隨著5G和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛落地，傳統(tǒng)集中式的云計算架構受到了越來越多的挑戰(zhàn)，我們的算力模型和存儲模型也潛移默化的產(chǎn)生了一些變化。

一、分布式云與近數(shù)據(jù)計算

所謂分布式云是相對于傳統(tǒng)集中式云而言的，隨著算力需求的分散，云資源的布局也相應發(fā)生了變化，從物理集中的云架構向分層分域的分布式云架構轉型。具體來說，云平臺會根據(jù)需求的變化進行算力分成和下沉，原來集中式云數(shù)據(jù)中心會演進成”中心算力層+云管理和調度中心“為核心的核心層、以地域和行政架構為牽引的區(qū)域算力中心以及面向現(xiàn)場和生產(chǎn)一線需求的邊緣計算層等分層分域的新型分布式架構。

分布式云實現(xiàn)算力重分布的目的，歸根結底還是為了適配新的業(yè)務模式，是算力需求從集中走向分散的根本性需求。當然，分布式云也不是一味的做拆分和分散化，實現(xiàn)了邏輯統(tǒng)一物理分散，實現(xiàn)四個方面的融合：

1. 資源融合

計算和存儲資源在管理上是融合，通過中心云管實現(xiàn)統(tǒng)一視圖的管理和互操作，通過服務目錄的整合，實現(xiàn)資源服務的交付;

2. 網(wǎng)絡融合

在過去的云架構設計中，云內網(wǎng)和云間網(wǎng)在管理和控制上是割裂的。從集中式云的云內網(wǎng)到分布式云的云間網(wǎng)，云內網(wǎng)和云間網(wǎng)的融合，勢必成為趨勢了。過去很長一段時間網(wǎng)絡一直是云的瓶頸，站在分布式云的角度來說，網(wǎng)絡依然是瓶頸，云內網(wǎng)、云間網(wǎng)和云接入網(wǎng)的融合很快就會進入視野;

3. 應用融合

在現(xiàn)階段云被詬病最多的還是云與業(yè)務那種若即若離的關系。分布式云之所以推動算力重分布，就是為了讓算力更靠近應用。在邊緣側實現(xiàn)應用的時效性處理部分，在核心側實現(xiàn)應有的集中管理和過程處理，這兩部分一定會融合到一起，實現(xiàn)高效的協(xié)同;

4. 數(shù)據(jù)融合

在分布式云的框架下，邊緣側不再像過去一樣只是負責數(shù)據(jù)的采集和傳輸，數(shù)據(jù)在邊緣側被第一時間處理，從數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)的粗加工到數(shù)據(jù)的告警以及一些數(shù)據(jù)的執(zhí)行，匯總數(shù)據(jù)和初步分析的數(shù)據(jù)被傳輸?shù)胶诵膫?，這樣的好處是大大節(jié)省了帶寬，同時也極大地提高了邊緣側數(shù)據(jù)響應和時效性。

邊緣側和核心側，在資源、網(wǎng)絡、應用和數(shù)據(jù)四個層面實現(xiàn)了融合，分布式云才是一個有機整體，分布式云的核心要義不在于分布式而是在于融合。

說完了分布式云，近數(shù)據(jù)計算就很容易理解了，跟分布式云的初衷是基本一致的，都是為了讓資源更好的為業(yè)務服務，都是為了讓算力離應用和數(shù)據(jù)更近。根據(jù)上面的分析，可以得出一個結論，大數(shù)據(jù)的趨勢正在導致計算范式的變化，尤其是將計算轉移到數(shù)據(jù)的概念，我們稱之為近數(shù)據(jù)處理(Near Data Processing)。NDP是指將計算遷移到離數(shù)據(jù)更近的地方，減少數(shù)據(jù)的移動。數(shù)據(jù)的遷移往往在整個計算過程中占據(jù)極大的能耗開銷。邊緣存儲與存算一體化緊密結合，依靠設備或介質的計算能力，直接在存儲控制器內部執(zhí)行計算，在邊緣設備上可極大減少存儲器內部的數(shù)據(jù)遷移開銷，在網(wǎng)絡傳輸過程中也能極大減少帶寬開銷，這將極大減輕云端的計算壓力。

二、邊緣存儲

邊緣存儲也是分布式云架構中的一個重要環(huán)節(jié)，隨著算力下沉，原有的集中式的云存儲模式也會發(fā)生架構上的調整和變化，邊緣存儲成為重要的補充。邊緣存儲是邊緣計算的延伸概念，主要為邊緣計算提供實時可靠的數(shù)據(jù)存儲與訪問。邊緣存儲尚沒有明確的定義，但是相關的工程實踐已經(jīng)展開了。

1. 邊緣存儲的基本特點

與云存儲不同，邊緣存儲將數(shù)據(jù)從遠距離的云服務器端遷移到離數(shù)據(jù)更近的邊緣存儲設備端，具有更低的網(wǎng)絡通信開銷、交互延遲和帶寬成本，能為邊緣計算提供實時可靠的數(shù)據(jù)存儲和訪問。邊緣存儲和邊緣數(shù)據(jù)中心在地理上是分布式的，與業(yè)務需求呈現(xiàn)一樣的分布趨勢。這種分布式結構使數(shù)據(jù)能夠及時地就近存儲，為邊緣計算關鍵任務的實時性數(shù)據(jù)存儲和訪問提供了保障。

2. 邊緣存儲的異構特性

邊緣存儲一般來說會呈現(xiàn)異構的特點，主要是水平和垂直兩個層面。在水平側，不同類型的邊緣端側設備一般會采用不同的存儲介質，F(xiàn)lash等非易失性介質和SAS、SATA硬盤相結合的方式，還體現(xiàn)在多種存儲系統(tǒng)的使用。

在垂直側，垂直多層次異構是指根據(jù)距離大型集中式云數(shù)據(jù)中心的遠近，邊緣存儲可分為3個層次：邊緣設備、邊緣云節(jié)點、分布式數(shù)據(jù)中心，不同層次對應不同的存儲系統(tǒng)。不同層次的存儲系統(tǒng)需要相互協(xié)作，通過多層次、多級別的數(shù)據(jù)緩存和預取策略優(yōu)化邊緣數(shù)據(jù)的存儲和訪問。

3. 邊緣存儲的融合部署

邊緣存儲需要實現(xiàn)邊緣節(jié)點內部部署，為邊緣計算提供高速的本地數(shù)據(jù)資源訪問，滿足邊緣應用的實時性需求，在本地最大限度地控制訪問內部存儲設備，監(jiān)測控制數(shù)據(jù)存儲的位置，實時調整數(shù)據(jù)的冗余策略，面向數(shù)據(jù)源對數(shù)據(jù)進行加密或其他預處理，增強數(shù)據(jù)安全性。邊緣存儲在形式上，也可以是中心化的架構，也可以是非中心化的架構。

中心化架構在具體部署角度來看，就是在分布式存儲在邊緣節(jié)點的場景化應用，只不過比通常場景更輕量化。還有一種去中心化的邊緣存儲，核心思想就是多個邊緣設備之間可以自組織地建立去中心化分布式存儲網(wǎng)絡。隨著邊緣設備數(shù)量激增，該架構具有很大的潛力。

4. 邊緣存儲與MEC

邊緣存儲作為一種存儲架構的演進模式，實際上是邊緣計算概念和模式的延伸，會依托算力重分布和邊緣應用以及MEC的發(fā)展而逐步落地，不會獨立存在，會依托于MEC的場景化應用，比如視頻監(jiān)測、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、無人機、車聯(lián)網(wǎng)、智慧醫(yī)療、智慧交通等等，場景會越來越豐富。

沒有什么是永恒不變的，還是那句話，概念不重要，重要的是持續(xù)演進的架構以及敏捷多變的業(yè)務需求。