以下是现场速记。

 

戴尔科技集团全球副总裁 大中华区售前系统工程部总经理 杨捷

 

杨捷：很高兴又来参加CIO大会，去年参加的时候也有讲到边缘的话题，今天基于过去一年的实践，再把我们在边缘计算方法的认识、成果，希望跟大家一起做的事情汇报一下。

 

昨天吴总在大会上讲到，戴尔科技集团在IT领域看未来大概有五个方向：现代化的工作模式、多云、数据基础架构现代化、边缘和安全。为什么会在一个IT公司把边缘作为未来的方向?边缘因此说涵盖的技术很广、应用场景很广，跟核心业务有非常紧密联系的领域。

 

戴尔的角度如何定义边缘?要是到网上去查，边缘计算有很多种不同的定义，每个客户和合作伙伴都有自己的看法。我们认为边缘是在靠近数据生成的地方，数据在这里被产生、被使用，能够发挥价值，以此带动业务的创新，所以这是我们现在对边缘计算的理解。

 

可以看到我们特别着重于数据，由数据的价值带来业务的创新。过去的一年我也是深有体会，跟客户和合作伙伴一起看到确实是实实在在发生的。

 

谈到数据的价值，我们要从几个维度观察一下。前面提到数据产生的地方，数据一旦产生，我们能够快速进行搜集、整理、处理、再利用，速度越快越好。我们拿了一个2018年的报告，虽然有点久，但确实是反映了数据的发展。当时的现状是有90%的企业数据产生是在数据中心加上云，只有10%是在边缘。我们到2025年只剩下两年的时间，75%的数据会在边缘产生，需要进行即时处理，所以比重已经大大地改变。

 

很多数据都是需要马上发挥作用，也要进行实时处理，在座的很多专家在你们的企业里面都已经用到这样的场景，已经实现了这样的场景。实时处理数据的话，接下来会怎么样?通常我也听到很多客户的数据是历史沉淀下来的，大家感觉有点鸡肋，弃之可惜，食之无味，但现在新的技术的产生、应用模式给我们数据的价值发挥带来了新的机遇，就像人工智能、大数据分析等等，可以让我们能够把历史的数据，几个月甚至几年的数据再挖掘出来，继续分析，发挥更多业务上创新的价值。

 

数据价值从另外一个维度，就是数据的加工处理方式来讲，我相信在座的对这座金字塔应该都非常认同、非常熟悉，数据从产生变成信息到知识和现在的智能，技术手段确实给我们带来了非常多的便利。

 

正是因为数据的价值在不断展现，结合很多新的技术产生，包括5G、高速网络，这些使得我们的客户在边缘上已经有了很多应用，不是尝试。我们也有进行过统计，就是在创新指数报告里面有三个维度：超过41%的客户说边缘现在是真正的IT战略之一，已经应用促使组织的创新。当然，边缘的环境是非常复杂的，因为我们在生产应用环节，五年前到十年前就已经创建了，不是一个全新建的，同时又要应用新的技术，所以新老技术混杂在环境里面，给到整个边缘应用带来的挑战也是很大的。很多客户都说有超过一半的时间是用于处理复杂性，不是真正用到创新的方向，超过60%的客户看到竞争对手都在做这方面的创新，或者有这方面创新的客户在行业里面就会领先。

 

边缘是创新的动力之一，所以要在边缘上有所突破，我们认为应该解决三个方面的问题：怎样让边缘产生的数据越快地在业务上体现价值，怎样更好地管理和处理在边缘上日积月累下来的海量数据，能够在业务上实现创新，怎样管理边缘环境乃至数据中心和云的复杂性，就是在边缘上跑的应用很多，怎样进行统一的部署和管理，包括后期的升级，数据怎样跨边缘到数据中心到云进行统一的管理，数据的流动怎样能够保证，边缘场景的应用越多带来的安全隐患越多，因为边缘有各种各样的网络接入模式，这些给我们带来很多网络上的挑战，所以怎样保证企业环境的安全边界。

 

边缘在各个行业的应用场景是非常广泛的，我们也有进行梳理。最近在这样几个行业，我们看到的应用是最多的，或者参与的项目也是比较多的。最多的应该是制造业，然后是能源，包括医疗、零售、交通等等。哪些是属于边缘?边缘也有分类和分级，因为在边缘的场景，有些设备纯粹就是设备，产生数据，不负责处理数据，通常定义为Far Edge。边缘的设备产生数据，但是也处理数据，这种叫做Middle Edge。有些场景和设备甚至可以在上面跑应用，所以边缘环境中有非常复杂或者多样性的边缘部署。这些都是为了实现业务的应用场景，所以边缘并不是IT术语，而是业务场景，有了这些业务场景和业务需求以后，边缘产生的数据会搜集、整理到数据中心，然后进行系统性的管理和分析，希望从中挖掘出更多的价值。如果能够打造一个闭环，我们找到数据中心以后有了新的想法、有了新的模型，可以应用到边缘，这样就会形成数据上和业务上的闭环。

 

我们做了相对比较简单清晰的架构整理，边缘计算的平台架构大概分为这样几个层次：最上面肯定是应用场景，然后是边缘应用，前面我也听到汽车上的应用，通过OTA的方式进行迭代，边缘上的应用也是需要迭代管理。现在底层会用到人工智能的推理和训练模式，能够对边缘产生的数据进行处理，再往下就是整个数据的采集、处理、存储和分析功能，最底层就是基础架构层。边缘基础架构层跟我们的数据中心、云又完全不一样，因为工厂、汽车、零售门店环境是不一样的，没有那么好的数据中心的条件，相对都是比较恶劣的环境，怎样能够保证在这些环境中的设备可靠性、稳定性、长期能够安全保证业务运行。

 

图中可以看到几个场景：

 

生物酶制剂的企业有一套现场的工业控制系统，分为很多模块，其中最主要的是管理三个生产车间，原来是每个车间一套系统，都是独立部署、独立管理，但在使用的过程中发现稳定性、可靠性会受到影响，出现多次因为系统故障造成生产连续性的影响。我们帮助对方做了边缘应用系统的改造，相当于把边缘应用需要的基础架构环境进行整合，计算资源、存储资源、网络资源都做到统一的管理，并且做到资源池化，同时为提供系统高可用的架构，能够帮助真正实现数据的安全。这些数据安全是指网络安全，而是指数据备份、恢复，或者是在边缘场景数据防勒索的事件发生得越来越多，所以我们帮助他们去做数据避风港，防勒索病毒的解决方案，能够保证整个生产环境边缘的业务系统有高可用性、高可靠性。

 

电子电气生产企业已经在生产线部署光学检测系统，提升良品率，光学检测设备的数据有结构化和非结构化，既有数据库的也有文件类的。系统运行的过程中发现数据量越来越大，生产线因为系统性能的影响会造成整个生产线效率的降低。我们帮助分析所有系统的问题以后就会发现，进行一个架构改造以后，最大的动作就是把数据库结构化和非结构化分离，就是把数据库和文件类的数据分开，原来都是存在一起的，造成性能瓶颈。边缘生产线的数据库效率马上提升，就是数据的采集和处理。因为图片数据很多，日积月累几百TB，我们在能够横向扩展的架构管理历史沉积下来的数据，帮助他们进行分层管理。生产线需要实时处理的数据，一张图片拍到的产品有瑕疵，我们马上就要进行处理，所以实时处理的数据放在最快的全闪节点上面，然后把历史数据放在大容量归档节点上面。

 

因为有了这样的数据湖平台，上面有大数据分析平台，就是基于Hadoop，所以我们把数据湖对接大数据分析平台，能够对检测算法不停迭代，然后能够有新的算法出来加速算法的形成，回归到一线检测，形成这样一个闭环。

 

过去两年，锂电行业是在飞速发展的，发展的过程中客户也都会面临竞争，很多来自市场和客户更高的要求。锂电行业的质量控制系统是涵盖在整个生产各个环节的，最近我也有参观过生产锂电的企业，生产车间是全部密封的，靠的都是视觉检测系统在现场，物联网也好、IoT也好，现在很多都是用视觉检测，实时判断每个工序上的产品质量，只要检测到有瑕疵马上就自动剔除生产线。瑕疵检测越早越好，因为一个锂电做完以后变成电池包，里面如果有瑕疵就再也不知道了，最后会变成使用过程中的残次品。

 

为什么现在锂电行业特别注重这些?因为很多电池出口都是国外的合规要求，包括汽车生产企业对锂电企业有更高的要求。两年前有过一个生产电池的韩国企业，就是在美国卖电池，遭到整车厂的索赔，索赔金额高达几十亿美金，反过来要求我们锂电生产企业能够提供电池全生命周期的监控，生产线数据不仅要存有瑕疵的数据，而是所有数据每个电池都要有质量追溯系统。这些是造成我们在行业中的客户数据已经从边缘产生的，保存的量或者需要处理的量已经远远超出想像，应该说也是几何级数的增长。

 

我们也是边缘到数据中心的闭环，生产线上把机器视觉的数据搜集下来，通过本地临时的全闪缓存空间，传输到数据中心，数据中心就是做AI算法的迭代，然后把训练好的算法推到生产端进行现场的检测，现场也有两种检测模式：需要推理运算的小的机器，不需要的话就是靠这个工作站，所以也是质量控制系统边缘非常好的场景。

 

最近两天我也有看到不少汽车行业的客户都在谈自动驾驶，这是典型的边缘到数据中心到云，利用数据产生业务价值的典型应用。当然，这里最重要的还是海量的数据怎样从产生到搜集到管理到利用，最后再回到我们的业务创新上面。

 

前面提到，既然牵涉到边缘，复杂性就很高，要比数据中心高出很多。大家可以看到戴尔科技在边缘上也有很多自己的产品，包括边缘网关，特别适合边缘场所里面对温度、湿度、抗震等等要求非常高的设备，从服务器到工作站等等。

 

今天的主题是通过边缘让数据发挥更大的价值，对数据的管理是戴尔比较拿手的一件事情，前面讲的几个场景都有用到数据湖的解决方案。十几年前开始提数据湖，能够支撑结构化到非结构化，结构化有自己的平台，非结构化也有自己的平台。现在海量数据的增长都在非结构化平台，最早的只是通过文件的形式存储，通过文件的协议访问，到后面有Hadoop，再到后面最新的理念或者架构叫做湖仓一体。数据湖有着非常强的生命力，可以适配现在各种主流的数据处理框架。我们还要关注数据的安全，前面提到数据避风港是在有了边缘场景以后，大家要特别关注的，我们是在这两个方向有足够的价值可以帮助大家。

 

正是因为这样，我们看到边缘场景是业务场景非常广泛，作为戴尔不可能一个人去做所有的事情，我们最专注的还是在基础架构。我们希望打造一个边缘计算的合作伙伴生态，现在已经有了这样一个雏形或者开始，国际上西门子、PTC这些在生产自动化方面非常强的企业都是我们的合作伙伴，同时我们也在国内去看各个子行业和应用场景，希望找到相应的应用合作伙伴，一起为我们的客户交付端到端的解决方案。

 

图中企业是做光伏的质量检测和管理，其实就是从边缘开始，生产线上的每个生产环节的视觉检测，利用到AI技术实时处理数据。很多客户已经积累大量的数据，怎样利用这些数据迭代我们的检测算法，帮助我们在业务端更好地提升良品率，会有更好的质量管控。

 

基于此，戴尔科技集团真的是希望打造一个生态，我们在上海成立了边缘创新联合实验室，特别选择创新，因为希望跟我们的ISV应用提供商一起到各个行业找到创新的场景，然后把合作伙伴在软件上的能力加上戴尔科技在基础架构上的能力捏在一起。我们的实验室有全套的基础架构设施，已经把西门子、PTC等等应用展示在联合实验室里面，我们希望各位客户和合作伙伴感兴趣的话，能够来到我们的实验室，把我们的应用落地，看一看怎样在实际的工作中发挥作用。我们希望这个实验室作为方案的展示、验证和测试，能够为合作伙伴赋能。

 

以上就是和大家分享戴尔科技集团从边缘开始，怎样利用数据和算力打造开放的生态，最核心的宗旨就是希望能够跟我们的客户一起真正在数字化转型、业务创新领域出一份力。