边缘计算的概念自 2017 年起就以摧枯拉朽之势裹挟着技术人和投资人追捧，还曾一度引发股市热炒和疯狂套现，渐渐形成与云计算分庭抗礼的格局，此后国内一大批边缘计算产业联盟破土而出。
不过，受益于 5G、AI、IoT 的发展，边缘计算才算有了自己的着陆点。
由于众多权威报告预测未来 50% 以上的数据将在边缘侧得到处理，因此头部的云厂商势必不会放弃这个市场，AWS、微软云、谷歌云、阿里云、腾讯云纷纷强化押注，公有云第一股的 UCloud 也成为边缘计算的拥趸者，在边缘计算领域的布局受到业界关注。
就在近日，UCloud 正式宣布边缘计算产品线焕新，将其更名为 UEC（UCloud Edge Computing）——这是一个基于自建 CDN 节点及 5G MEC 节点资源搭建的分布式边缘计算平台。此前 UCloud 边缘计算品牌为 UEDN，如今更名为 UEC，意在将算力做更多下沉，以适应云边协同等趋势。目前，UCloud 的全栈边缘计算产品包括：虚拟机、安全容器和裸金属。
契机之下，雷锋网对话了 UCloud 高级产品负责人曾凯源，听他阐述 UCloud 的边缘计算布局、战略打法、做与不做。曾凯源拥有十余年互联网和云计算领域研发经验，现主要负责 UCloud 边缘计算、CDN、视频（含直播）、存储的研发管理和运营工作。
边缘计算风起，5G 打底，IoT 倒逼
边缘计算的兴起，与两个维度密不可分：5G、数字化进程。
曾凯源眼里，这二者发展过程中，有很多其他角色对边缘计算有着“苛求”，比如电信运营商、资本和技术人。
第一个维度之下，5G 落地（5G 基站覆盖、5G 设备普及），谁都想做下一个行业的巨头，这也促使了云计算厂商的思考与布局：5G 之下，云可以提供的算力资源、网络资源和存储资源是什么样子的？用户新业务的后台架构如何设计？用户与设备的连接方式是怎样的？行业发展会遇到什么技术瓶颈？
于是，边缘计算一下成为了“有趣的共识”：将计算、存储、带宽资源放到离用户最近的地方，无论从体验上、经济上还是设计的合理性上，都和 5G 的整个特点是非常契合的。比如 AWS 在 2016 年就启动了边缘计算项目 Greengrass。
另一个维度，就是数字化进程。工业、农业、服务业走向智慧化，疫情又给了助推，国内的数字化转型呈现加速的状态。首先催生的是物联网，5G 比 4G 进一大步，解决了大规模设备接入可能性问题，但是物联网时代的设备是几百亿级别，如何方便地接入、部署、管理、安全防护，通信网如何构建，以及设备的能源供给（算力、带宽和存储等），皆是难题。
面对这样巨大的业务系统，边缘计算由此展开。
由此，我们势必关注起边缘计算的生态链条，各厂商也需要明白自己的角色。目前，整个边缘计算的生态链比较长，但基本可以划分为：底层链条、基建者、云资源厂商、专业设备厂商。
底层链条就是提供复杂芯片、物联网传感器、边缘服务器的公司；电信运营商是 5G 和边缘计算的网络建设承担者，比如中国移动、中国电信、中国联通等；云资源厂商就是提供互联网“水”和“电”类基础设施的云计算资源型公司，比如阿里云、腾讯云、UCloud、华为云等；专业设备厂商就是硬件提供者，比如小米、海康威视等。
业界主要认为，边缘计算作为 5G 应用的一个核心能力，未来主要应用在垂直行业，但是这并非是一家独大。电信运营商有先天的网络连接优势，在面对垂直行业时不免捉襟见肘，整个生态链的打通与合作成为了关键，“底层+连接+平台+应用”成为基本面貌。
战略设计，业务聚焦，场景为上
以中立公有云著称的 UCloud 如何看待边缘计算业务，外界还得从其公司级的战略打法中找答案。实际上，无论是 2020 年 1 月下旬登陆科创板还是在此之前，UCloud 坚持的战略始终是“CBA”，即 Cloud（云计算）、Bigdata（大数据）、AI（人工智能）。
从公有云起家的 UCloud，已经拥有深厚的技术积累，如今将公有云在计算、网络、存储以及容器等能力下沉，成为了其拓展边缘计算的底气。曾凯源表示，边缘计算含在 Cloud 战略中，提供的是基础计算能力。随着现在很多大数据和 AI 的业务难点也需要到边缘去解决，所以边缘计算能够帮助 AI 和大数据更好地落地。
“接下来可能一到三年内，我们首先通过做 Cloud 来定位边缘产品组，UCloud 已有的技术、研发能力，未来在 UEC 产品上也会发挥各种各样的作用。”
具体细分下来看，雷锋网(公众号：雷锋网)注意到，面向 AI 场景，UCloud 进一步支持 GPU/ARM 等架构下的边缘计算能力；面向 IoT 场景，做到分布式网关的建设、数据的分层处理和存储、数据同步等；面对一些定制化场景，可提供支持定制化私有协议的分发网络及计算资源——整体来看，这就是目前 UCloud 边缘计算的提供的服务。
定制化场景上，UCloud 边缘计算主要“分兵四路”：互动直播、在线教育、云游戏、人工智能。
重点谈一谈互动直播。2016 年，直播风起，千播大战，热钱涌入，彼时技术瓶颈很快凸显。映客、花椒、虎牙、斗鱼皆受困于流量激增之痛，播放时延、流畅度、稳定性是评判各大平台良莠的标尺，映客成为了 UCloud 边缘计算方案的第一批“吃螃蟹的人”。CDN 解决方案如今是 UCloud 边缘计算的重要节点，当时映客就是采用了 UCloud 的 CDN 服务，双方结下“早期的缘分”，映客得以把直播流处理部署在离用户距离近的边缘节点上，确保直播客户端网络质量和跨网互联互通，同时在流量暴涨时缓解中心资源和单点资源的压力。
曾凯源补充谈及了在线教育场景下的“定制输送”。
“教育场景的中大型客户，一般都具备较强的研发实力。当想做一些更靠近用户端的业务时，单一解决方案的公司就无法满足需求：比如视频直播，买 CDN 的方案就行，但是其他业务逻辑做不了。”
雷锋网注意到，教育的场景时常有大带宽和长链路传输、高并发的特点，教学的实时性和互动性要求极高，保证极低延时的稳定链路是业务正常化的重要前提。目前 UCloud 的 UEC 可以提供虚拟机或者提供 Docker 化的解决方案，供客户结合业务找定制方式。
“他们希望做出定制，然后再通过定制产生的技术上的领先性，来确保产品上的领先性。”
实际上，对技术领先性的追求，还体现在 2016 年的一次“抢跑”当中。当时 UCloud 和猿题库的某次技术讨论就提出：UCloud 有这么多的 CDN 机房资源，有没有“更上一层楼”的方式去服务客户的业务？
那时候的痛点在于：CDN 支持用户标准协议，但是用户有很多定制化需求需要被承接，但“不方便”把代码给到技术服务方。在此契机之下，经过 1 年努力，UCloud 在 2017 年成为行业内第一家提供 Docker 化边缘节点服务的厂商，容器产品的使用使得开发人员仅需考虑如何恰当地扩展、部署以及管理他们新开发的应用程序。
节点选择：不仅仅是 CDN，算力需求是主要考虑因素
多年下来，UCloud 在计算虚拟化、网络虚拟化上具备坚强实力和大规模公有云实践运营经验，快杰云主机从性能上、成本上、性价比上，都成为当前 UCloud 的“扛鼎之作”。值得一提的是，UCloud 具备了服务国内头部公司的庞大 CDN 网络，打造了 200+ 自建 CDN 节点——这成为推进边缘计算的关键筹码。
“资源上，我们从来都不缺。UCloud 在全球已有 31 个数据中心，500+ 个 CDN 节点、29+ 全球云骨干专线以及强大的网络连接能力，在国内拥有 200+ 自建 CDN 边缘节点，覆盖移动、联通、电信等主要运营商网络，构建了一张全球实时传输网络。”
言语间，曾凯源对 UCloud 在公有云领域深厚的技术积累信心满满。
在 CDN 行业经历了价格战、牌照许可的洗礼之后，边缘计算成为这个行业新的主题。网宿科技很早就开始部署社区的边缘节点，阿里云等也都把 CDN 当做推进云计算、边缘计算的重要底牌。
那站在云厂商的视角，边缘计算是不是就等同于 CDN？这种略显“粗暴”的理解，曾凯源并不认同。
“UCloud 只是把 CDN 当做边缘计算当中的一个部署位置，仅此而已。其背景在于，当前无论 CDN 机房的算力、带宽和存储的资源，还有稳定性方面，都能达到了组建一个边缘计算平台的要求，所以我们现在用 CDN 的机房去搭建。未来 MEC 资源到位、基站资源到位、盒子资源到位，会引入更多的部署方式。”
话外之意是：CDN 产品的带宽需求是大于算力需求的，但是类似 UEC 这种产品，客户的算力需求和带宽需求是比单纯的 CDN 场景高很多的，算力需求占据了 40% 左右的比重。CDN 场景是基本上不太要求算力要求的，还是一个带宽管道的角色。
曾凯源觉得，芯片放在设备端显然是对算力的浪费；芯片放在云端，算力离边缘设备都很远，对网络稳定性提出了要求，并且要允许较大延时，成本非常大。中和来看，放在边缘云上是比较合理的：带宽相对便宜，离设备也够近。性价比方面，10000 台设备，其实可能只需要 1000 台设备的芯片就能满足需求，不会造成浪费。
总体来看，5G、AI、IoT 的合力之下，边缘计算的风口已毋庸置疑，中心化的计算与边缘计算将形成相辅相成、互为犄角之势，根本目的还是对数据进行更佳的计算和价值挖掘，而这种由云厂商推进边缘计算的“有趣共识”，也将会成为“新游戏规则”在行业一直持续下去。
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