邊緣計(jì)算撲面而來(lái)

2018年即將過(guò)去，在年末我們回首IT行業(yè)的技術(shù)熱點(diǎn)時(shí)，在業(yè)界的眾多關(guān)注技術(shù)熱點(diǎn)之中，邊緣計(jì)算也是如此耀眼的那一個(gè)，令人難以錯(cuò)過(guò)。假若數(shù)年后再次回首，你將不得不承認(rèn)，2018就是邊緣計(jì)算廣泛進(jìn)入公眾視野并快速發(fā)展的一年。

在這一年里，咨詢和評(píng)論機(jī)構(gòu)對(duì)邊緣計(jì)算可以說(shuō)是不吝筆墨。其中IDC給出了一些精確描述性的信息：“邊緣計(jì)算是微型數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)，在本地處理或存儲(chǔ)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并將所有接收到的數(shù)據(jù)推送到中央數(shù)據(jù)中心或云存儲(chǔ)庫(kù)，其覆蓋范圍不到100平方英尺”，不僅定性圈定了邊緣計(jì)算所處的位置，還定量給出了離數(shù)據(jù)發(fā)生地的距離數(shù)字；相對(duì)IDC這段充滿術(shù)語(yǔ)的描述，Ganter的副總裁兼分析師Dave Russell的定義更加文藝范：“邊緣計(jì)算就是現(xiàn)實(shí)與數(shù)字的交互之處”。

通常評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)對(duì)技術(shù)發(fā)展看得更早一些，而評(píng)判一個(gè)技術(shù)趨勢(shì)是否正在成為大潮，不妨去觀察業(yè)界廠商是否真正開(kāi)始有所舉措。而當(dāng)我們深入探究，令人驚訝地發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上的頭部廠商們幾乎都有所動(dòng)作，涉及廠商范圍之廣，以近年的一個(gè)流行詞匯“從芯到云”正好可以描述這種情況。

芯片廠商的領(lǐng)頭羊Intel在2018年2月份推出的Xeon D-2100系列處理器，基于最新的Skylake架構(gòu)，明確指明了面向邊緣計(jì)算和其他一些受限應(yīng)用場(chǎng)景，這些場(chǎng)境對(duì)密度和能耗都更為敏感。ARM幾乎同時(shí)推出了“Trillium”項(xiàng)目，包括一系列特別設(shè)計(jì)優(yōu)化的處理器，提高邊緣設(shè)備的機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和目標(biāo)檢測(cè)能力。AMD也在18年推出了兩款嵌入式處理器，分別是EPYC 3000以及Ryzen V1000，采用“ZEN架構(gòu)”，依然是瞄準(zhǔn)邊緣計(jì)算。

系統(tǒng)廠商介入邊緣計(jì)算大部分都是通過(guò)超融合產(chǎn)品，這類(lèi)產(chǎn)品多針對(duì)缺乏IT技術(shù)支持的分布式邊緣環(huán)境，在一個(gè)統(tǒng)一解決方案中提供多種功能，包括計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源以及管理軟件和其他功能的一體化集成。設(shè)計(jì)上注重密集度，低能耗和低成本且易于管理。例如惠普宣布接下來(lái)4年將在邊緣計(jì)算領(lǐng)域投資40億美元。該公司的Edgeline Converged Edge Systems系統(tǒng)正是一個(gè)面向邊緣計(jì)算的拳頭產(chǎn)品，目標(biāo)客戶是那些希望獲得數(shù)據(jù)中心級(jí)計(jì)算能力，且通常在邊遠(yuǎn)地區(qū)運(yùn)營(yíng)的工業(yè)合作伙伴。這個(gè)系統(tǒng)明確提出在不依賴(lài)于將數(shù)據(jù)發(fā)送到云或數(shù)據(jù)中心的情況下，為工業(yè)運(yùn)營(yíng)（比如石油鉆井平臺(tái)、工廠或銅礦）提供分析計(jì)算能力。

思科通過(guò)HyperFlex超融合系統(tǒng)來(lái)支持多種云和邊緣環(huán)境，這個(gè)系統(tǒng)集合了之前的統(tǒng)一計(jì)算系統(tǒng)(UCS)、Nexus網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)以及去年該公司收購(gòu)的Springpath的軟件，強(qiáng)調(diào)了敏捷性和適應(yīng)能力。

VMware是另一家高調(diào)宣布支持邊緣計(jì)算的公司，它主要是基于自己現(xiàn)有的技術(shù)，比如vSAN超融合存儲(chǔ)，vSphere和VMware的Pulse IoT Center，Pulse IoT Center為邊緣系統(tǒng)和網(wǎng)關(guān)提供管理、監(jiān)控和安全，以及傳感器等連接設(shè)備。在今年上半年的MWC全球移動(dòng)通信大會(huì)發(fā)布了一系列三個(gè)邊緣計(jì)算解決方案，其中的首要方案正在努力將超融合基礎(chǔ)設(shè)施（HCI）引入邊緣位置，將使用VMware Pulse IoT Center和HCI工具，在邊緣對(duì)由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。

老牌的互聯(lián)網(wǎng)和云廠商也都令人驚訝的大力推動(dòng)邊緣計(jì)算，當(dāng)然首先是云端能力向編譯輻射。例如AWS推出的 Greengrass服務(wù)將AWS擴(kuò)展到設(shè)備上，這樣它們就可以“在本地處理它們所生成的數(shù)據(jù)，同時(shí)仍然可以使用云來(lái)進(jìn)行管理、數(shù)據(jù)分析和持久的存儲(chǔ)”。 而微軟在這一領(lǐng)域計(jì)劃在未來(lái)4年內(nèi)大幅投入，在邊緣計(jì)算，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)⑼度?0億美元。同時(shí)他們已經(jīng)發(fā)布了Azure IoT Edge解決方案，“將云分析擴(kuò)展到邊緣設(shè)備”，支持離線使用。希望聚焦于邊緣的人工智能應(yīng)用。谷歌軟件硬件同步進(jìn)行，包括硬件芯片Edge TPU和軟件堆棧Cloud IoT Edge。谷歌表示，“Cloud IoT Edge將谷歌云強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)功能擴(kuò)展到數(shù)十億臺(tái)邊緣設(shè)備，例如機(jī)器人手臂、風(fēng)力渦輪機(jī)和石油鉆井平臺(tái)，如此它們就能夠就近對(duì)終端設(shè)備的大量傳感器返回的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)操作，并在本地直接進(jìn)行結(jié)果預(yù)測(cè)。

邊緣計(jì)算把原本打算在云中心進(jìn)行的存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理?/?預(yù)處理、簡(jiǎn)單分析工作分擔(dān)給邊緣節(jié)點(diǎn)去做?，這種方式，一方面能夠有效幫助云中心緩解壓力，同時(shí)提高系統(tǒng)的容錯(cuò)能力，在部分節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)異常的時(shí)候仍保證其他部分功能可以正常使用，不再“牽一發(fā)而動(dòng)全身”。另一方面能夠提高響應(yīng)用戶的速度，在一些關(guān)鍵應(yīng)用上提供更好的用戶體驗(yàn)。

邊緣計(jì)算和云計(jì)算在某種視角上看有點(diǎn)像蹺蹺板的兩端，一頭是集中，一頭是分布。云計(jì)算進(jìn)入主流視野已經(jīng)有10年以上了，從本質(zhì)上看還是大集中——將計(jì)算存儲(chǔ)能力都集中到云端統(tǒng)一處理，用戶或者終端能做的事只剩下連上去使用。而?邊緣計(jì)算的主要思路還是把工作切分并分布出去，能夠完成工作的部件或子系統(tǒng)直接放在網(wǎng)絡(luò)的邊緣?，?就近處理?。實(shí)在無(wú)法就地完成的工作任務(wù)再拉回云端統(tǒng)一處理。使用邊緣計(jì)算的系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一個(gè)核心思想在于讓計(jì)算靠近數(shù)據(jù)；如果以物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為例，大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在把數(shù)據(jù)傳輸上傳到云端之前，會(huì)經(jīng)過(guò)一個(gè)由一定數(shù)量的邊緣節(jié)點(diǎn)組成的邊緣層。這些?邊緣節(jié)點(diǎn)?具有一定的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力、計(jì)算能力和應(yīng)用分析能力，會(huì)把位于邊緣局域網(wǎng)當(dāng)中的設(shè)備信息經(jīng)過(guò)篩選過(guò)濾、分析匯總之后再經(jīng)由廣域網(wǎng)交給云中心處理。而大量只需要在設(shè)備之間通信即可完成的工作，就不需要再傳輸給云中心，只需要在邊緣層上處理即可。

為何我們需要邊緣計(jì)算？美國(guó)前總統(tǒng)克林頓，在1992年美國(guó)總統(tǒng)大選時(shí)曾有一句名言——“笨蛋，根本問(wèn)題是經(jīng)濟(jì)!” 有人認(rèn)為他是因?yàn)檫@句話戰(zhàn)勝對(duì)手老布什而當(dāng)選，可能有點(diǎn)夸大，但他的確一針見(jiàn)血找到了根本問(wèn)題所在。在這里我也想引用這個(gè)句式，“是的，根本問(wèn)題是網(wǎng)絡(luò)”。云計(jì)算之后再提邊緣計(jì)算的根本原因剖析到底還是網(wǎng)絡(luò)，之所以云計(jì)算無(wú)法全盤(pán)通吃所有的IT系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制，特別是網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的難以消除，是橫亙?cè)谇暗木薮篪櫆?。并非所有的?yīng)用都是所謂“云原生”，大量的應(yīng)用系統(tǒng)仍然分散部署在各處，離云端數(shù)據(jù)中心很遠(yuǎn)。尤其是一些需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的系統(tǒng)，例如自動(dòng)駕駛，不可能每一個(gè)操作都等待千里之外的云端數(shù)據(jù)中心發(fā)回的反饋，數(shù)據(jù)一個(gè)來(lái)回加上處理的時(shí)間，車(chē)子可能就已經(jīng)錯(cuò)過(guò)路口或發(fā)生事故了。

而邊緣計(jì)算的出現(xiàn)能夠大幅減少到云端的數(shù)據(jù)傳輸量，減少了網(wǎng)絡(luò)限制，而最關(guān)鍵的是提供了更好的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。當(dāng)然衍生開(kāi)來(lái)闡述的話，由此還降低了時(shí)間成本和大量數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的資金成本。

超融合現(xiàn)狀

回到HCI超融合，這是一個(gè)已經(jīng)出現(xiàn)了3年多的技術(shù)，經(jīng)過(guò)這些年的發(fā)展，從Gartner的技術(shù)成熟曲線上看，超融合技術(shù)明顯已經(jīng)越過(guò)了最受關(guān)注的頂點(diǎn)，將在2-5年內(nèi)進(jìn)入平穩(wěn)期。

從我看來(lái)，而今年最大的新消息是超融合技術(shù)分家，原本的定義里是“集成系統(tǒng)：超融合（integrated systems:hyperconvergence）”分成兩個(gè)技術(shù)名詞

超融合系統(tǒng)HCIS（hyperconverged integrated systems） 超融合基礎(chǔ)設(shè)施HCI（ hyperconverged infrastructure）。

主要區(qū)別在于產(chǎn)品技術(shù)形態(tài)，HCIS是以硬件為中心，使用專(zhuān)有的優(yōu)化硬件，而HCI則以軟件為中心，硬件上采用通用設(shè)備。大部分的廠商還都是兩者兼顧的，既有HCIS也有HCI產(chǎn)品，例如Nutanix/Dell EMC/HPE(SimpliVity)/Pivot3/華為/H3C/等。而只有HCI(軟件)的代表廠商相對(duì)少一些，例如VMware /Microsoft/ Stratoscale/SmartX。（我猜想這個(gè)拆分和老牌重量級(jí)軟件廠商MicroSoft的加入會(huì)不會(huì)有關(guān)系？不得而知。）

超融合發(fā)展已經(jīng)有一些時(shí)間，曾經(jīng)有些爭(zhēng)議和關(guān)注點(diǎn)現(xiàn)在業(yè)界也有了共識(shí)，例如數(shù)據(jù)路徑引發(fā)的關(guān)于真?zhèn)纬诤系臓?zhēng)議，超融合最核心的和關(guān)鍵的難點(diǎn)技術(shù)在于SDS軟件定義存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)的優(yōu)劣等等，甚至關(guān)于產(chǎn)品形態(tài)也出現(xiàn)了很多新東西。

最初關(guān)于產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)界是一致認(rèn)可的，所有的節(jié)點(diǎn)硬件都是一個(gè)統(tǒng)一規(guī)格，2U或1U的X68兼容硬件，多個(gè)多核CPU，大內(nèi)存，SSD+HDD的內(nèi)置存儲(chǔ)。但到三年后的今天，除了標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)備，漸漸很多廠商支持不同定位的節(jié)點(diǎn)，比如偏計(jì)算的節(jié)點(diǎn)和偏存儲(chǔ)的節(jié)點(diǎn)。

例如提供更大容量的“存儲(chǔ)型超融合產(chǎn)品”，單臺(tái)設(shè)備提供0.5PB～1PB左右的容量，滿足一些海量數(shù)據(jù)要求的應(yīng)用場(chǎng)合。再有基于ARM架構(gòu)的超融合產(chǎn)品，在基本體系架構(gòu)上有別于X86的硬件，然而實(shí)現(xiàn)的功能相差無(wú)幾，在能耗和計(jì)算核心提供數(shù)量上更有優(yōu)勢(shì)。再就是精簡(jiǎn)型的超融合產(chǎn)品，特殊定制更小體積，無(wú)風(fēng)扇等機(jī)械部件，抗震可靠，甚至有額外增添的GPS定位等特殊功能。當(dāng)然還有不少面向AI機(jī)器學(xué)習(xí)的超融合產(chǎn)品，支持GPU，TPU和TensorFlow/Caffe等AI典型計(jì)算框架的產(chǎn)品

而處于2018年底的今天，我們不僅要看現(xiàn)狀，超融合的未來(lái)發(fā)展方向更加值得關(guān)注。有典型的幾個(gè)發(fā)展方向如下：

首當(dāng)其沖的是超融合和云的相愛(ài)相殺，我們看到一些廠商就直接以超融合直面競(jìng)爭(zhēng)私有云，甚至在項(xiàng)目里也不做嚴(yán)格區(qū)分，但技術(shù)上講，更適合的未來(lái)應(yīng)該是混合云的場(chǎng)景；如何實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的功能，如何適配于多云環(huán)境，這是超融合下一步發(fā)展的重要方向。

另一個(gè)發(fā)展方向是處于風(fēng)口浪尖AIOps，人工智能化運(yùn)維。超融合基礎(chǔ)架構(gòu)上搭載的系統(tǒng)和工作負(fù)載越來(lái)越復(fù)雜，很多關(guān)鍵應(yīng)用也加載上來(lái)，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的適應(yīng)能力和本身的高可靠甚至是自愈能力都顯得更加重要，如何導(dǎo)入AI幫助更好的運(yùn)維，以達(dá)成前述的能力，必然成為超融合系統(tǒng)是否能進(jìn)入大型部署規(guī)模的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

最后一個(gè)非常值得關(guān)注的方向無(wú)疑是邊緣計(jì)算，精簡(jiǎn)型的超融合系統(tǒng)是非常適配的選擇。我們接下來(lái)將重點(diǎn)討論。

邊緣計(jì)算呼喚超融合

在前面我們已經(jīng)討論了邊緣計(jì)算興起的根本原因，當(dāng)由于網(wǎng)絡(luò)限制和巨大數(shù)量導(dǎo)致的計(jì)算處理能力前移，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)最迫切的需求是處理能力和存儲(chǔ)資源，而且需求量很大，當(dāng)然還需要數(shù)據(jù)分析工具，將軟件和數(shù)據(jù)推送到邊緣的工具，以及跨邊緣與集中式云聯(lián)合起來(lái)的方法，甚至需要在邊緣本身處的機(jī)器學(xué)習(xí)。

這一切的一切都清晰地指出，邊緣需要一些更加強(qiáng)大的基礎(chǔ)架構(gòu)能力。

我們認(rèn)為，超融合適合邊緣計(jì)算有以下三個(gè)理由

滿足新邊緣節(jié)點(diǎn)的定位, 邊緣計(jì)算讓計(jì)算靠近數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理應(yīng)用，分析應(yīng)用軟件都將部署到邊緣，超融合可以為邊緣節(jié)點(diǎn)提供更強(qiáng)大的性能和存儲(chǔ)空間。 HCI完全虛擬化的廣泛兼容應(yīng)用軟件，擁有合理存儲(chǔ)能力、計(jì)算能力和彈性擴(kuò)展能力，可以滿足更多系統(tǒng)搭載的需求。 滿足邊緣計(jì)算的受限環(huán)境 邊緣的工作環(huán)境條件低于IDC，空間，能耗，維護(hù)便利性都不樂(lè)觀。 精簡(jiǎn)型HCI更小尺寸，占用空間小，功耗更低，散熱要求更低，模塊化快速部署能力，遠(yuǎn)程管理能力。 大幅提升中的性價(jià)比 邊緣計(jì)算規(guī)模大，大批量的采購(gòu)場(chǎng)景中，性價(jià)比必須考慮 HCI的硬件正變得更強(qiáng)勁，價(jià)格同時(shí)也在下降 同時(shí)，超融合架構(gòu)相比傳統(tǒng)系統(tǒng)，是一個(gè)“預(yù)處理”好的模塊化基礎(chǔ)架構(gòu)，省掉很多逐個(gè)項(xiàng)目設(shè)計(jì)部署的工作，而以最適合應(yīng)用程序的標(biāo)準(zhǔn)化形式創(chuàng)建一致的范例和環(huán)境來(lái)運(yùn)行工作負(fù)載。如今許多邊緣工作負(fù)載都在Linux或VM上運(yùn)行，基本可以無(wú)縫遷移到超融合基礎(chǔ)架構(gòu)。

而關(guān)于超融合產(chǎn)品在邊緣計(jì)算里出現(xiàn)的形態(tài)，目前看和普通的超融合產(chǎn)品還是有所區(qū)別的。目前超融合集中部署的情況還是比較多，很多都部署在大型企業(yè)用戶IDC或者云服務(wù)商IDC里。而針對(duì)邊緣的使用場(chǎng)景，更合理的形態(tài)是精簡(jiǎn)加固型硬件平臺(tái)，具有小尺寸，低能耗，高可維護(hù)性和安全性的特點(diǎn)，同時(shí)還具有其他附加特性，如GPS/加密/自毀等標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品上不會(huì)出現(xiàn)的功能。同時(shí)它必須具有完整系統(tǒng)的兼容性，具有相對(duì)完整的OS平臺(tái)，能夠搭載大多數(shù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

典型應(yīng)用場(chǎng)景

最后我們來(lái)看一些實(shí)際出現(xiàn)的行業(yè)應(yīng)用，在邊緣計(jì)算的很多場(chǎng)景都可以部署超融合，例如能源行業(yè)的石油鉆井平臺(tái)，安防監(jiān)控行業(yè)的人臉識(shí)別比對(duì)，遠(yuǎn)洋貨輪的綜合系統(tǒng)和各子系統(tǒng)，環(huán)保行業(yè)的水文信息監(jiān)測(cè)，氣象行業(yè)的遙感云圖，交通行業(yè)的無(wú)人駕駛，大型客機(jī)機(jī)載系統(tǒng)和軌道交通的車(chē)載各類(lèi)系統(tǒng)。

我們以火車(chē)的車(chē)輪平衡系統(tǒng)的工況監(jiān)控系統(tǒng)為例，已經(jīng)部署下去的大量傳感器能夠不停收集數(shù)據(jù)，如果工程師想要了解最近三個(gè)月傳動(dòng)系統(tǒng)，火車(chē)車(chē)輪和剎車(chē)系統(tǒng)運(yùn)行得怎么樣，最近工況如何，未來(lái)兩周內(nèi)是否需要維修或者替換，他就得使用歷史累計(jì)的傳感器數(shù)據(jù)，利用專(zhuān)業(yè)分析預(yù)測(cè)軟件來(lái)評(píng)估相關(guān)零部件是否需要維修。

現(xiàn)在數(shù)據(jù)有了，而在何處進(jìn)行后續(xù)處理分析就是一個(gè)問(wèn)題？這種情況下，使用超融合的架構(gòu)在邊緣完成數(shù)據(jù)處理，就是一個(gè)非常適合的方案。短期分析可以就地進(jìn)行并很快返回，而避免了每次從不同地點(diǎn)把大量采樣數(shù)據(jù)完全返回到一個(gè)千里之外的云端數(shù)據(jù)中心處理，并等待返回結(jié)果。雖然這一應(yīng)用場(chǎng)景并不要求秒級(jí)或是分鐘級(jí)響應(yīng)，但系統(tǒng)仍然需要在一個(gè)限定的時(shí)間窗口（例如8小時(shí)/12小時(shí)/24小時(shí)）計(jì)算完成并做出相應(yīng)反饋，這其實(shí)對(duì)計(jì)算還是有實(shí)時(shí)性的剛性需求。

使用邊緣計(jì)算超融合的方案，大數(shù)據(jù)的分析過(guò)程可以在給定的時(shí)間窗口內(nèi)實(shí)現(xiàn)，精簡(jiǎn)加固型的超融合系統(tǒng)也能夠適應(yīng)部署的糟糕環(huán)境。

其實(shí)這一類(lèi)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，感應(yīng)器產(chǎn)生數(shù)據(jù)量其實(shí)非常巨大，例如龐巴迪的C系列飛機(jī)，在12小時(shí)的飛行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生844TB的數(shù)據(jù)量。

如果不能就近處理，通常這樣的原始數(shù)據(jù)要么丟棄，要么得等待緩慢的數(shù)據(jù)傳輸轉(zhuǎn)移的過(guò)程和占用云端大量的存儲(chǔ)計(jì)算資源以完成相關(guān)分析。

如果最終的應(yīng)用是一個(gè)大數(shù)據(jù)的分析，部署到邊緣的超融合節(jié)點(diǎn)至少可以完成第一步的數(shù)據(jù)清洗，節(jié)省大量的低信息含量的原始數(shù)據(jù)傳輸成本。

總結(jié)一下，這類(lèi)系統(tǒng)有幾個(gè)典型的需求特征如下

無(wú)須分秒必爭(zhēng)，但確定時(shí)間窗口 數(shù)據(jù)種類(lèi)多，數(shù)量大。 算法不復(fù)雜，非計(jì)算密集型 利用精簡(jiǎn)型超融合搭建邊緣計(jì)算平臺(tái)可以提供幾個(gè)明顯優(yōu)勢(shì)點(diǎn) 更高可靠性硬件設(shè)備 更強(qiáng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，保存更多原始數(shù)據(jù) 全虛擬化計(jì)算能力，部署分析應(yīng)用，在給定時(shí)間點(diǎn)即可完成短期分析，不需完全返回中央云

Gartner預(yù)測(cè)到2022年，所有企業(yè)將有75％全面展開(kāi)邊緣計(jì)算戰(zhàn)略，而到2018年底，這個(gè)比例還不到10％。在未來(lái)三年邊緣計(jì)算大行其道的時(shí)刻，我們相信超融合基礎(chǔ)架構(gòu)能夠幫助大家應(yīng)對(duì)在這一全新領(lǐng)域要解決的許多新挑戰(zhàn)，一些剛性需求諸如小尺寸，低能耗，極簡(jiǎn)部署，易于管理和維護(hù)性等能夠得到滿足，有力支持邊緣計(jì)算發(fā)展。