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云邊融合新紀元:從微軟最新報告看邊緣計算發展趨勢
  • 點擊數:601     發布時間:2025-06-20 09:48:17
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近日,微軟委托 Forrester Consulting 開展的 2025 年研究報告《邊緣遇見云:可擴展性和安全性的新時代》正式發布,報告基于對622名全球云計算和邊緣計算決策者的深度調研,揭示了當前企業在云邊融合方面的現狀、挑戰與未來發展方向。作為邊緣計算領域的觀察者,邊緣計算社區將從多個維度深入解讀這份報告,為行業從業者提供有價值的參考。

近日,微軟委托 Forrester Consulting 開展的 2025 年研究報告《邊緣遇見云:可擴展性和安全性的新時代》正式發布,報告基于對622名全球云計算和邊緣計算決策者的深度調研,揭示了當前企業在云邊融合方面的現狀、挑戰與未來發展方向。作為邊緣計算領域的觀察者,邊緣計算社區將從多個維度深入解讀這份報告,為行業從業者提供有價值的參考。


1、戰略共識:云邊團隊目標趨同化

報告最引人注目的發現之一,是云計算和邊緣計算團隊在戰略目標上表現出高度一致性。三大共同優先級分別是:提升客戶體驗(37%)、增強運營韌性(35%)和改進數據隱私實踐(33%)。

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這一現象反映出幾個重要趨勢:

首先,技術邊界正在模糊。過去,云計算團隊專注于中心化的資源管理和服務交付,邊緣計算團隊則關注分布式計算和實時響應。如今,兩個團隊都認識到,無論是提升客戶體驗還是確保運營連續性,都需要云邊協同的解決方案。

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其次,業務驅動技術演進。報告顯示,36%的受訪者將"增強AI和機器學習的網絡安全"列為首要技術優先級,32%選擇"在所有業務單元擴展云服務"。這表明企業正從技術導向轉向業務成果導向,技術架構設計必須服務于具體的業務目標。

再者,數據隱私成為共同關切。在數據保護法規日益嚴格的背景下,無論是云端的大規模數據處理,還是邊緣的本地化數據處理,都必須在隱私保護框架內進行,這成為云邊團隊必須共同面對的挑戰。


2、現實困境:傳統架構的桎梏

盡管愿景一致,但實現路徑充滿挑戰。報告指出,58%的受訪者認為"傳統應用無法適應組織的新目標和技術"是最大障礙,50%面臨"高集成和維護成本"問題,47%受困于"團隊和流程孤立"。

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技術債務的沉重負擔

傳統應用問題的本質是技術債務。許多企業的核心業務系統建設于云計算和邊緣計算大規模普及之前,這些系統往往采用單體架構,難以適應分布式部署需求。更關鍵的是,這些系統的改造不僅涉及技術重構,還可能影響業務連續性,企業往往陷入"改不起、不改不行"的兩難境地。

集成復雜性的成本陷阱

高集成和維護成本反映了異構系統整合的復雜性。云平臺、邊緣設備、傳統IT系統往往來自不同供應商,采用不同的技術標準和接口協議。數據格式轉換、API適配、性能調優等工作需要大量人力投入,而且這種復雜性往往隨著系統規模擴大而指數級增長。

組織孤島的深層問題

團隊和流程孤立問題的根源在于組織結構與技術架構的不匹配。傳統企業往往按照技術領域劃分團隊,云計算團隊、網絡團隊、安全團隊各自為政。而云邊融合需要跨領域協作,現有的組織架構和激勵機制難以支撐這種協作需求。

這里插播一條簡訊:

邊緣計算社區將于8月初在北京舉辦第十一屆全球邊緣計算大會,邀請央企、國企、甲方企業代表,和 AI 邊緣算力行業代表人物,共謀邊緣大業,在AI的浪潮中,尋找邊緣計算的獨特價值。歡迎您來參加!


3、融合驅動力:業務價值的明確指向

盡管面臨諸多挑戰,65%的受訪組織仍計劃在明年整合邊緣和云環境。這種積極態度源于云邊融合帶來的明確業務價值。

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性能優化的直接收益

64%的受訪者認為融合的最大收益是"減少網絡延遲并獲得更快響應"。這一點對于實時性要求高的應用場景尤為重要。以工業制造為例,傳感器數據需要實時處理以避免設備故障,傳統的"數據上云處理"模式難以滿足毫秒級響應需求,而邊緣計算與云端AI模型的結合,既能保證實時性,又能利用云端的強大計算能力。

數據價值的充分釋放

60%的受訪者看重"從多樣化邊緣設備捕獲數據,并與云數據整合進行復雜處理"的能力。邊緣設備產生的數據往往具有實時性強、數據量大的特點,但單獨處理價值有限。只有與云端的歷史數據、其他來源數據結合,才能通過機器學習等技術挖掘出深層價值。

成本控制的現實需求

59%的受訪者關注"降低云成本(如數據傳輸和出口費用)"。隨著邊緣設備數量激增,如果所有數據都傳輸到云端處理,帶寬成本將變得難以承受。通過邊緣計算進行數據預處理、過濾和壓縮,只將關鍵信息傳輸到云端,可以顯著降低數據傳輸成本。


4、能力短板:人才與安全的雙重挑戰

報告揭示的另一個重要問題是能力建設的滯后。54%的受訪者表示"缺乏管理和整合云邊技術的專業人員",51%面臨"分析知識和專業技能孤立"問題,49%擔心"無法確保云邊部署的安全性"。

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復合型人才的稀缺

云邊融合需要既懂云計算又懂邊緣計算的復合型人才,這類人才在市場上極為稀缺。傳統的云計算工程師往往缺乏邊緣設備的實際部署經驗,而邊緣計算工程師可能對云原生技術不夠熟悉。企業需要通過內部培訓、外部招聘、與高校合作等多種方式建設人才隊伍。

技能整合的組織挑戰

即使擁有相關技能的人員,如何讓他們有效協作也是一大挑戰。數據科學家、網絡工程師、安全專家、業務分析師需要形成緊密的協作關系,這要求企業重新設計工作流程、建立跨部門溝通機制、調整績效考核體系。

安全治理的復雜性

云邊融合環境下的安全治理面臨新的挑戰。攻擊面擴大、數據流動路徑復雜、設備管控困難等問題都增加了安全風險。企業需要建立覆蓋云端、邊緣、傳輸鏈路的全方位安全體系,這對安全團隊的技術能力和管理水平提出了更高要求。


5、解決方案訴求:平臺化的必然選擇

面對復雜的挑戰,84%的受訪者表示希望有解決方案幫助整合IT團隊、系統和站點到統一的云基礎框架中。這一高比例反映了市場對平臺化解決方案的強烈需求。

平臺化的核心價值

統一平臺的價值在于通過抽象化和標準化降低復雜性。理想的云邊融合平臺應該提供統一的開發框架、部署工具、監控體系和安全機制,讓開發者無需關注底層的技術差異,專注于業務邏輯的實現。

安全功能的優先級

報告顯示,64%的受訪者最看重平臺的"先進安全功能以保護所有平臺的數據",63%關注"增強數據分析能力以改善決策"。這表明安全不僅是必要條件,更是用戶選擇平臺的首要考慮因素。

協作效率的提升空間

60%的受訪者希望平臺能"通過統一通信工具增強協作和生產力"。云邊融合項目往往涉及多個團隊、多個地點的協作,統一的協作平臺可以顯著提升溝通效率,減少信息不對稱導致的問題。


6、發展趨勢:四大關鍵方向

基于報告分析,可以預見云邊融合發展的四個關鍵方向:

1. 云原生技術向邊緣延伸

容器化、微服務、DevOps等云原生技術將在邊緣計算場景得到更廣泛應用。這不僅能夠實現開發和部署的一致性,還能通過自動化工具提升運維效率。

2. AI/ML工作負載的智能分配

隨著邊緣AI芯片性能提升和云端AI服務成熟,AI/ML工作負載將根據實時性要求、數據敏感性、計算復雜度等因素在云邊之間智能分配,實現最優的性能成本比。

3. 安全架構的體系化演進

零信任安全模型將在云邊融合環境中得到更深入應用,通過身份認證、權限管控、行為分析等手段構建多層防護體系。

4. 開放生態的加速構建

標準化接口、開源框架、合作伙伴生態將成為云邊融合平臺競爭的關鍵要素,技術廠商需要更加開放的心態構建產業生態。


結語

Forrester這份報告為我們描繪了云邊融合的現狀全貌:愿景清晰、挑戰明顯、需求強烈、前景光明。對于邊緣計算從業者而言,這既是機遇也是挑戰。

機遇在于,市場需求明確且增長迅速,65%的企業計劃在明年推進云邊整合,這為相關技術和服務提供了廣闊的市場空間。

挑戰在于,技術復雜性高、人才稀缺、標準不統一等問題需要產業界共同努力解決。

未來的成功者,將是那些能夠提供端到端解決方案、具備深厚技術積累、擁有開放生態思維的企業和個人。

云邊融合不是簡單的技術整合,而是架構思維、組織模式、業務流程的全面變革。只有深刻理解這種變革的本質,才能在這場技術革命中把握先機,實現價值創造。

本文基于Forrester《Edge Meets Cloud: A New Era Of Scalability And Security》報告分析撰寫,旨在為邊緣計算行業提供有價值的行業洞察。歡迎關注邊緣計算社區,獲取更多專業內容。


來源:邊緣計算社區


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