专访青云QingCloud王小虎：EdgeWize叠加SD-WAN，网边协同释放IoT价值

如今，全球经济正在经历着疫情带来的重重考验，然而随着我国七大新兴技术和产业在内的“新基建”政策的发布，各大产业链将随之升级，刺激各行业在数字时代更新换代。

作为各行各业智能化转型的前沿和中心，以数字化和智能化为核心技术的智能物联网正在加速融入到人们的生活、生产流程之中。

据估算，到 2025 年，智能制造、健康医疗、物流交通领域，连锁零售业，公共事业等行业的智能物联网的需求将至少达到 1750 亿美元。

诱人的前景也吸引到了众多的参与者，纷纷推出了面向 IoT 市场平台级产品。

作为其中的佼佼者，在去年推出的 IoT 和 EdgeWize边缘计算平台的基础上，青云QingCloud 不断强化云网边端架构的整合程度，结合光格网络 SD-WAN 智能广域网，通过边缘计算让数据中心的能力延伸到用户侧，最终构建一个广域空间云网边端一体化的物联网平台技术架构。

青云QingCloud 物联网产品负责人王小虎表示，青云QingCloud 的物联网平台在不断“进化”，在实践中沉淀并上线新功能，让平台真正发挥承上启下的作用。

虽然并不是第一家进入该领域的公有云玩家，但青云QingCloud 在 IoT 领域有着端到端的产品组合和明晰的行业/市场策略，更愿意以创新者的心态，聚焦企业用户需求，助力行业数字化转型。

功能升级：强化云网边端整合

虽然市面上有各种各样的物联网平台，但基本上可以抽象为感知层/边缘层/网络层/平台层和应用层，分别用于数据的采集、传输、规范和应用。

王小虎表示，在纷杂的物联网产业版图中，青云QingCloud 的产业布局非常精准，就是瞄准物联网平台层和边缘计算。

“以前，设备数据直接连接物联网平台，给上层应用提供支撑；现在有了边缘计算，把云平台的服务能力从云端下放到边缘侧，使云服务延伸到边缘。”

王小虎介绍，相对于去年物联网平台云网边端一体化的交付，青云QingCloud 今年基于项目实践进行了产品升级：不断强化云网边端架构的整合程度，结合场景作功能细化和丰富，今年推出了可视化的软件定义边缘计算平台。

“在实际的物联网项目中，异构化设备、跨系统设备管理还会涉及到业务角度的资产管理问题，我们还会扩充资产建模的能力；在边缘计算的套件之上，结合SD-WAN智能调度广域网能力，解决边缘侧网络管控的问题。”

“在很多传统物联网项目中，采集数据一般会用到采集网关，但采集网关受限于工业协议和复杂的工业网络，采集频率和容量会受限制；我们希望绕过采集网关，让传感器和设备上的数据，直接通过边缘控制器，上传到物联网平台。”王小虎说。“我们希望用统一的标准接口来支撑上层应用。下半年，我们会推出时序流编排工具，以及边缘侧的流式数据处理引擎。”

在王小虎看来，这些新工具的引入，可以让物联网平台从纯粹的通用平台，进一步往行业业务属性延伸。让行业沉淀的业务知识不仅仅停留在视频领域，而是真正的参与业务决策。

中立开放：聚焦四大行业

王小虎指出，青云QingCloud 聚焦物联网平台和边缘计算，提供“IoT+资产建模”和“IoT+时序分析”，不管是 AI、边缘计算的硬件，还是底层的控制器、采集器，青云QingCloud 会通过落地的项目，将合作伙伴联动、真正打通。

“伴随着更多新功能的加载，青云QingCloud 物联网平台可以提供场景化的端到端能力；但青云QingCloud 将延续合作伙伴策略，保持中立开放的态度。不管是硬件合作伙伴，还是应用合作伙伴，都能够基于完全透明的架构，构建支撑行业和场景的能力。”

众所周知，碎片化一直是困扰物联网产业发展的瓶颈。对于青云QingCloud 而言，也需要找准自己的发力点。

王小虎表示，青云QingCloud 将整合专业力量交付端到端解决方案，初期聚焦数据中心、工业、交通和建筑四大行业。

青云QingCloud本身是做云服务的，也交付机房配套服务，结合物联网平台，提供机房的供配电、制冷、环境、安防、门禁、消防等设备的接入。

数据中心机房最大的能耗是 IT 设备和制冷，青云QingCloud 可以结合云平台的调度系统，优化 IT 设备的能耗。

在工业互联网层面，除了头部客户信息化走得比较靠前，大部分的离散制造行业在工业互联网、信息化建设方面相对落后，青云QingCloud 正是看到了这个机遇。

在交通方面，江苏交通控股一直是青云QingCloud 的重要合作伙伴，在交通领域也有很多项目试点。

能力延伸：释放边缘价值

在去年，青云QingCloud 正式发布了 EdgeWize 边缘计算套件，打造边缘计算、应用、智能与网络于一体的综合边缘平台，在行业内得到了广泛认可。

“边缘计算是云服务能力的延伸，不但要实现基础设施的延伸，更要把云端的服务能力顺利落到边缘计算上。”王小虎说。

“去年发布的 EdgeWize 边缘计算套件，是围绕边缘计算如何与云端更好地协同，消息数据如何联动，上层业务如何分发展开的。在分发过程中，我们发现目前边缘侧应用主流还是以 Docker 的方式分发下去，但在物联网项目，尤其是传统的物联网项目中，需要把产品打包成二进制的方式直接调用。”

不仅是边缘应用，青云QingCloud 认为，还需要实现边缘智能和全网管控。比如在交通行业针对车的识别、人脸识别，青云QingCloud 尝试把云端的 AI 放在边缘侧执行，以此测试边缘侧承载业务支持的能力。

此外，青云QingCloud 希望把行业知识搬到边缘侧，不断扩充边缘计算节点设备上自主决策的能力，需要边缘侧的设备更加智慧化。“我们希望把 SD-WAN 和 EdgeWize 结合在一起，同时解决网络接入和管控的问题。”

王小虎表示，青云QingCloud 在边缘计算领域，与在云计算/广域网领域的“初心”是一致的，那就是延续软件定义和软硬解耦战略。

“很多传统领域，算法、行为和设备是严格绑定的，对用户非常不友好。比如防疫期间，我们可以将防疫算法下发到边缘计算设备之上。等社会生活秩序恢复，再将其解绑。”

据他介绍，青云QingCloud 的 EdgeWize 边缘计算分为两部分：管理端和运行端。

• 在管理端，会在物联网平台提供边缘计算管理的流程。

• 在运行端，针对云端上所定义的业务类型，可以统一用EdgeWize Runtime调度，支撑离线计算、本地决策、OTA升级、软硬监控、协同部署等运行端功能。

EdgeWize 边缘计算对硬件的要求比较低，单核 1GHz、512M 内存即可。安装方式比较简单，支持手动安装和在线安装。

青云QingCloud 还在对 EdgeWize 边缘计算进行持续优化，在支持本地缓存、断网续传等功能基础上，还提供应用混合编排的可视化工具，支持多形态的边缘业务，后续还会扩充数据流式编排。

“尤其是面向海量物联网边缘节点时，一定要支持一键下发进行批量部署，EdgeWize已经可以提供很好的支持。”

除此之外，最新的 EdgeWize 边缘计算平台还有个很大的亮点，就是和光格网络 SD-WAN 功能进行了深入整合，实现了在边缘侧的网边协同，“SD-WAN 光盒内置 EdgeWize 就会成为边缘计算平台。在增加边缘计算业务时，只需要扩充硬件的性能，而且对硬件要求不高。在网络层面，我们扩充5G的方式，引入高通芯片；在AI层面，引入寒武纪芯片；在边缘端，还有英特尔VPU，我们都做了适配。SD-WAN和EdgeWize都会内置到光盒中，SD-WAN和EdgeWize可以单独交付，但结合在一起能力会更强。”