新冠病毒可能是人類歷史上攻擊範圍最廣的病毒：它不僅攻擊我們的呼吸系統，同時還攻擊男性的生殖系統；它讓美國股市 4 次熔斷，還讓
全球網速變慢。如果你發現家裡 Wi-Fi 變慢了，可能受新冠病毒影響了
中國在一月下旬開始了嚴格的隔離措施。
隔離不僅有效的遏制了病毒的擴散，同時也讓老百姓困在室內而導致上網需求激增，網絡開始堵車了。根據紐約時報報道，湖北省當時的網速下降了一半以上。
2 月中旬，意大利、德國和西班牙等國也開始出現類似的情況。
如今，美國新冠確診人數已經飆升至全球最高，突破了 14 萬，美國終於開始意識到居家隔離的緊迫性。
當人們有更多的時間待在家裡，就開始不停地上網。Akamai 發現，3 月 18 日的全球流量比正常的每日平均流量高 67％。
流量激增必然導致網絡擁堵。根據寬帶速度測試服務公司 Ookla 的數據，美國的網速也降了。寬帶速度較上週降低 4.9%。根據消費者寬帶研究網站 Broadband Now 的數據，加州聖何塞的下載速度中位數下降了 38%，紐約下降了 24%。
網絡需求激增仍未到峰值，政府要求視頻網站“勒緊視頻體積，節省網絡流量”
隔離使得人們更加依賴網絡來進行交流、工作、學習和娛樂。
平時只需要喊一嗓子的事兒，如今可能需要開一個視頻會議；尤其是當學校無法開學的時候，大量的小、中、大學的師生，就不得不依賴極耗流量的視頻會議來保證課業進度。
而那些在家無所事事的人，就開始看視頻、看直播、玩遊戲。
負責數字政策的歐盟專員、前法國電信首席執行官 Thierry Breton 有點著急，他說“目前的用網量已經在大幅增加，但仍未到峰值”，所以在出現重大問題之前，必須儘快積極行動起來。
為此，歐盟監管者開始希望視頻、直播公司壓縮視頻體積，以求節省帶寬；美國監管機構則對無線運營商開放更多頻段，以增加其網絡容量。
Facebook, Disney, Microsoft, Sony, Netflix, and YouTube紛紛響應，暫時降低下載速度和視頻質量，來節省帶寬。
迪士尼準備在法國上線的“迪士尼+”流媒體服務宣佈推遲兩週；微軟 Xbox 要求遊戲公司儘量減少沒必要的更新。
美國運營商積極利用 AI 解決流量擁堵
Verizon聲稱在用 AI 來解決網絡“交通堵塞現象”。其預測算法每秒監視數百萬個網絡接口中超過 4GB 的數據流，每兩個小時對超過 60000 個家庭路由器進行一次自動化測試。通過對性能模式的分析，提前預判可能出問題的線路，及時做好規劃，節省大量的人力和浪費。
AT＆T使用一系列虛擬化技術來緩解用網高峰，其中之一就是所謂的“增強控制，編排，管理和策略”（ECOMP）。同樣也使用 AI 來預判事故，管理第三方雲，並協助技術人員從無人機拍攝的視頻中找出基站的損壞部分。
沃達豐使用基於 Google Cloud 的系統“Neuron”，實時生成分析，自動為擁堵路線分配更多帶寬，減少空閒線路帶寬。
澳洲電信也在使用 AI 預判事故、分配資源。
中國運營商啟動應急預案，保障網絡通暢
中國的運營商應對方式相比起來，屬於實在型。三大電信央企承諾，為 116.95 萬人次免停機，足不出戶即能辦理各項業務。
中國電信10000 客服中心利用 AI 智能客服，依託增值業務運營中心建設運營的智能客服雲平臺，快速推出智能語音導航“即需即配”方案。並從 1 月下旬開始在全國啟動“居家座席”，目前已開通超 1.35 萬，保障每日 100 餘萬次的人工話務量。
中國移動和中國聯通紛紛啟動全網應急響應機制，通過建立重保場景、加強重要區域網絡監測等措施，強化應急保障力度，保障通信網絡暢通。
保障網絡暢通的全新思路：邊緣計算
除此之外，被譽為 5G 時代的下一個風口的邊緣計算，也將成為運營商應對網絡流量激增的有利武器。相對於雲計算，邊緣計算更接近於用戶終端，因此有更低時延，傳輸安全性也得到了保障；同時因為邊緣側的設備很多，流量負載也會更加均衡。
邊緣計算是一種新的範式，它讓計算和數據存儲到更接近終端的地方。與傳統的雲計算形成鮮明對比，傳統的雲計算將計算集中在少數幾個超大規模的數據中心，而邊緣設備可能在 100 英里之外，這時邊緣計算的優勢就發揮出來了，可以大大降低時間延遲。雖然降低時延是一個重要的用例，但它不是邊緣計算的全部。邊緣計算的另一個用例是最小化雲端的網絡流量，或者稱為雲卸載，這對緩解網絡擁堵意義重大，可以有效防止大型網絡服務崩潰。
雲卸載非常典型的用途是處理視頻或音頻數據，這兩種數據最佔用帶寬。亞洲一家擁有 1 萬多個分店的零售商正在使用邊緣計算技術提供視頻監控和店內語言翻譯服務，節省了許多上傳至 AWS 的流量費，當然一些重要的數據可以在邊緣側處理後上傳至雲端進行持久化，大大節省了計算和流量成本。
和雲共生，彌補雲端不足
正如前面說的，邊緣計算並不是將服務從雲端徹底移除了，而是擴展了雲的範圍。它不會影響工作負載遷移到雲計算的趨勢，隨著時間的推移，雲和邊緣之間的界限將變得模糊。
邊緣和雲是相互協同的，在 AWS 和微軟 Azure 等公有云供應商的邊緣計算計劃中可以看出來。如果一個企業想要做邊緣計算，亞馬遜現在會給你發送一個 AWS 前哨站——一個完全集成的計算和存儲架構，模仿亞馬遜自己數據中心的硬件設計。客戶可以將它安裝在自己的數據中心，由亞馬遜幫助進行監控、維護和升級，這樣就彌補了雲計算的一些弊端。
分階段建設，逐步深入邊緣計算
雖然有些應用程序中的計算可以在本地設備運行，但是也有一些需要雲端的計算能力，而且還要低延遲，這種場景就需要一個更接近用戶端的計算基礎設施。這個基礎設施聽起來很像雲，但是比現在的超大規模數據中心分散得多，這個既像雲又處在邊緣側的基礎設施可能會分三個階段到來。
第一階段是利用公有云服務商提供的多個區域的雲服務。例如，AWS 在 22 個城市擁有數據中心，從一個區域到多個區域可以大大減少延遲。
第二階段是
將邊緣延伸到更深的層次，利用成百上千個位置的基礎設施，而不是僅僅幾十個城市的超大規模數據中心。將靜態內容緩存到更接近終端用戶的地方，比如 Cloudflare 的 CDN 覆蓋了全美 194 個城市。
第三階段是將邊緣基礎設施移動到網絡的接入端，類似一個微型數據中心，而這個微型數據中心的規模大大減小可能只有一個服務車，可以部署在路邊或信號塔的周圍。
軟硬兼施，才是邊緣計算的未來
上面我們已經概述了邊緣計算的各種體系結構以及“邊緣”計算的各種部署方案。然而，這個行業的最終方向將會統一，不管邊緣位於何處，都可以用同樣的工具和流程來管理雲和邊緣工作負載。這就需要對雲中部署、伸縮和管理應用程序的軟件進行改進。
此前，雲中的應用程序一直都是基於單一數據中心的架構，而現在像谷歌的 Anthos、微軟的 Azure Arc 和 VMware 的 Tanzu，都是以分佈式彈性部署容器的方式來構建雲基礎設施軟件。幾乎所有這些產品都有一個共同點: 它們基於 Kubernetes，這已經成為管理集容器類應用程序的主要方法。
Kubernetes 是一個面向應用的容器集群部署、管理及編排系統，旨在為最終用戶屏蔽物理/虛擬計算、網絡、存儲基礎設施的複雜度，關注以應用為核心、以容器為基礎的自動化運維平臺。
你的應用集群可能位於由邊緣、內部環境和公有云組成的異構基礎設施之上，但是有了 Kubernetes，就可以輕鬆地管理各種應用，完成分佈式彈性部署。
雖然現在邊緣計算仍處於非常早期的階段，但也有了很多商用實踐，隨著物聯網大潮的來臨，相信邊緣計算也會在計算領域留下濃墨重彩的一筆。
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