“优势”对电信公司意味着什么

优势意味着价值链中不同公司的不同属性、利益和要求。对于芯片组制造商来说，优势在于设备本身。然而，对于超标量计算器，其边缘是部署在大都市地区的数据中心。

在这两个对立面之间是电信运营商的领域，十多年来，他们一直在部署分布式连接计算平台，为他们的4G、5G、DSL和FTTx网络提供动力。

边缘连续统

ABI Research创造了“边缘连续体”这个术语，来解释边缘对不同组织的不同含义。下图总结了不同的边缘位置，以及每家公司如何处理这些位置。

如上所述，对边缘进行严格的定义是不可能的，特别是当企业——边缘服务最重要的终端用户——将有不同的需求时。

例如，一家大型制造公司将需要内部边缘服务，以确保操作技术(OT)数据保持在其物理边界内。另一方面，零售中小型企业(SME)将无法负担本地边缘部署，并且可能使用边缘服务，而不是部署自己的基础设施。这种分散的方法是由不同的参与者驱动的，每个人都有自己的影响范围。

众所周知，超规模企业正在推动边缘服务和基础设施的发展。例如，亚马逊网络服务(AWS)正在运营商网络(AWS波长)甚至企业场所(AWS Outposts)部署边缘基础设施。谷歌和微软有类似的策略和产品。

然而，如果不进行大量的房地产投资、部署基础设施并管理这些分布式边缘服务器，这些公司就无法分配它们的处理能力。出于这个原因，超规模运营商正在与电信运营商合作，将他们的服务器放在现有的无源基础设施中。

Hyperscalers已经用他们的基础设施、平台和软件专业知识吸引了开发人员的兴趣，现在正将这种兴趣扩展到边缘。另一方面，电信运营商已经拥有了边缘位置，但尚未吸引开发商或企业的兴趣。超级规模运营商和电信运营商的优势相结合，可能会创建一个繁荣的边缘生态系统，将集中处理能力，但也为低延迟能力提供边缘服务，以满足企业的需求。

集中式处理与分布式处理

云计算民主化了处理和存储能力。它还将这些应用程序的有效负载集中在传统的云计算模型中，这种模型依赖于一些大型数据中心。这通过丰富的处理能力刺激了应用程序的创新。然而，近年来，人工智能(AI)和机器学习(ML)创造了对更分布式的、架构化的处理方法的需求。在这个领域中，将使用基于CPU、GPU、FPGA、DSP、asic或其他硬件加速器的不同指令集来执行基于人工智能、基于连接或基于应用程序处理的任务。

这些处理有效负载很可能分布在需要使用它们的企业附近。此外，传统的AI/ML算法训练模型需要收集大量的数据。当AI/ML应用程序激增，变得更大更复杂时，这可能会变得不可持续。这是边缘计算形式的分布式处理的另一个重要驱动因素。

集中式和分布式处理的结合可能会成为主流，电信运营商将在将这些有效负载分配到其网络边缘方面发挥关键作用。他们必须为边缘云和这些处理有效负载的分布准备好基础设施。我们已经看到了电信网络中的边缘计算如何支持新的用例类型。

电信优势的现在和未来

大流行表明，电信网络在消费者和企业领域至关重要。在全球各地实施隔离措施时，它们一直是维持全球经济运行的关键支柱。事实上，疫情加快了电信网络发展的许多方面，边缘计算就是其中之一。例如，中国移动在使用5G网络时，通过连接的摄像头测量市民的体温，并定位发烧的个人，应用了边缘计算。

然而，处理能力的极端分布也带来了自身的挑战。电信运营商很快就需要管理数百个甚至数千个节点，这些节点组成了一个异构处理环境。这些网络将需要集中编排和自动化，因为手动控制和维护将不可能。

为了解决这些需求和挑战，电信运营商必须针对边缘云制定战略，升级他们的基础设施，以支持更多的应用程序和有效负载，同时现代化他们的编排和网络自动化工具，以管理这个新的网络域。通过这样做，他们将成为新的边缘计算生态系统的中心，成为超规模企业和企业有价值的合作伙伴。