万亿级的边缘计算市场,入场的玩家和应用场景有哪些?

2024-02-12 19:30

本文主要是介绍万亿级的边缘计算市场,入场的玩家和应用场景有哪些?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

科技云报道原创。

5G在资本市场的火热,令其衍生概念边缘计算的相关概念股,在A股市场也成为最受关注的板块之一。在5G的历史机遇下,边缘计算能否带来一系列的商业机会?
在这里插入图片描述

观察如今的发展趋势,云计算是逐渐向边缘发展的。边缘计算推动计算与网络融合发展,从中心渐进式向边缘部署推进,未来边缘计算也会成为重要基础设施。在云计算数据中心基础上,边缘计算可能引发大量的“新型数据中心”或者“类数据中心”。

如果说现阶段的云计算是千亿级市场,那么未来的边缘计算很可能是万亿级市场。据IDC统计数据显示,到2020年超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储,边缘计算市场可超万亿。

在巨大的市场潜力面前,边缘计算市场吸引了许多知名企业,各大巨头纷纷发力边缘计算,下面我们就来看看边缘计算都有哪些玩家?

多方巨头发力边缘计算

丨云计算厂商

虽说边缘计算对云计算有一定冲击,但它与云计算有着很强的协同。物联网时代,更多的终端或传感器接入物联网,节点规模远远大于互联网,每个物联网节点都会产生大量的实时数据,要作出响应就需要繁杂的数据处理。因此,大量实时的需要交互的计算将在边缘节点完成,一些需要集中式处理的计算则继续交由大型云计算中心,边缘计算与云计算分工协作,来满足IoT时代爆发式的计算需求。

这就好比互联网与云计算天生一对,物联网和边缘计算同样是齐头并进,这意味着云服务商必须提早布局边缘计算,才能够保持在云端的优势。目前,国外有微软、亚马逊、谷歌,国内有阿里、腾讯、百度都在积极部署边缘计算。

在这里插入图片描述
丨设备厂商

网络接入设备的迅速增加,以及它们产生的大量数据,迫使设备供应商将目光投向了边缘环境。计算被嵌入边缘设备中,可以解决延迟问题带来的时间成本和预算成本,因此边缘计算为设备商们提供了一个大量销售全新软硬件及解决方案的机会。目前思科、华为、戴尔等正在积极布局边缘计算。

与此同时,边缘计算服务器也紧锣密鼓地推出。2019年世界移动大会期间,中兴通讯发布了ES600S MEC服务器,将人工智能推向边缘,大幅提升边缘计算处理能力。浪潮则发布了首款基于OTII标准的边缘计算服务器NE5260M5,可承担物联网、MEC和NFV等5G应用场景,适合于边缘机房的物理环境。

丨芯片厂商

芯片生产商中intel、ARM、AMD为赶上边缘计算的脚步都推出了一系列的“明星芯片”。

2018年2月初Intel推出了最新一代的Xeon D处理器,该系列基于Skylake架构,瞄准的是边缘和其他一些受限的环境,这些环境对密度和电力消耗的问题更为敏感。

ARM也推出了“Trillium”项目,旨在通过优化的处理器以运行那些利用了TensorFlow、Caffe等神经网络框架的应用程序和软件,来驱动边缘设备的机器学习、人工智能和目标检测能力。

与此同时,AMD推出了两款嵌入式处理器,分别是EPYC 3000以及Ryzen V1000,采用“ZEN架构”,瞄准边缘计算。

丨CDN厂商

CDN的核心价值是将数字内容智能分发到离用户更近的节点,进而提升整体分发效率,降低网络延时、节省带宽资源,其与生俱来的边缘节点属性,低延时和低带宽,令其在边缘计算市场具备先发优势,CDN本身就是边缘计算的雏形。

从这个角度来看,专业第三方CDN服务商的服务能力可能比云服务商更占优势。面对边缘计算市场的兴起,专业CDN服务商要兴奋得多。国外如Akamai早在2003年就开始推出边缘计算服务,国内如网宿科技也已将边缘计算当成核心战略。

丨运营商

在竞争激烈的市场中,为了获得高性能低延迟的服务,运营商们纷纷开始部署移动边缘计算(MEC)。为了成为或保持移动市场领导者的地位,部署MEC对这些运营商来说很重要,否则他们根本无法提供承诺的5G平台。

MEC将成为许多增值服务的固有组成部分,包括将流行内容作为CDN传送到移动设备、为增强和虚拟现实移动应用程序提供云处理、为交付无人机提供低延迟云控制等等。
在这里插入图片描述
边缘计算四大应用场景值得关注

总体来说,边缘计算的大戏才刚刚开始,各方势力仅仅是完成了初步的布局,还缺乏行业应用和重点场景的实践。如今,业界对边缘计算的应用场景仍在探索中,值得关注的是对边缘计算核心性能“高效率,低时延”比较敏感的应用。

根据IHS Markit的调查,视频、无人驾驶、AR/VR、工业互联网和游戏等领域是目前最受业界关注的应用场景。下面我们就来看看有哪些应用场景已经开始落地实践了。

丨车联网/自动驾驶

车联网对于数据处理的要求较为特殊,一是低时延,在车辆高速运动过程中,要实现碰撞预警功能,通信时延应当在几ms以内;二是高可靠性,出于安全驾驶要求,相较于普通通信,车联网需要更高的可靠性。同时由于车辆是高速运动的,信号需要在能够支持高速运动的基础上实现高可靠性,这其实就需要边缘计算的场景。

目前,传统汽车厂商、芯片厂商及电信运营商都在重点布局智能车联及自动驾驶。

本届MWC大量传统汽车厂商出席,展示重点以人机交互娱乐、辅助系统和自动驾驶系统为主。比较受关注的是,吉利联合华为和中国联通重磅推出了“5G Edge-Cloud赋能智能驾驶”方案,目前该方案已在杭州湾试商用部署,实现了5G MEC试商用网络与智能边缘业务平台CUBE-Edge以及吉利汽车云平台的三方协同,可实现高精地图下载、智能导航、轨迹跟踪等多项应用服务。

另外,宝马展出其电动SUV iNEXT,这款车可以持续测量车辆周围道路并将相关信息发送到云端,生成是实时地图后推送到所有其他车辆上。这款车将会在2021年量产,并实现L4等级自动驾驶技术。此外,奔驰、丰田、大众等也都展示了相关智能车联或自动驾驶系统。

除汽车厂商外,芯片厂商巨头也在积极布局自动驾驶领域。以高通为例,公司在MWC上宣布拓展其面向下一代网联汽车的高通汽车无线解决方案,并推出全新的骁龙汽车4G平台和骁龙汽车5G平台,支持C-V2X直接通信、高精度多频全球导航卫星系统(HP-GNSS),支持全球主流运营商的关键频段。全新骁龙汽车4G和5G平台预计将于今年晚些时候出样,并于2021年量产。

电信运营商方面,本届MWC最大的热点是Sprint与Mapbox及ARM合作推出了5G地图。该地图通过边缘计算实现,将Mapbox与ARM此前合作的下一代自动驾驶平台接入到Sprint的边缘网络,通过在独立终端运行计算功能缩短处理时间,在10毫秒内就可以将实时处理结果反馈给终端网络上的任何用户。
在这里插入图片描述
丨工业物联网

在一些工业控制类的场景中,要求用边缘计算满足低时延要求。今年MWC期间AT&T宣布将与微软合作,结合5G网络、边缘计算以及Azure为工业客户以及物联网应用场景提供低时延、高算力的商业云服务。

另外,AT&T与以色列一家实时探测无人机的初创企业在德州进行了相关测试,后者将其应用部署在Azure上,并将无人机探测传感器与AT&T的LTE和5G网络相连,结果表明这种边缘云服务足以满足该公司实时探测无人机的时延和算力要求。

丨直播

此外,还有视频直播类的场景,是5G最直接受益方向。例如5G的云VR/AR,对体育赛事或演唱会进行现场直播。移动边缘计算通过对信息进行实时处理,可以极大地降低时延,消除眩晕感,提升用户体验。

MWC开幕当天,OPPO现场通过旗下首款5G手机联合高通及展馆的5G网络环境实现了全球首次5G手机微博视频直播。直播进行了近20分钟时间,整体画面清晰流畅,画面和声音几乎无延迟同步,相比4G网络直播在用户体验方面有很大提高。

丨云游戏

云游戏是电子游戏发展最确定方向。过去一年里已经有AT&T、Verizon等电信巨头以及微软、亚马逊等IT巨头先后公布了云游戏相关的测试或者布局。在本届MWC上云游戏依然是最受关注的应用方向之一,例如国内手机厂商OPPO和一加分别展示了其云游戏服务。

在一加的展示中,游戏玩家使用一加的5G手机同时再配置一个游戏手柄就可以体验以往只能在PC端运行的大型游戏,同时还无损画质和流畅感。根据第三方机构的预测,全球云游戏市场将从2018年的0.66亿美元增加到2023年的4.5亿美元,CAGR 47%。

从目前各大巨头在应用端的探索可以看到,随着5G商用的开展,车联网/自动驾驶、工业物联网、直播、云游戏等敏感场景下的边缘计算应用会率先爆发。无论是现在的互联网,还是未来的物联网,各类应用都离不开边缘计算。边缘计算正在成为下一轮技术升级路径中的战略要道,更是各类玩家的必争之地。在这一背景下,不同力量需要形成合力,共同推动边缘计算的落地。

【科技云报道原创】

微信公众账号:科技云报道

这篇关于万亿级的边缘计算市场,入场的玩家和应用场景有哪些?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/703403

相关文章

Python中随机休眠技术原理与应用详解

《Python中随机休眠技术原理与应用详解》在编程中,让程序暂停执行特定时间是常见需求,当需要引入不确定性时,随机休眠就成为关键技巧,下面我们就来看看Python中随机休眠技术的具体实现与应用吧... 目录引言一、实现原理与基础方法1.1 核心函数解析1.2 基础实现模板1.3 整数版实现二、典型应用场景2

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

Android Kotlin 高阶函数详解及其在协程中的应用小结

《AndroidKotlin高阶函数详解及其在协程中的应用小结》高阶函数是Kotlin中的一个重要特性,它能够将函数作为一等公民(First-ClassCitizen),使得代码更加简洁、灵活和可... 目录1. 引言2. 什么是高阶函数?3. 高阶函数的基础用法3.1 传递函数作为参数3.2 Lambda

Java中&和&&以及|和||的区别、应用场景和代码示例

《Java中&和&&以及|和||的区别、应用场景和代码示例》:本文主要介绍Java中的逻辑运算符&、&&、|和||的区别,包括它们在布尔和整数类型上的应用,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可... 目录前言1. & 和 &&代码示例2. | 和 ||代码示例3. 为什么要使用 & 和 | 而不是总是使

Python循环缓冲区的应用详解

《Python循环缓冲区的应用详解》循环缓冲区是一个线性缓冲区,逻辑上被视为一个循环的结构,本文主要为大家介绍了Python中循环缓冲区的相关应用,有兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录什么是循环缓冲区循环缓冲区的结构python中的循环缓冲区实现运行循环缓冲区循环缓冲区的优势应用案例Python中的实现库

SpringBoot整合MybatisPlus的基本应用指南

《SpringBoot整合MybatisPlus的基本应用指南》MyBatis-Plus,简称MP,是一个MyBatis的增强工具,在MyBatis的基础上只做增强不做改变,下面小编就来和大家介绍一下... 目录一、MyBATisPlus简介二、SpringBoot整合MybatisPlus1、创建数据库和

python中time模块的常用方法及应用详解

《python中time模块的常用方法及应用详解》在Python开发中,时间处理是绕不开的刚需场景,从性能计时到定时任务,从日志记录到数据同步,时间模块始终是开发者最得力的工具之一,本文将通过真实案例... 目录一、时间基石:time.time()典型场景:程序性能分析进阶技巧:结合上下文管理器实现自动计时

Java中Runnable和Callable的区别和联系及使用场景

《Java中Runnable和Callable的区别和联系及使用场景》Java多线程有两个重要的接口,Runnable和Callable,分别提供一个run方法和call方法,二者是有较大差异的,本文... 目录一、Runnable使用场景二、Callable的使用场景三、关于Future和FutureTa

Java逻辑运算符之&&、|| 与&、 |的区别及应用

《Java逻辑运算符之&&、||与&、|的区别及应用》:本文主要介绍Java逻辑运算符之&&、||与&、|的区别及应用的相关资料,分别是&&、||与&、|,并探讨了它们在不同应用场景中... 目录前言一、基本概念与运算符介绍二、短路与与非短路与:&& 与 & 的区别1. &&:短路与(AND)2. &:非短

Spring AI集成DeepSeek三步搞定Java智能应用的详细过程

《SpringAI集成DeepSeek三步搞定Java智能应用的详细过程》本文介绍了如何使用SpringAI集成DeepSeek,一个国内顶尖的多模态大模型,SpringAI提供了一套统一的接口,简... 目录DeepSeek 介绍Spring AI 是什么?Spring AI 的主要功能包括1、环境准备2