简介：云计算情报局第 10 期，阿里云产品专家云觉对新产品——视图计算的产品设计背景、产品性能以及利用场景和价值进行了全面的在线揭秘，率领网友摸索全新“视”界。
近日云计算情报局第 10 期，阿里云产品专家云觉对新产品——视图计算的产品设计背景、产品性能以及利用场景和价值进行了全面的在线揭秘，率领网友摸索全新“视”界。
5G 时代，视图数据成为信息数字化最重要载体
在云觉看来，信息大规模数字化大抵分成三个阶段: 第一个阶段是文本的数字化，第二个阶段是语音的数字化，第三个阶段是视频和图片数据的大规模数字化。
1994 年有一张十分有意思的图，比尔盖茨拿着一张光盘坐在 33 万张纸上，自豪的发表一张光盘能够承载这整个纸张所记录的内容。这张光盘它的容量单位是 MB 级别。2010 年，乔布斯手握一台 iPhone，号称能够装下几万张光盘所包容的内容，这个容量的单位大略是 GB。
（图片来源于网络）
当 5G 时代到来，咱们看到整个视图数据的特点是什么呢？总结下来，第一个是视频和图片的数据，宽泛在手机、车载终端、无人机、游戏机等各种终端设备上产生；第二个特点是数据量级将达到 ZB 级 / 天；第三个特点是扩散，终端设备在任何一个地位都有可能产生视频和图片数据；第四个特点是对于整个数据来说，视频和图片的数据它的价值密度绝对较低。以上所有这些特点将给整个数据数字化带来十分大的挑战。咱们如何去应答这样的挑战？如何通过云计算来更从容地迎接上述场景的到来？视图计算产品就是为了承接这样的业务场景而设计的产品计划。
视图计算——服务（视图）终端计算的云 PaaS 服务
阿里云视图计算产品定位是面向视图终端提供就近的连贯、存储以及计算的 PaaS 服务，该产品联合了阿里云边缘计算节点以及公共云的特点，面向海量视图终端设备进行了一个云化的设计。其中，边缘计算节点提供城市级笼罩的云计算节点，能够更凑近设施终端。同时视图计算也联合了公共云的特点，让大数据分析、数据长久化存储以及利用部署变得更简略。
为了达到产品的设计成果，阿里云对视图计算产品架构做了三层设计：
第一层是面向视图数据处理，构建边缘计算节点架构。
整个节点包含根底层的物理资源、硬件选型、根底网络架构都做了针对性的设计，比方为了面向大规模的视图数据分析，提供数据就近缓存的能力，架构对数据缓存（周期存储）能力做了专门的设计优化，提供更高性价比的数据就近存的能力。通过周期性存储，先把视图数据在边缘计算节点进行 1 天、10 天或者一个月的存储，当这些数据要去做进一步的数据化利用时，也能够将数据同步到公共云 region，做进一步的数据长久化。两头过程中在边缘计算节做 AI 推理计算产生的高密度价值数据，也能够通过边缘网络回到核心 region 做进一步的大数据处理。
同时，节点架构内也自带了一些根底的计算能力，包含转码截图等。
第二层端边云协同的分层计算的架构设计
所谓端边云协同分层计算，是通过视图计算 PaaS 平台无效地连贯设施、边缘计算节点、公共云，让数据在适合的地位进行计算。
为了达到这个成果，视图计算具备了设施终端的连贯能力，以便去管制终端。当某些数据须要在终端解决，即可让数据在终端进行初步的解决。同时，就近的计算节点能够将设施终端产生数据就近的连贯上来计算，计算产生的数据，也能够通过公共云做进一步的大规模的利用和剖析。
如此，就造成了整个端边云协同的分层计算，可能保障整个计算的效率。
第三层是多节点的协同就近计算。
因为视图数据的产生是在终端，客户更加心愿云节点就凑近终端对数据进行解决，所以视图计算须要有协同多节点计算的能力，来保障所有的终端设备是就近连贯到一个边缘计算节点，并在边缘计算节点进行解决和剖析。
视图计算构建了地位感知和平台调度的能力，平台透出的能力能够做到地位无感知，让开发者不须要去关注具体的物理节点的地位，只须要去专一在整个业务流程。
基于以上三层产品架构设计，视图计算具备三大产品能力：
第一，具备对设施终端进行连贯的能力。
能够通过视图计算自带的一键上云凋谢协定平台，来进行终端连贯和数据上行的治理；同时，也能够通过规范的形式，比如说国标、RTMP 或 Onvif，把设施终端的数据就近的连贯上云。为了更好的适配开发者的灵活性，视图计算在连贯局部也做了一些自定义的设计能力，这意味着开发者能够让数据计算依照自定义的协定，将设施终端的数据连贯上云。
第二，就近数据存储能力。
视图计算提供了就远视图缓存的能力，能够让周期性的数据就近存储；同时也提供了数据回核心的能力，便于数据做长久化以及大规模数据分析。
第三，AI 计算能力
视图计算集成达摩院的 AI 计算能力，也自带了一些根底计算能力，如截图、转码等。为了让整个视频数据的解决做到更灵便、更便捷，视图计算也提供自定义的接口，开发者能够将本人开发的或者是第三方的一些算法集成到视图计算平台上来，实现更灵便的业务开发。同时，视图计算也提供了凋谢、对立的接口以及凋谢协定来帮忙开发者实现更灵便的集成。
为了达到以上产品能力，底层撑持蕴含了调度、治理、利用托管、监控与运维等技术模块，以实现更高效的协同治理、更高的稳定性和可靠性。
最终，视图计算可能承载亿级终端视图数据上云，让客户即开即用、基于凋谢的接口做简略高效的开发。
视图计算的典型利用场景
面向各种设施终端，基于视图计算产品客户只须要做业务流程、数据利用开发以及最终的利用部署。其余的视图数据的连贯、存储和计算能力，都能够通过视图计算这个平台来进行承接。
谈到具体的场景案例，阿里云曾经在以下五个场景，与合作伙伴一起具备了落地实际：
第一个是路线计算场景，基于高速公路视图数据上云的落地实际，最终实现的成果是整个车辆通行变得更平安、变得更可监测。利用视图计算搭建智慧高速零碎，能够让交通视频就近上云解决，视频延时升高到 10 毫秒级，交通事件视频 AI 计算响应工夫晋升 70%，让公路安全事件解决效率晋升 80%，真正做到了交通全域态势感知，服务水平失去了极大晋升；
第二个是教育场景，其中典型的云课堂，将线下的教室变成数字化教室，通过视图计算产品，能够实现近程的在线听课、在线学习；同时视图计算也能够对于视图数据做了进一步 AI 剖析和利用，帮忙数字教室、数字课堂的视图数据，实现 AI 计算能力，晋升学生上课效率，帮忙老师更好的监测教育成果，并且通过反馈逐渐的晋升本人的教学效果；
第三个是新批发场景，通过视图数据将批发场景的购买链路、供应链环节做了整个连贯，帮忙批发场景晋升售卖效率以及供应链的效率。当然供应链外面有一个典型场景就是物流，视图计算能够帮忙物流场景，从设施、从货物的收发快递整个过程做了一个全链路的监测，晋升管理效率，同时让消费者享受更便捷的购物环境，助力新批发行业数字化降级；
第四个是公共安全，包含公共安全、食品安全、明厨亮灶等视频场景；基于视频的本地化上云和 AI 能力叠加，晋升管理效率，同时升高存储老本；
第五个是家庭娱乐场景，能够通过视图数据的赋能来进一步的晋升娱乐的成果，比方云游戏、AR/VR。
视图计算的产品价值
第一，视图计算基于边缘计算节点，具备就近笼罩和解决的能力，整个网络老本更低、接入灵便度更高，同时能够达到低延时的成果。
第二，视图计算的数据处理是分层的。首先，数据能够在终端上进行粗算；其次，数据能够在边缘计算节点上进行精算，进一步的结构化提取出更高密度的价值数据；再次，这些数据也能够回传到公共云做大规模的数据利用和剖析。
同时，视图计算的数据存储也反对分层。在设施终端上，数据能够长期存储下来；当业务须要做周期性的存储，即可抉择边缘计算节点对于数据做进一步的周期存储；而当局部数据重要性更高，须要长久化的数据存储，即可通过数据计算平台调度的能力，将数据存储在公共云做进一步的长久化存储。
它带来的益处是更低的老本，以及扩容的灵活性和便捷性的一个晋升。
第三，视图计算另一个特点是地位无感知的 PaaS 层云服务。所有的开发接口都是通过视图计算这个产品对立透出给到客户和开发者的，而产品背地连贯了视图终端的海量的设施，连贯了边缘计算的节点，连贯了公共云。所以能够做到数据的解决地位无感，让适合的节点来做最合适的最有效率的计算服务。
这样的产品设计带来的益处是更低的网络老本、更高的开发效率。
第四，视图计算既提供了一键上云的凋谢协定，来帮忙到整个设施终端做便捷的连贯和接入，同时也凋谢了可编程的接口，来帮忙到开发者对于接入协定做本人的定义。对于整个 AI 计算的能力，既能够集成阿里云达摩院的 AI 能力，也能够通过自定义的形式来实现更细分的场景的 AI 计算。达到的成果是业务发展更灵便，开发效率更高，老本更低。
将来瞻望
在线上分享的最初，云觉示意：心愿有更多的生态合作伙伴（节点层、算法层）来与阿里云一起去开发和落地，让更多的业务场景可能应用视图计算带来的种种便当。同时，也期待视图计算具备更智能的调度和更智慧的治理能力，帮忙海量设施终端实现十分便捷的就近接入、存储和计算，来开掘更广大的视图数据价值。
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