电服务[CBRS]),类似英国和德国)将促进私人5G(和LTE)网络的部署。这将使企业能够利用5G技术的优势,而无需等待公共网络建立覆盖。
*Wi-SUN:Sub-GHz频段无线通信”能够使用频率低于1GHz的频率,即可使用900MHz左右的频率。日本使用的是920MHz,美国使用的是915 MHz,而欧洲使用的频率是863 MHz,虽然在频率分配上有些不同,但由于其是无需许可证便能使用的指定低功率无线电频段,所以用途非常广泛。此外还有传播范围广、抗干扰能力强等特征。 与WLAN等所使用的2.4GHz和5GHz这些带宽的无线通信相比,”Sub-GHz频段无线通信”的功耗非常低。利用这个特性便可将其广泛适用于通过电池来驱动的无线传感器网络等。
边缘的数字孪生事物
数字孪生是现实世界实体或系统的数字表示。数字孪生的实现是一个封装的软件对象或模型,它反映了一个独特的物理对象。来自多个数字孪生的数据可以跨多个实体(如发电厂或城市)聚合为复合视图。
设计良好的资产数字孪生可以显著改善企业决策。它们与处于边缘的现实世界中所对应的对象相连接,用于了解事物或系统的状态、响应变更、改进操作和提高价值。
组织将优先实现简单的数字孪生,并随着时间的推移逐步改进,提高它们收集和可视化正确数据的能力,应用正确的分析和规则,并有效地响应业务目标。随着供应商越来越多地向客户提供这些模型,作为其产品的一个组成部分,数字孪生模型将会激增。
趋势七:分布式云
分布式云是指公有云服务分布在云供应商数据中心之外的不同位置,而原始的公有云供应商承担运营、治理、维护和更新的责任。这代表着从大多数公有云服务的集中化模式的重大转变,并将引领云计算的新时代。
云计算是一种计算方式,在这种方式中,使用互联网技术支持IT的灵活性能力作为服务交付。云计算长期以来一直被视为在提供商的数据中心运行的集中式服务的同义词;尽管如此,私有云和混合云的出现完善了这种公有云模型。私有云是指专门在自身的数据中心运行的为公司提供云服务。混合云是指将私有和公有云服务集成在一起,以支持并行、集成或互补的任务。混合云的目标是将外部服务和内部服务以优化、高效和低成本的方式结合起来。
实现私有云较为困难。大多数私有云项目并没有交付组织所期待的云上成果和收益。此外,Gartner与客户关于混合云的大多数对话实际上并不是关于真正的混合云场景。相反,它们是关于混合IT场景的,在这些场景中,非云技术与公有云服务结合使用,形成一个类似云的模型范围。混合IT和真正的混合云选项也许是一种有效的方法,我们建议在某些关键用例中使用它们。然而,大多数混合云风格打破了多数云计算的价值主张,包括:
将运行硬件和软件基础设施的职责和工作转移到云供应商
从大量共享资源中开发弹性的云上经济
得益于与公有云供应商同步的创新步伐
使用全球超大规模服务的成本经济学
使用大型云供应商的技能来保护和运行全球顶级服务
分布式云实现了混合云的承诺
云服务的位置是分布式云计算模型的关键组件。从历史上来看,位置与云定义无关,尽管在许多情况下与它相关的问题很重要。随着分布式云的到来,位置正式进入了云服务的定义。位置的重要性可能有多种原因,包括数据所有权和对延迟敏感的用例。在这些场景中,分布式云服务为组织提供公有云服务能力,该服务将在满足组织需求的位置交付。
在超大规模的公有云实现中,公有云是“万物的中心”。然而,几乎从一开始,云服务就以公有云的形式分布在全世界。供应商在世界各地都有不同的区域,全部由公有云供应商集中控制、管理和提供。分布式云将此模型扩展到云供应商拥有的数据中心之外。在分布式云中,原始公有云供应商负责云服务的架构、交付、操作、治理和更新等所有方面。这将恢复在客户负责部分交付时被破坏的云价值主张,在混合云场景中通常就是如此。云供应商不需要拥有安装分布式云服务的硬件。但是,在分布式云模型的完整实施中,云提供商必须对如何管理和维护硬件承担全部责任。
我们预计分布式云计算将分三个阶段进行: