[[199667]]

AWS Greengrass是一款新推出的軟件，可以滿足客戶的需求，而這些需求不一定能在亞馬遜海量的公有云數(shù)據(jù)中心內(nèi)實現(xiàn)。它將計算、消息傳遞和數(shù)據(jù)緩存帶入本地設(shè)備，專門針對邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的新興趨勢。

Forrester Research的一項研究表明，大約35%的生產(chǎn)IoT應(yīng)用的公司希望擁有邊緣功能。這反映了物聯(lián)網(wǎng)更為復(fù)雜的用途的演變，而AWS近期的舉措反映了其在這個市場中想要擁有一席之地的意圖。

“當(dāng)你看到亞馬遜正在做什么，以及他們?yōu)槭裁匆@樣做的時候，你總是要看看他們從客戶那里得到了什么反饋”，馬薩諸塞州劍橋市的Forrester公司的分析師Jeffrey Hammond說，“他們已經(jīng)開始走向邊緣，因為客戶正把他們推向邊緣”。

Hammond說，物聯(lián)網(wǎng)中出現(xiàn)了兩條戰(zhàn)線。第一個是連接設(shè)備，它往往更簡單，依賴于傳感器或移動設(shè)備。 第二個——也是AWS與Greengrass的目標——是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，在某些機器上投資了1000萬美元的公司，將不會在高功率CPU的邊緣設(shè)備上花費額外的資金。

然而，AWS在這個市場上并不孤單。 思科、通用電氣和PTC都傾向于使用其特有的技能來獲得該領(lǐng)域的優(yōu)勢。而亞馬遜可以依靠其云端的專業(yè)知識，像微軟和谷歌這樣的競爭對手也已經(jīng)進軍到這一市場上了。

“亞馬遜的與眾不同之處在于，它從主流開發(fā)者的角度出發(fā)，使用AWS Lambda作為Greengrass核心，”Hammond表示，“這是我們看到的網(wǎng)絡(luò)和移動開發(fā)者所做的事情的延伸，而不是傳統(tǒng)的技術(shù)和嵌入式的解決方式。”

多年來，AWS的高管把公有云的興起描繪成一條單行道——所有的工作都會最終搬到那里，永遠不會再回到客戶的辦公室。但云上的先鋒部隊已經(jīng)軟化了這一立場，以適應(yīng)混合部署。AWS Greengrass進一步推進，使AWS計算資源可以在亞馬遜云數(shù)據(jù)中心之外可用。基于同樣的AWS軟件可運行在云和本地，使得亞馬遜最接近于具有混合云的能力。

Greengrass于去年11月的最后一天發(fā)布，并于今年6月份在14個AWS地區(qū)中的四個地區(qū)得到普遍的支持。它依靠Lambda函數(shù)在客戶自己的機器上執(zhí)行作業(yè)，企業(yè)可以使用它跟蹤內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)上的傳感器和機器數(shù)據(jù)。它結(jié)合了AWS IoT平臺和AWS IoT Button，并內(nèi)置于Snowball Edge中，這為流行的數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備增加了計算能力。

不是所有的東西都適用于公有云

Stanley Black&Decker的Digital Accelerator為公司的不同業(yè)務(wù)部門提供服務(wù)。其中一組致力于將IoT功能構(gòu)建在個人工具和設(shè)備中，而另一組則希望使用IoT設(shè)備在非傳統(tǒng)環(huán)境中創(chuàng)建數(shù)字工作區(qū)，如網(wǎng)站建設(shè)。

后一種情況下，邊緣設(shè)備對于克服與云的連接的限制至關(guān)重要。

Stanley Black&Decker Digital Accelerator的軟件工程總監(jiān)Hamid Montazeri說：“根據(jù)物理學(xué)定律，這一響應(yīng)時間有幾百毫秒的延遲，但它在控制系統(tǒng)中具有不穩(wěn)定因素。”

AWS轉(zhuǎn)向解決邊緣計算，說明了為什么并不是所有場景都適用于使用云。不過，這并不令人意外，因為每個基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商都必須為科技市場的下一個大前沿做好準備，坐落于波士頓的存儲創(chuàng)業(yè)公司和AWS合作伙伴ClearSky Data公司的首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人之一的Laz Vekiarides說。

不過，AWS Greengrass并沒有真正解決連接問題。他說，只要亞馬遜和其他云供應(yīng)商將巨大的數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)定位在無處不在的地步，那么這樣的網(wǎng)絡(luò)問題就會持續(xù)下去。

Vekiarides表示，一些擁抱云的公司需要了解在云上什么可以做以及什么不能做。 例如，他們可能會將POS處理和事務(wù)處理放在云中，但是很多需要即時響應(yīng)和用戶交互的IoT應(yīng)用無法到達那里。

GE Energy Connections副總裁兼首席數(shù)字官Steven Martin表示，隨著對計算能力的需求的不斷上升，以及對光速和其他延遲因素的挑戰(zhàn)，邊緣設(shè)備變得越來越復(fù)雜。該公司與多家公有云提供商合作。

Martin說，到目前為止，亞馬遜已經(jīng)解決了關(guān)于更多計算能力問題的最簡單的部分。他在去年11月加入GE之前曾幫助構(gòu)建Microsoft Azure。更大的挑戰(zhàn)在于系統(tǒng)上有多少業(yè)務(wù)邏輯，如何管理兩者之間的交互，以及給予邊緣設(shè)備多大的自主權(quán)等等。

“任何稱職的開發(fā)人員都可以在兩個端點之間架起橋梁，”馬丁說，“真正的價值在于管理復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯，并在中央控制與邊緣之間的模型間進行應(yīng)用程序設(shè)計或編排。”

也值得注意的是，從架構(gòu)上看，AWS是基于Lambda而不是裸機上的服務(wù)，Vekiarides表示。不僅僅是提供一個與其他物理基礎(chǔ)設(shè)施具有相同的價格標簽的盒子，亞馬遜還需要在此有所區(qū)分。

“如果他們提供一個完整的核心，并且在Ashburn或Portland的管理環(huán)境之外擁有英特爾核心，那么與從Dell或Quanta或其他任何大型OEM廠商所購買的產(chǎn)品就沒有什么區(qū)別了。”Vekiarides說，“你總能看到這些東西包裹著計算基礎(chǔ)架構(gòu)。”

但對于Stanley Black&Decker來說，AWS Greengrass解決了多個問題。當(dāng)客戶不希望某些數(shù)據(jù)離開工廠時，這一點就很重要，它甚至可以作為某種過濾器。

Montazeri說，這些傳感器可以收集大量數(shù)據(jù)，但并不是所有的數(shù)據(jù)都必須到云上。例如，如果傳感器每60秒檢查一次更改，那么管理員可以指示邊緣設(shè)備僅發(fā)送指示這些更改的數(shù)據(jù)，而不是在一小時內(nèi)收集的所有60個數(shù)據(jù)點。有效修剪數(shù)據(jù)的能力降低了存儲需求，從而降低了成本。

也許更重要的是，將Lambda函數(shù)引入工廠的能力意味著在整個環(huán)境中可以應(yīng)用相同的方法。這包括在AWS上構(gòu)建應(yīng)用程序時使用相同的規(guī)則引擎和功能即服務(wù)，以及在本地部署軟件之前在云中所采用的許多身份驗證和授權(quán)機制。

“它在新環(huán)境中創(chuàng)造了發(fā)展的一致性，也就是在云中我們所習(xí)慣的，現(xiàn)在我們也可以將這些知識應(yīng)用于邊緣。” Montazeri說，“這比學(xué)習(xí)一個全新的平臺并且學(xué)習(xí)平臺的所有細微之處要好得多。”