边缘计算（Edge computing）会把云吹散吗

Clint+Bonlton

风险投资人说，随着越来越多的计算进入边缘，无人驾驶汽车、无人机和物联网设备等自备设备将不再采用云服务。

如果风险投资人Peter Levine是对的，那么，无处不在的云计算热潮在这个世界上可能不会持续太长时间了。这位Andreessen Horowitz风险投资公司的一般合伙人说，随着更多的计算功能转移到所谓的“边缘”设备，从无人驾驶汽车和无人机到构成物联网（IoT）的大量设备，在所有这一切中，云将慢慢消失。

Levine在星期二华尔街日报的CIO网络活动中说：“今天在云中完成的大部分计算将回到边缘。”

Levine说，无人驾驶汽车的200多个CPU实际上使其成为“车轮上的数据中心”，这就是必须自备计算能力的边缘设备的一个基本例子。Levine说，依靠云端数据的无人驾驶车辆有可能会闯过停车标志而撞车，因为从车辆向云端传输数据的延迟时间太长了。云也不利于机器学习的很多场景，这些场景依赖于高速计算来快速做出决定。

Levine说，如果把边缘计算看成是下一计算周期，那么可能不是太有新意。几十年前，大多数计算集中在大型机上，银行和大部分大型企业依靠冰箱大小的机柜来管理他们的业务运营。

许多大型机已经退役，为分布式的客户端-服务器时代腾出空间。云本质上是由供应商数据中心托管的新大型机。如果计算一直是自然的涨落，那么边缘会加速推进分布式计算。Levine说：“这意味着云将在不太遥远的未来消失。”

颠覆颠覆者

对于成千上万提供云服务的供应商，这是一种可怕的说法。在过去的十年中，亚马逊网络服务、谷歌、微软、Salesforce.com等已经建好了应用、基础设施、存储，以及几乎每一种可以想象为服务的计算任务。但是风险投资人就是要看得更远、更深入，只有这样他们才能知道未来会有什么创新。Levine实际上是说云颠覆者将在未来5到10年实现颠覆。

云业务应用提供商Workday的首席信息官Diana McKenzie并没有认同云将消失的观点。她说，它会与边缘共存。例如，McKenzie说，公司希望把从边缘设备收集的数据汇集到云中进行分析，从而深入了解业务。

McKenzie告诉CIO.com：“我不能想象哪里会没有云计算。作为首席信息官面临的挑战是，我们应该以更连续的思维方式进行思考，而不是非白即黑的方式。那么，下一个挑战是您怎样进行规划设计。”

方方面面

云端到边缘的辩论是一个热门话题，但这并不是Levine和他同行们唯一的主题——Accel合伙人Rich Wong和General Catalyst总经理Steve Herrod有关于新趋势的其他想法。

从大数据到机器学习：Levine说，大数据1.0包括收集大量信息，但下一波涉及预测未来会发生什么。Levine说：“机器学习发挥出了我们存储的海量信息的作用，可以帮助我们以更好的方式预测未来，这些的确正在发生。”例如，机器学习被用于预测网络安全攻击和IT系统故障。

Wong说，企业可以使用机器学习来自动完成IT服务功能，例如为客户重置密码。风险投资人认为，让机器算法去完成这类企业运营工作可以节省30%到100%的成本。

干杯，影子IT（Shadow IT）的礼貌委婉语：Wong說，风险投资人鼓励投资公司部署“占地然后扩张”的战略，通过部门进入企业，而不是通过首席信息官，这是一种微妙的平衡。首席信息官必须承担采用不成熟技术带来的挑战和风险，但会受益于员工能够快速经过上岗培训而入职。由于云，许多人正在经过上岗培训而入职。Levine说，影子IT已经扩展到开发人员。Levine说：“我看到的情况是，如果企业满足不了开发人员的需求，他们会去另一家公司以获得服务和工具。”

概念验证即服务：现在流行的是，首席信息官们把自己看成是“IT即服务”提供商，实际上是数字功能经纪人，包括云、移动、分析和物联网。Herrod说，在这个模型中，首席信息官认识到概念验证是评估新技术的好方法。他建议创业公司可以提供概念验证即服务（proof-of-concept as a service）。

首席信息官最难找的职位是...数据分析师：Levine说，如果数据是发挥业务价值最重要的因素，那么最难填补的职位是——能够从数据中挖掘出隐藏的价值并将其转化为可操作信息的数据科学家和分析师。

Herrod对此并不同意，说他发现最难找的职位是DevOps领导者，因为对于DevOps的定义很少有共识，这是在消费类互联网公司中流行的快速软件开发模型的模型。Herrod说，他知道的DevOps管理人员包括，从运行敏捷计算系统以提高速度和实现创新的项目经理直至优化云基础设施的专家。