下一场云大战就在这里，而且是在边缘地带
十多年前，Amazon Web Services作为一个提供灵活计算实例的系统推出。关于AWS的形成有很多故事;有人说，亚马逊最初创建AWS是为了让其市场上的卖家不必为建立自己的系统而承担IT负担。但我们知道的是，它是作为亚马逊的一项副业而低调推出的。
随着大大小小的企业开始接受AWS，它的发展既稳定又安静。AWS从一个无名系统悄无声息地增长到2015年年收入超过50亿美元(这是亚马逊第一次)共享AWS数字亚马逊是一个非常聪明的游戏。今天，几乎所有亚马逊的营业收入来自AWS。
在这个阶段(2006-2015年)，大多数本地服务器、存储和网络供应商都经历了一个缓慢的增长时期，他们经常引用更广泛的市场放缓(2008年的崩溃和衰退)作为他们增长缓慢的理由。然而，事实是，大部分增长流向了云计算或云规模公司(包括亚马逊，但也包括LinkedIn、Facebook、Twitter和谷歌等)成熟的本土技术。
微软最终做出了一些大胆的决定，抛弃了“战略税“它对客户和合作伙伴强加，它最终旨在推出Windows在市场中的重要性。这导致了“Azure时代”和微软的重新努力。
谷歌也不甘落后，它意识到，企业是一个相当稳定、利润率适宜的商业模式，可以提供额外的增长，同时它还在追求“登月”项目，比如Android、自动汽车、谷歌Lens、长寿研究等。
快进至2018年，游戏进入其中间局。对于云服务来改善和互相竞争，有一种相当清晰的路线图，需要在未来三到五年内发生。以特征/绩效战斗迅速转变为数据的战斗。数据has gravity and the “you can check out any time you like, but you can never leave” business model of cloud data (i.e., ingress is free, but we will charge you for taking data out of the cloud) leaves a lot to be desired. Then optimizations started that brought in deeper lock-in such as API (Cloud Vision APIs from Google) and algorithms as a service (such as the conversational interface with Amazon Lex).
云供应商现在意识到他们必须解决一个主要的趋势，那就是出现物联网的优势．物联网被定义为不仅产生大量数据(想象一个无人驾驶汽车但这也需要本地智能计算。
物联网边缘是云从未准备过的挑战。这是一个更大的趋势，除非得到解决，否则就会给云的大小设定一个上限。Gartner分析师Thomas Bittman在他的文章中写道:边缘将吞噬云“云计算的敏捷性是伟大的……但它无法克服物理学——数据的重量，光速。”
这一事实在云供应商上不会丢失，他们开始弄清楚解决它的方法。二月里，谷歌获得了Logmein的Xive IoT平台，并于4月，微软宣布它将支出超过50亿美元的10亿美元。
这是因为云供应商已经看到他们缺少IT市场的大部分 - 物联网/边缘市场。不仅如此，他们也明白，如果左右，它可能会威胁到他们的云收入，因为物联网边缘将生成DWARFS存储在其云数据中心中的数据量。
目前云产品的原因不足以解决IOT和Edge市场的源于云设计原则与边缘要求正交的事实。
物联网和边缘系统的基础设施与云计算的设计目的非常不同:
- 低脚印功率敏感软件堆栈- 软件无法承担无限的弹性。云中增量容器的成本实际上为零。因此，它优化以适应最少的内存和CPU足迹。虽然对大规模的边缘有益，但在迅速解决重要挑战方面是一个不明的。它在物联网边缘相反。物联网边缘可以一个非常小的设备或传感器，几乎没有附加软件的空间。
- 变量延迟—从边缘设备到云的时延从几百毫秒到无限时延不等。云是用复杂的vm间和区域间延迟目标构建的。
- 不同的网络- 边缘堆栈必须在非常多样化的网络系统上运行。一些边缘可以通过以太网，蜂窝，卫星或Wi-Fi连接，以命名几个。云主要标准化在线，以太网类似的网络等系统。
- 不可预知的带宽- 由于网络的结果和将高质量的网络带宽获得IOT系统的成本，带宽也是可变的。软件需要能够处理此功能。
- 偶尔连接-物联网/边缘系统可能偶尔连接。对于高速列车或集装箱船来说，当它们停靠在车站或码头时，就会重新连接到网络上。这也适用于当承包商使用“细胞连接”偶尔驱动到物联网设备时提供连接的系统。
当组织着手于数据和人工智能驱动下的物联网边缘系统的再发明时，重要的是要牢记历史为我们提供的一些原则:
- 开放的API——使用一个开放API平台而不是一个提供进一步锁定纠结的人进入云提供商。
- 织物-理解将多个物联网系统连接到区域和全球云系统本质上构建了一个数据结构。解决这个问题的方法是确保应用程序能够访问单个全局名称空间中的数据，这样数据移动就不会导致重写应用程序。
- 本地行动，全球学习-人工智能及其分支机器学习边缘需要有能力在不依赖云的情况下，在本地和独立地有效地对本地情况作出反应。话虽如此，系统/结构需要以一种方式工作，它可以从所有的边缘学习，然后将智能反馈到每个边缘。
- 不要让它太大而无法失败- 将云中的所有控制和管理功能放在云中会使系统容易发生故障。该系统应该分解为单个数据集群 - 无论是在边缘，区域云中还是在全局云中，允许能够将它们管理为统一单元或单独管理。
- 安全-随着数据驱动策略将聚合的智能数据推送到云，现在有安全机制来保护云中的数据。但是边缘呢?不应该根据数据当前的位置为相同的数据多次重新创建安全策略框架。
云提供商开始意识到，事后诸葛亮的边缘计算方法是行不通的。这是下一场战役，它将比云本身更重要。
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