2022年边缘计算市场和用户洞察报告.pdf

边缘计算市场和用户边缘计算市场和用户洞察报告洞察报告（2022年年）云边协同云边协同产业方产业方阵阵2022年年6月月前前言言边缘计算近年来备受关注，与集中式云计算相比，边缘计算更靠近用户数据产生源头的一侧，在计算时延、带宽成本、安全保护、敏捷部署等方面具备较大优势，更好的满足用户愈发样化的算力需求，推动算力泛在化发展。本报告以“边缘计算市场和用户洞察”为主题，旨在测算我国边缘计算市场规模、确立边缘落地形态分类、洞察用户应用现状、绘制产业全景，同时展望边缘生态未来发展趋势，为产业发展贡献一份力量。目录目录一、边缘计算发展概述.1二、边缘计算市场稳定增长，未来发展空间广阔.2三、边缘形态多样化落地，边缘分类模型正式建立.3四、边缘生态初步建立，产业全景图覆盖软硬各环节.4五、洞见边缘应用现状：企业用户边缘计算应用调研项目.5（一）调研背景.5（二）应用现状一：用户在边缘侧部署类型多样化，开始规模化投入部署.6（三）应用现状二：边缘侧技术和应用以数据类为主，数据处理和分析、边缘 AI、边缘存储备受关注.7（四）应用现状三：边缘系统建设应用成效较为显著，但实际落地仍面临诸多挑战.9（五）应用现状四：用户将在边缘侧持续投入，未来空间广阔.11六、未来展望.11（一）边缘原生理念兴起，技术创新推动边缘应用落地.11（二）边缘计算与行业进一步融合紧密，场景不断拓展.18（三）边缘开源协同不断深化，加速生态融合.20边缘计算市场和用户洞察报告（2022）1一、边缘计算发展概述我国边缘计算相关政策陆续出台我国边缘计算相关政策陆续出台，环境不断完善环境不断完善，推动产业协同推动产业协同落地发展落地发展。国务院“十四五”数字经济发展规划指出要“加强面向特定场景的边缘计算能力”，“十四五国家信息化规划”中也提出要“构建具备周边环境感应能力和反馈回应能力的边缘计算节点，提供低时延、高可靠、强安全边缘计算服务”。边缘计算相比于集中式云计算，更靠近用户业务数据源头的一侧，更好的满足用户在低时延低时延、带宽带宽成本降低成本降低、安全与隐私保护安全与隐私保护、弹性敏弹性敏捷部署捷部署等方面的需求。中国信息通信研究院在 2020、2021、2022 连续三年征集的云边协同创新实践案例显示，边缘计算已经覆盖了工业、能源、交通、通信等多个行业，实现业务低时延计算、降低云端计算压力和网络带宽成本、满足数据安全合规等用云需求。伴随数字化转型浪潮的快速推进，边缘计算赋能千行百业的时代已经到来。边缘计算市场和用户洞察报告（2022）2二、二、边缘计算市场稳定增长边缘计算市场稳定增长，未来发展空间广阔未来发展空间广阔中国信通院通过前期市场和企业用户调研测算，20212021 年我国边缘年我国边缘计算市场规模达计算市场规模达到到 436436.4 4 亿元亿元，其中边缘硬件规模市场其中边缘硬件规模市场为为 290290.2 2 亿元亿元，边缘软件与服务市场规模达边缘软件与服务市场规模达 146146.2 2 亿元亿元，预计年平均增速超过 50%，2024 年边缘计算市场整体规模达 1803.7 亿元，增长空间广阔。来源：中国信息通信研究院图 1:我国边缘计算市场规模及增速来源：中国信息通信研究院图 2：2021 我国边缘计算硬件及软件服务市场规模边缘计算市场和用户洞察报告（2022）3三、边缘形态多样化落地，边缘分类模型正式建立尽管产业各方对“边缘”有各种各样定义，但基本围绕时延、网络、位置等核心方面去定义和分类边缘计算。中国信通院基于云区域云区域边缘边缘、网络边缘网络边缘、企业边缘企业边缘、设备边缘设备边缘等创类别划分边缘。但值得注意的是，“边缘”位置本身并不重要，用户在需要“低延时”、“带宽节约”、“敏捷部署”、“安全隐私”等数字化场景时，都可以称之为边缘。图 3：边缘分类1.云区域边缘：将中心云公有云服务能力延伸和下沉，主要是在骨干网分布点上，提供针对特定区域或是广域覆盖边缘资源，例如互联网边缘云等形态。2.电信网络边缘：利用运营商网络边缘接入点，根据需求建设资源池规模、服务种类差异化的边缘服务，例如 5G MEC、CDN 等形态。3.企业数据中心边缘：根据企业数据中心和托管设施布局，构建边缘计算服务，满足数据安全合规、低延时等要求。4.设备边缘：根据业务现场或是远程位置，部署在 IoT 终端设备等边缘位置，本地化实时计算和处理。边缘计算市场和用户洞察报告（2022）4四、边缘生态初步建立，产业全景图覆盖软硬各环节边缘生态包括云厂商、电信运营商、软件行业解决方案厂商、系统集成商等，边缘计算产业全景图覆盖边缘硬件、物联网边缘、边缘云、边缘软件与工具、边缘应用和边缘安全等各环节要素，助力边缘业务应用落地。图 3：2022 边缘计算产业全景图边缘计算市场和用户洞察报告（2022）5五、洞见边缘应用现状：企业用户边缘计算应用调研项目为进一步深入研究边缘计算在企业用户应用的现状及未来规划，2022 年中国信通院联合云边协同产业方阵及产业各方启动用户边缘计算应用调研项目，旨在洞见用户边缘计算应用现状，为未来发展提供实践指引。（一一）调研背景调研背景参与本次调研项目的企业所在行业包括互联网、制造、交通运输、政府、能源、医疗等。图 4：参与调研企业所在行业调研企业规模分为 50 人以下、50-100 人、100-500 人、500-1000人、1000-3000 人和 3000 人以上六个区间。边缘计算市场和用户洞察报告（2022）6图 5：参与调研企业规模参与调研的企业成立时间范围包括 2000 年以前、2000-2005 年等六个区间。图 6：参与调研企业成立时间（二）（二）应用现状一应用现状一：用户在边缘侧部署类型多样化用户在边缘侧部署类型多样化，开开始规模化投入部署始规模化投入部署在边缘部署类型方面在边缘部署类型方面，在调研群体中，当前用户采用私有化边缘云解决方案的比例达到 59.4%，其次是公有边缘云服务、IoT 边缘计算、边缘软件解决方案。图 7:企业用户边缘计算部署类型在部署成本方面在部署成本方面，在调研群体中，在 2021 年企业 IT 基础设施投边缘计算市场和用户洞察报告（2022）7入方面，16.5%的企业在边缘计算投入成本占企业 IT 基础设施的 5%以内，23.1%的企业投入占比达到 5%-10%，34.5%的企业投入占比达到10%-20%，13.2%的企业投入占比达到 20-30%，12.7%的企业投入占比达到 30%以上。图 8:2021 年企业用户边缘计算部署成本占比 IT 基础设施百分比（三）（三）应用现状二应用现状二：边缘侧技术和应用以数据类为主边缘侧技术和应用以数据类为主，数据处理和分析、边缘数据处理和分析、边缘 AI AI、边缘存储备受关注、边缘存储备受关注在技术应用方面在技术应用方面，在调研群体中，当前边缘数据处理和分析、边缘虚拟化、边缘存储和边缘网络成为已经落地的占比超过50%的技术，用户在未来关注的技术方面，边缘 AI 占比达 62.7%，成为热点边缘技术领域。边缘计算市场和用户洞察报告（2022）8图 9:企业用户边缘计算目前应用技术图 10:企业用户边缘计算未来重点关注技术在落地场景方面在落地场景方面，在调研群体中，数据采集、视频监控、物联感知、远程控制实践落地比例靠前，均超过 50%，部分新兴场景，例如VRAR、云游戏等，仍处于蓄势待发之势。边缘计算市场和用户洞察报告（2022）9图 11:企业用户边缘计算应用场景（四四）应用现状三应用现状三：边缘系统建设边缘系统建设应用成效较为显著应用成效较为显著，但但实际实际落地仍面临诸多挑战落地仍面临诸多挑战在效益提升方面在效益提升方面，在调研群体中，提升业务敏捷部署、降低时延、带宽成本节约、数据安全提高成为用户部署边缘计算之后带来的显著成效。边缘计算系统因轻量化特点，可以帮助用户在业务现场灵活部署，满足业务多样化、时延、成本和安全的要求。边缘计算市场和用户洞察报告（2022）10图 12:企业用户边缘计算部署效益提升在系统部署和使用上在系统部署和使用上，在调研群体中，超过 60%用户较为满意，37.7%用户认为还需改进。图 13:企业用户边缘计算部署和使用满意度在应用挑战方面在应用挑战方面，在调研群体中，与现有 IT 基础设施集成或协同困难、边缘系统管理复杂、维护系统可靠稳定运行成为主要挑战和阻碍。图 14:企业用户边缘计算部署与落地挑战边缘计算市场和用户洞察报告（2022）11（五五）应用现状四应用现状四：用户将在边缘侧持续投入用户将在边缘侧持续投入，未来空未来空间广阔间广阔在未来投入方面在未来投入方面，在调研群体中，超过 90%的用户将持续在边缘计算投入，并且在边缘云服务、边缘软件及解决方案和边缘硬件设备均超过 50%比例。图 15:企业用户未来在边缘计算投入图 16:企业用户未来在边缘计算投入方向边缘计算市场和用户洞察报告（2022）12六、未来展望（一一）边缘原生理念兴起边缘原生理念兴起，技术创新推动边缘应用落地技术创新推动边缘应用落地边缘原生聚焦在分布式异构环境下，软硬件架构设计和开发充分边缘原生聚焦在分布式异构环境下，软硬件架构设计和开发充分利用边缘特性利用边缘特性，包括物理位置包括物理位置、网络环境网络环境、轻量弹性等轻量弹性等，帮助构建实帮助构建实时动态、弹性敏捷、安全可靠的业务应用时动态、弹性敏捷、安全可靠的业务应用。随着边缘计算的落地发展，业务应用逐步被部署在边缘节点，但由于边缘节点通常面临设备海量接入、位置分散广泛、计算资源受限、网络环境复杂等挑战，需要与中心云协同构建云边端分布式计算架构，满足应用分布式部署和运行需求，针对边缘侧的技术方案也不断创新发展，Eclipse Foundation 组建成立 Edge native 工作组，旨在探索边缘原生技术创新，Gartner 也提出 Edge Native 概念，并强调边缘原生并不等于云原生，相比于 Cloud native 利用水平扩展能力实现快速部署，Edge Native 更专注在实时和动态化，在硬件、弹性和扩展性、数据、管理等十个方面的差异。边缘计算市场和用户洞察报告（2022）13图 17:边缘原生参考技术架构（1 1）边缘原生基础设施边缘原生基础设施 边缘原生物理硬件：在边缘芯片方面在边缘芯片方面，相比于集中式资源池的 x86 架构，边缘侧不同业务应用场景存在的多样性需求，催生出轻量化、场景化的异构计算发展模式。其中，受益于边缘机器视觉、边缘大数据智能分析等场景需求不断增加，边缘 AI 芯片近年来发展迅速，各厂商纷纷推出功耗更低、可编程性、算力更强的边缘 AI 计算芯片，执行处理器密集型人工智能计算，通过软硬协同的方式完成计算、存储等工作，减少或消除了将大量数据发送至远程位置的需要，极大提升了边缘侧的数据处理能力，同时保障数据的安全性和私密性。在边缘算力形态方面在边缘算力形态方面，由于在边缘侧用户通常面临业务需求多样化，对算力部署位置、功能要求不一，边缘一体机、边缘 AI 盒子、边缘智能网关等物理设备能够实现边缘算力快速部署、设备就近接边缘计算市场和用户洞察报告（2022）14入、数据本地化处理和存储，帮助用户根据业务需求，实现算力资源按需、敏捷部署，进一步落地边缘业务。边缘原生计算边缘侧通常算力资源有限边缘侧通常算力资源有限，轻量化轻量化、内存占比更少的虚拟化技术内存占比更少的虚拟化技术尤为重要尤为重要。容器技术相较于集中式部署模式的物理机和虚拟机，具备轻量化、标准统一、异构兼容、弹性敏捷等显著特点，为应对当前边缘计算资源受限、边缘设备异构严重、应用分发部署复杂等问题提供了解决方案，并通过边缘单元组、节点自治、流量治理等技术增强能力满足边缘地域和业务需求。但当前边缘网络通常具有弱网、单通网络、不信任网络等特点，原生 Kubernetes 并不直接解决容器网络问题，Edge Mesh、FabEdge 等边缘容器网络解决方案也由此诞生，旨在解决边缘计算场景下容器互联互通的挑战。但边缘原生容器资源占比依旧较大，在部分资源受限边缘设备上运行 docker 等容器运行时依旧面临挑战。更轻量化的、基于二进制指令格式的运行时 WebAssembly 技术创新发展，产业界也开始探索将WebAssembly 作为边缘二进制的运行环境到。目前为止，CNCF 已经正式接收包括 WasmEdge Runtime、wasmCloud、Krustlet 等项目，OpenYurt、SuperEdge 等国内开源边缘计算平台也开始支持管理WasmEdge 应用，进一步拓展边缘计算在更多场景落地。边缘原生网络边缘计算市场和用户洞察报告（2022）15边缘网络是边缘计算基础设施重要组成部分，边缘场景对网络带宽和性能方面需求显著增加，对时延、抖动等方面要求愈加严格，面临大规模敏捷连接、确定性保障、服务质量、运维等方面挑战。在边缘跨异构网络广域网连接时，SD-WAN 方案支持网络资源的敏捷管理，以便在需要的时间和地点调配网络资源；在 IoT 边缘连接方面，通过 5G、LTE-M（Cat-M1）、NB-IoT（窄带物联网）等技术实现大规模终端连接；在网络服务稳定可靠方面，通过网络汇聚点（如电信机房和互联网交换中心）延伸、边缘专用（确定性）网络等方式减少网络跳数、降低服务时延、保障稳定性和连续性；在运维保障方面，融合 AI 能力，通过智能化网络运维等技术实现边缘网络统一监控运维、跨域编排、服务保障。边缘原生存储边缘存储将数据存储在靠近数据产生源头的存储设备，大幅度缩短了数据产生、计算、存储之间的物理距离，为边缘计算提供高速低延迟的数据访问。与集中式云存储不同的是，边缘存储具备位置分布式、存储介质异构、可靠性较低等特点，面临不同地理位置的结构化、非结构化等类型的数据统一存储。目前，边缘存储主要包括以下几种技术：1.异构存储设备：不同边缘节点的存储硬件通常资源异构，存储介质和存储设备多样性（如 SSD、NVM 等），边缘存储技术根据存储硬件特性，进行相边缘计算市场和用户洞察报告（2022）16应优化，提升读写效率。2.边缘分布式存储：边缘存储面临数据分散在不同边缘节点，中心云资源池作为master 节点，统一管理边缘节点、存储任务、数据管理等，边缘节点存储业务生产数据，并实现云边协同，进行数据的传输、同步、更新等策略配置。3.去中心化存储：去中心化存储能够有效利用闲散存储资源，利用点对点等技术将边缘节点组成去中心和存储集群，并结合区块链等技术实现存储价值交易，在保障数据稳定性同时，充分降低存储成本。4.边缘存储备份容灾：单个边缘节点通常存储可靠性较低，在一些关键场景下，需要配置备份容灾策略，保障数据安全性，例如云边协同、边缘集群备份等。边缘原生存储技术仍然处在不断探索和发展萌芽期边缘原生存储技术仍然处在不断探索和发展萌芽期，集中式云存集中式云存储在边缘侧并不能完全直接复用储在边缘侧并不能完全直接复用，通过如何进行边云通过如何进行边云、边边直接的存边边直接的存储协同储协同，也是未来需要解决关键挑战也是未来需要解决关键挑战。（2）边缘原生平台能力边缘原生平台能力在边缘原生基础设施上，边缘原生平台能够帮助用户降低边缘节点管理和使用复杂度，通过功能组件的方式开放给用户，以拓展边缘计算服务能力，满足边缘场景的业务多样化需求。值得注意的是，边边缘计算市场和用户洞察报告（2022）17缘原生平台并不能独立存在的，而是构建在云边端一体化的分布式架构之下，实现应用敏捷部署。边缘设备管理：在物联网边缘计算场景，海量设备稳定接入成为边缘原生计算平台重要能力。边缘平台的 IoT 设备管理在设备接入、协议转换、数据缓存、数据上报、设备监控、安全等方面实现终端设备统一管理。边缘数据管理：在终端设备接入边缘平台之后，在数据处理方面，边缘流式数据处理通过 SQL 方式处理流数据，帮助用户更好了解设备状态及感知数据，实现快速分析和智能决策；在数据存储方面，边缘时序数据库支持时序数据的快速写入和持久化，可以有效解决边缘计算场景下海量时序数据写入、读取和存储成本等问题和挑战。边缘中间件：随着边缘计算不断发展，中间件也不断向边缘下沉，例如边缘原生物联网消息 MQTT 中间件，实现异构数据接入、处理、转发等。随着边缘平台的规模化建设，微服务、数据库、消息处理等中间件将会进一步下沉至边缘，同时与中心云协同，更好的满足边缘业务需要。边缘 Serverless：边缘计算市场和用户洞察报告（2022）18Serverless 成为云计算领域重要服务能力，其无需预先配置资源、自动弹性伸缩等特点实现高效服务。边缘 Serverless 能够满足边缘事件触发、大流量、数据处理、可编程网络等边缘侧需求，并降低管理底层服务器和编排层的复杂性。此外，边缘 Serverless 可以降低边缘服务 TCO，根据需要进行部署，然后快速释放，降低开发成本。边缘智能：随着 5G、物联网时代的到来，为借助边缘侧数据采集便利、实时处理计算等特点，人工智能技术逐步从中心云向边缘下沉，通过将模型在边缘和云端进行协同推理和训练，并融合协同推理、增量学习、联邦学习、模型优化等技术，实现边缘智能。但目前面临边缘数据异构、数据样本少、安全与隐私等诸多挑战。目前大多数落地应用以在边缘侧部署智能应用为主，面临数据异构、数据样本少、数据安全等挑战，阻碍大规模边缘智能应用开发和部署。（3）边缘原生应用服务边缘原生应用服务边缘原生应用是指依托边缘计算完成业务应用，随着边缘基础设施、平台服务的规模化落地，边缘机器视觉、物联感知、边缘渲染、可穿戴设备等一系列边缘原生应用开始创新性出现，在工业、零售、医疗、交通、文娱等行业场景逐渐落地，例如 AI 工业质检、设备预测性维护、边缘实时渲染、交通系统监控等，满足低延时计算、网络边缘计算市场和用户洞察报告（2022）19可靠性、带宽成本降低等需求，加速各行业数字化转型。（二二）边缘计算与行业进一步融合紧密，场景不断拓展边缘计算与行业进一步融合紧密，场景不断拓展随着用户边缘侧投入不断加大，边缘计算在各行业落地进一步加快。在最新的 2022 云边协同创新实践案例显示，边缘计算已经在工业、物流、视频、政务、交通、零售、社区、能源等行业落地，并取得显著成效，加速各行业数字换转型。案例名称案例名称类型类型基于 Local 5G 的云上智能驾驶舱工业互联网/智能制造5G 专网+边缘计算助力汽车制造行业智慧物流建设智慧物流华北油田云边协同项目工业/能源基于算力网络的省级阳光厨房示范项目视频基于区块链的可信工业分布式云项目工业/金融西安航空大数据中心平台项目工业中国铁塔视联监控平台视频基于 5G MEC 边边协同和 AI 的工业制造特定工序自动化应用工业边缘计算市场和用户洞察报告（2022）20表 1:2022 分布式云与云边协同创新实践案例（三）（三）边缘开源协同不断深化，加速生态融合边缘开源协同不断深化，加速生态融合开源技术有助于整合边缘计算碎片化生态，聚集产业各方力量，吸纳广大从业者参与到相关技术、平台、社区、生态的研究和运营工作中来，将有力推动边缘计算技术快速发展，推进相关应用场景规模化落地。临沂国土空间规划“一张图”项目政务阿里云 IoT 道路停车云边协同交通中国联通 5G+MEC+CDN 协同边缘云大视频分发服务平台商用实践视频算力分发在云边 AI 协同智慧零售的应用智慧零售基于阿里云边缘云节点构建的威尔视觉云游戏服务平台游戏海尔基于 5G MEC 的云边协同创新实践应用工业中国联通 5G+MEC 车路协同边缘云服务平台交通咪咕游戏云平台游戏分布式精准云中兴南京滨江工厂项目工业云边协同智慧社区项目智慧社区云边协同交通基础设施建管养一体化平台交通边缘计算市场和用户洞察报告（2022）21例如，Linux 基金会下设 LF Edge 组织，旨在为独立于硬件、硅、云或操作系统的边缘计算建立一个开放的、可互操作的框架，促进物联网、电信、企业和云生态系统的跨行业协作、加快组织对边缘计算的采用和创新步伐。表 2:开源项目序号项目开源方基金会1EdgeX Foundry/LF Edge2Baetyl（原 OpenEdge）百度LF Edge3StarlingXIntel、WindRiverOpenStack4KubeEdge华为CNCF5K3SRancher LabsCNCF6OpenYurt阿里CNCF7SuperEdge腾讯、Intel 等/8FabEdge博云CNCF9KuiperEMQLF Edge