云服务商看好边缘计算，AWS/谷歌云/微软Azure都在做什么？
或许听到三大云计算服务提供商(AWS、谷歌云、微软Azure)开始提供边缘计算服务时，我们会感到诧异。边缘计算其实是靠近物、数据源头的一侧的计算服务，比如小型数据中心，通常会连接到IoT设备并部署在企业网络的边缘，而不是云中，这与云计算服务的初衷不太相像。
这三朵云只能部分控制关键位置、网络以及基础架构，他们可以真正提供边缘计算功能吗?答案是肯定的，尽管公有云服务提供商正在通过战略合作伙伴关系开发其边缘计算服务，尽管存在一些限制。
事实上，基于云的边缘计算产品的诞生，已经清楚地表明公有云、私有云和边缘计算之间的界限正在模糊，其一致的目标时根据工作负载类型及性能、可靠性、法规和安全要求为企业和架构师提供一系列选择。
基于云的边缘计算产品清楚地表明公共云，私有云和边缘计算之间的界限正在模糊。统一的目标是根据工作负载的类型及其性能，可靠性，法规和安全要求为企业和架构师提供一系列选择。
不过，新的选择带来新的专业术语和新的品牌，所以我们在对三大云服务提供商的边缘计算产品进行分类时，我们需要先熟悉一下边缘计算体系结构的注意事项。
边缘的计算要求和架构
首先，工程团队必须了解边缘计算要求。我们应该明白遍布全球每天生成几个TB数据的廉价传感器网络与众多工厂提供实时处理PB数据的服务不同，这个架构必须满足特定的数据处理、分析和工作流程。
与此同时，我们需要考虑法规、安全性、安全要求。我们不熟在医院或者自动驾驶控制器上的医疗设备，可以捕捉和处理高度私人化的，对生命至关重要的信息，这个时候可靠性和心梗要求在一定程度上决定了位置、网络、安全性以及基础架构的相关要求。
同时，了解这些要求可以帮助架构师确定边缘计算的基础架构的位置、基础架构类型，最小的连接性要求以及其他设计注意事项。
但是，公有云边缘计算所提供的帮助是能够扩展基础云体系结构和服务，特别是对于已经在一个或多个公有云中投入大量资金的客户。架构师和开发人员是否想利用部署到边缘的AWS，Azure或Google Cloud服务?这就是公有云所关注的，并且他们还在考虑启用5G移动应用程序，这些应用程序需要低延迟数据和电信端点上的机器学习处理。
考虑到上述问题，我们为三大云服务提供商提供的解决方案。
使用Azure Stack扩展到Azure边缘区域
Azure认为架构师和开发人员希望专注于应用程序，而不是基础架构。Azure具有启用混合边缘的三个选项，架构师可以利用5G网络并以最佳方式部署数据处理、机器学习模型、流应用程序和其他实时数据密集型应用程序。
Azure边缘区域依靠Azure堆栈的托管部署，目前可以通过Microsoft购买，可以在纽约、洛杉矶、迈阿密等地区使用。 微软与AT&T合作。 企业还可以部署私有的Azure边缘区域。Microsoft已与几个启用此功能的数据中心提供商合作。
以上这些选项提供了位置选择和网络灵活性，而Azure Stack Edge将Azure计算和服务带到了边缘。Azure Stack Edge是一种1U，2x10核心Intel Xeon，128GB设备，可以使用容器或VM进行配置，并作为Kubernetes设备群集进行管理。
微软还提供Azure Stack HCI(用于使数据中心现代化的超融合基础架构)和Azure Stack Hub(用于部署云原生应用程序)。
与其他云服务一样，Microsoft通过订阅出售Azure Stack Edge，由微软管理该设备，并提供99.9%的服务级别。
将AWS服务从5G设备扩展到大规模分析
AWS提供了一组类似的产品，可将AWS服务分发到边缘数据中心和电信网络。
AWS开始使用当前仅在洛杉矶可用的AWS Local Zones支持边缘数据中心。 AWS Wavelength专为在5G设备上运行的低延迟应用程序而设计，包括联网车辆、AR / VR、应用程序、智能工厂和实时游戏。 AWS与Verizon合作提供AWS Wavelength，AWS Wavelength目前可在波士顿和旧金山湾地区使用。
从AWS Snow系列开始，AWS提供了两种边缘基础架构。AWS Snowcone是最小的设备，具有两个vCPU和4GB，主要用于边缘数据存储和传输。如果数据存储和机器学习程序需要大量的数据存储时，我们可能需要AWS Snowball Edge，它具有多达52个vCPU和208GB的存储和计算优化模型。对于规模最大的应用程序，我们需要用到AWS Outposts，这是部署到数据中心的42U机架，用于运行不同的EC2实例类型。
谷歌的优势
在公有云竞争中相对落后的谷歌云，在加紧制造自己的优势产品。在谷歌的最新公告上出现的Anthos，与AT&T在5G领域的合作，以及谷歌的移动边缘计算云服务产品。
公有云供应商意识到，下一波创新浪潮将来自物联网、5G和部署在边缘的机器学习分析技术，这波创新浪潮并不会让戴尔或者HPE在技术设施或数据中心领域都灵风骚，所以，他们采用的措施是将云平台、容器、业务流程待到边缘计算数据中心和电信端点。
包括微软、谷歌、亚马逊等在内的云服务提供厂商，对边缘计算领域越来越重视，这也正是了边缘计算的前景。但不管企业选择公有云边缘解决方案还是构建自己的基础架构、网络和计算平台，都将摆脱不了这一波边缘创新浪潮。
