C114讯 7月25日消息（岳明）IDC预测，到2020年，全球将有超过500亿的终端和设备联网，其中超过50%的数据需要在网络边缘侧进行存储、处理和分析。Gartner也预测，到2022年，边缘计算将成为所有数字业务的必要需求。
如今，不仅仅是云计算巨头，包括运营商、设备厂商、内容分发服务商、产业研究机构各种联盟以及资本市场，都对万物互联和边缘计算倾注了极大的热情。聚焦于万物智能联接，无论是互联网、物联网，还是人工智能等各类应用，都需要边缘的处理能力和智能，AIoT正成为新一轮技术升级的战略要冲。
喧闹的市场上又迎来了一个重量级玩家--青云QingCloud。在Cloud Insight Conference 2019期间，青云QingCloud正式发布了“云网端一体化”的IoT和边缘计算平台。青云QingCloud为何选择在此时切入这个已渐成红海的市场，它的产品与服务架构有何特色，核心竞争力又是什么？带着这些问题，笔者对青云QingCloud高级产品经理王小虎进行了专访。与绝大多数从业者不同，王小虎有着超过10年的流程工业经验，这使得其在看待AIoT和MEC时，有着完全不同却又贴合实际应用的独特视角。
四大痛点：传统物联网架构挑战重重
众所周知，IoT概念很多年前就被提出来，但是其发展一直不温不火。这主要是当时的网络带宽技术无法满足很多应用对高带宽、低时延的需求。但伴随着智能设备价格不断走低，计算成本的快速下降，大带宽网络/IPv6的持续发展，以及AI技术在行业的不断落地生根，IoT以及边缘计算逐渐从理论走向了实践。
王小虎指出，伴随着技术的不断成熟，物联网的生态开始走向完整的，“感知-网络-平台-应用”的分层结构也日趋明确。“玩家们只要有过硬的实力，找准自己的位置，将会有一番作为。”
与强调标准化产品的公有云服务不同，物联网市场是相对碎片化的，每个行业都有着独特的需求。在采访中，王小虎举了三个典型的案例，从2C/2B/流程工业等角度说明了传统物联网架构面临的痛点。
比如在小黄车这个曾经火爆一时的应用中，如何运营管理全国650万辆共享单车是个巨大的挑战。“找不到车，开不了锁，服务宕机，车辆故障报修等待时间长，都会伤害到用户体验，”王小虎说，“而这背后的原因，则是网络抖动，云端服务器宕机和高延时等因素导致的业务可用性不高。”
同样的问题在高速公路收费站同样存在，“在传统的系统架构下，摄像头拍摄的图片先上传，再在云端进行AI识别模型的匹配，通信链路成本高企，一旦网络挂掉或者抖动，服务就不可用。同时，遍布全国各地的收费站里程结算，每次变动都需要手动逐站更新，海量设备管理中的应用更新同样不容忽视。”
在对可用性要求更高的流程工业领域，数据采集点离散，点位数量不等，数据量庞大且价值不等，如果直接上传到云端，将会造成成本的巨大浪费；同时，工厂需要实时预测、实时预警，只依靠云端难以满足时延要求；另外，包括工艺参数等在内的数据对于安全性的要求极为苛刻，只能在用户侧进行处理。
“在传统的IoT架构下，时延、成本、可用性和隐私保护都会面临挑战。”王小虎表示，“云平台、边缘计算的引入，云网融合以及边云协同，则可以很好的解决这些问题，而这正是青云QingCloud的强项。”
云网边端：一体化使能AIoT时代
王小虎指出，物联网海量数据走上云端后，云平台本身已有的各项服务能发挥更大的价值。
“物联网平台必须长在云平台的基础之上，才能承载更多海量设备的接入或者数据的处理。如果没有云平台提供健壮的基础设施，将很难解决可用性、灵活性和可扩展性等需求。同时，云平台厂商作为平台层，其开放性和开发环境/工具的友好性，比单独物联网平台更有优势，第三方数据分析服务上更方便。”
而云平台正是青云QingCloud的核心竞争优势，作为青云QingCloud云网边端一体化的物联网平台，QingCloud IoT将“云”能力从数据中心延伸到了用户侧和业务侧，从传感器→端→边缘节点→物节点→云平台，计算能力的范围无限扩大，计算无处不在，形成真正意义上的“广义云计算”。
据王小虎介绍，QingCloud IoT平台是一个完全托管的物联网服务，主要解决的是海量设备安全地连接到物联网平台，适配多种物联网协议，可以提供物模型映射的功能，满足最基本的设备运维管理功能；同时，QingCloud IoT平台可以在云端对数据进行统一的管控和处理，提供规则引擎的工具实现相应的能力；还可以提供相应的数据工具支持设备，比如控制指令--开锁，支持应用和设备之间的交互能力。
但正如前文所言，只有云是不够的，边缘计算在AIoT整体布局中同样重要。青云QingCloud推出了EdgeWize边缘计算平台。据王小虎介绍，EdgeWize是一个软件，可以跑在任何一个符合最低硬件要求的设备之上，“EdgeWize在设计之初，软硬件就是完全解耦的，用户可以采用青云QingCloud的设备，也可以用自己或者第三方的硬件。QingCloud易捷版+EdgeWize，两个产品的集成可以实现‘雾节点’的工作。”
在应用使能平台上，青云QingCloud有另一个产品--OpenPitrix应用管理平台。OpenPitrix是一个应用分发市场，不管是物联网、云平台还是手机端应用，都可以通过OpenPitrix平台进行统一的分发和管理。青云QingCloud会提供给客户一个完整的“云雾边端”一体化的大网，也就是广义云计算整体协作的平台。
从服务的角度来讲，安全性和运维管理也是物联网平台服务提供商角力的关键点。在安全方面，QingCloud IoT平台可以提供设备证书token、连接过程加盟、设备访问授权以及系统级的安全防护服务等；在运维管理方面，QingCloud IoT平台已经推出了固件升级、边缘更新和应用更新等服务配置，“我们会在云端对于边缘侧所有的业务进行配置，通过下发配置包批量部署相类似的边缘设备，面向海量设备进行自动化的配置更新，这也是QingCloud IoT平台的特色。”
真正开放，把边缘计算选择权交给用户
王小虎在采访中表示，边缘计算的技术储备已经达到了一定的程度，很多厂商也都为此准备了多年。在当下的阶段，行业内需要考虑的不再是技术储备的问题，而是技术如何与落地业务场景结合的问题。
正如EdgeWize之于QingCloud IoT平台，边缘计算是新一代物联网架构的重要使能组件；但边缘计算绝不仅仅是为物联网应用而生，而是有着更广阔的商业前景，而这也是青云QingCloud重磅打造EdgeWize边缘计算平台的初衷。因为，EdgeWize可以与云平台、SD-WAN、IoT、AI等产生更多的化学反应，释放出更大的价值。
以目前大热的人脸识别等应用，边缘计算和AI就实现了很好的结合。AI模型更多是在实时推理，需要有大量的通过IoT采集到的历史数据，到云平台上做训练，再接入边缘侧，做实时推理，形成完整的闭环。
在笔者看来，与很多玩家不同，青云QingCloud推出的EdgeWize边缘计算具有几个非常显著的标签。首先是完全解耦，EdgeWize可以跑在任何一个满足要求的硬件上，这个硬件可以是青云QingCloud的设备，也可以是用户自己的或者第三方的设备；其次是轻量化，采用Linux操作系统，支持x86和ARM CPU架构，最低内存只需要512MB，极大降低了设备的硬件门槛；第三是开放性，青云QingCloud虽然会提供基本标准，但完全尊重用户选择，用户可以自由安装部署；第四是友好性，传统企业比较友好，EdgeWize支持了原生类应用，希望在改造边缘业务很低的成本之上，让用户把边缘业务部署在EdgeWize上。
王小虎指出，EdgeWize边缘计算可以为客户解决四类问题：一是大幅节省成本，既体现在真实的物理成本之上，也体现在运维管理方面的成本，通过提高运维管理效率，节省实际的流量带宽和视频存储成本。二是提升边缘侧业务的可用性，在网络抖动或者服务宕机的情况下，能保证边缘侧的业务正常运行。三是打造的是云网边端一体化平台，让用户更方便地实现业务更新、模型更新，跨越从端边云到整个生态的应用场景。四是降低运维复杂度，青云QingCloud在云端会提供一些设备管理的工具，更多地降低人为的运维成本。 
