近日云計算情報局第10期，阿里云產(chǎn)品專家云覺對新產(chǎn)品——視圖計算的產(chǎn)品設計背景、產(chǎn)品功能以及應用場景和價值進行了全面的在線揭秘，帶領網(wǎng)友探索全新“視”界。

5G時代，視圖數(shù)據(jù)成為信息數(shù)字化最重要載體

在云覺看來，信息大規(guī)模數(shù)字化大致分成三個階段:第一個階段是文本的數(shù)字化，第二個階段是語音的數(shù)字化，第三個階段是視頻和圖片數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)字化。

1994年有一張非常有意思的圖，比爾蓋茨拿著一張光盤坐在33萬張紙上，驕傲的宣布一張光盤可以承載這整個紙張所記錄的內(nèi)容。這張光盤它的容量單位是MB級別。2010年，喬布斯手握一臺iPhone，號稱可以裝下幾萬張光盤所容納的內(nèi)容，這個容量的單位大概是GB。

當5G時代到來，我們看到整個視圖數(shù)據(jù)的特點是什么呢？總結(jié)下來，第一個是視頻和圖片的數(shù)據(jù)，廣泛在手機、車載終端、無人機、游戲機等各種終端設備上產(chǎn)生；第二個特點是數(shù)據(jù)量級將達到ZB級/天；第三個特點是分散，終端設備在任何一個位置都有可能產(chǎn)生視頻和圖片數(shù)據(jù)；第四個特點是對于整個數(shù)據(jù)來說，視頻和圖片的數(shù)據(jù)它的價值密度相對較低。以上所有這些特點將給整個數(shù)據(jù)數(shù)字化帶來非常大的挑戰(zhàn)。我們?nèi)绾稳獙@樣的挑戰(zhàn)？如何通過云計算來更從容地迎接上述場景的到來？視圖計算產(chǎn)品就是為了承接這樣的業(yè)務場景而設計的產(chǎn)品方案。

視圖計算——服務（視圖）終端計算的云PaaS服務

阿里云視圖計算產(chǎn)品定位是面向視圖終端提供就近的連接、存儲以及計算的PaaS服務，該產(chǎn)品結(jié)合了阿里云邊緣計算節(jié)點以及公共云的特點，面向海量視圖終端設備進行了一個云化的設計。其中，邊緣計算節(jié)點提供城市級覆蓋的云計算節(jié)點，可以更靠近設備終端。同時視圖計算也結(jié)合了公共云的特點，讓大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)持久化存儲以及應用部署變得更簡單。

為了達到產(chǎn)品的設計效果，阿里云對視圖計算產(chǎn)品架構做了三層設計：

第一層是面向視圖數(shù)據(jù)處理，構建邊緣計算節(jié)點架構。

整個節(jié)點包括基礎層的物理資源、硬件選型、基礎網(wǎng)絡架構都做了針對性的設計，比如為了面向大規(guī)模的視圖數(shù)據(jù)分析，提供數(shù)據(jù)就近緩存的能力，架構對數(shù)據(jù)緩存（周期存儲）能力做了專門的設計優(yōu)化，提供更高性價比的數(shù)據(jù)就近存的能力。通過周期性存儲，先把視圖數(shù)據(jù)在邊緣計算節(jié)點進行1天、10天或者一個月的存儲，當這些數(shù)據(jù)要去做進一步的數(shù)據(jù)化應用時，也可以將數(shù)據(jù)同步到公共云region，做進一步的數(shù)據(jù)持久化。中間過程中在邊緣計算節(jié)做AI推理計算產(chǎn)生的高密度價值數(shù)據(jù)，也可以通過邊緣網(wǎng)絡回到中心region做進一步的大數(shù)據(jù)處理。

同時，節(jié)點架構內(nèi)也自帶了一些基礎的計算能力，包括轉(zhuǎn)碼截圖等。

第二層端邊云協(xié)同的分層計算的架構設計

所謂端邊云協(xié)同分層計算，是通過視圖計算PaaS平臺有效地連接設備、邊緣計算節(jié)點、公共云，讓數(shù)據(jù)在合適的位置進行計算。

為了達到這個效果，視圖計算具備了設備終端的連接能力，以便去控制終端。當某些數(shù)據(jù)需要在終端處理，即可讓數(shù)據(jù)在終端進行初步的處理。同時，就近的計算節(jié)點可以將設備終端產(chǎn)生數(shù)據(jù)就近的連接上來計算，計算產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，也可以通過公共云做進一步的大規(guī)模的應用和分析。

如此，就形成了整個端邊云協(xié)同的分層計算，能夠保證整個計算的效率。

第三層是多節(jié)點的協(xié)同就近計算。

因為視圖數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是在終端，客戶更加希望云節(jié)點就靠近終端對數(shù)據(jù)進行處理，所以視圖計算需要有協(xié)同多節(jié)點計算的能力，來保障所有的終端設備是就近連接到一個邊緣計算節(jié)點，并在邊緣計算節(jié)點進行處理和分析。

視圖計算構建了位置感知和平臺調(diào)度的能力，平臺透出的能力可以做到位置無感知，讓開發(fā)者不需要去關注具體的物理節(jié)點的位置，只需要去專注在整個業(yè)務流程。

基于以上三層產(chǎn)品架構設計，視圖計算具備三大產(chǎn)品能力：

第一， 具備對設備終端進行連接的能力。

可以通過視圖計算自帶的一鍵上云開放協(xié)議平臺，來進行終端連接和數(shù)據(jù)上行的管理；同時，也可以通過標準的方式，比如說國標、RTMP或Onvif，把設備終端的數(shù)據(jù)就近的連接上云。為了更好的適配開發(fā)者的靈活性，視圖計算在連接部分也做了一些自定義的設計能力，這意味著開發(fā)者可以讓數(shù)據(jù)計算按照自定義的協(xié)議，將設備終端的數(shù)據(jù)連接上云。

第二， 就近數(shù)據(jù)存儲能力。

視圖計算提供了就近視圖緩存的能力，可以讓周期性的數(shù)據(jù)就近存儲；同時也提供了數(shù)據(jù)回中心的能力，便于數(shù)據(jù)做持久化以及大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。

第三， AI計算能力

視圖計算集成達摩院的AI計算能力，也自帶了一些基礎計算能力，如截圖、轉(zhuǎn)碼等。為了讓整個視頻數(shù)據(jù)的處理做到更靈活、更便捷，視圖計算也提供自定義的接口，開發(fā)者可以將自己開發(fā)的或者是第三方的一些算法集成到視圖計算平臺上來，實現(xiàn)更靈活的業(yè)務開發(fā)。同時，視圖計算也提供了開放、統(tǒng)一的接口以及開放協(xié)議來幫助開發(fā)者實現(xiàn)更靈活的集成。

為了達到以上產(chǎn)品能力，底層支撐包含了調(diào)度、管理、應用托管、監(jiān)控與運維等技術模塊，以實現(xiàn)更高效的協(xié)同管理、更高的穩(wěn)定性和可靠性。

最終，視圖計算能夠承載億級終端視圖數(shù)據(jù)上云，讓客戶即開即用、基于開放的接口做簡單高效的開發(fā)。

視圖計算的典型應用場景

面向各種設備終端，基于視圖計算產(chǎn)品客戶只需要做業(yè)務流程、數(shù)據(jù)應用開發(fā)以及最終的應用部署。其他的視圖數(shù)據(jù)的連接、存儲和計算能力，都可以通過視圖計算這個平臺來進行承接。

談到具體的場景案例，阿里云已經(jīng)在以下五個場景，與合作伙伴一起具備了落地實踐：

第一個是道路計算場景，基于高速公路視圖數(shù)據(jù)上云的落地實踐，最終實現(xiàn)的效果是整個車輛通行變得更安全、變得更可監(jiān)測。利用視圖計算搭建智慧高速系統(tǒng)，可以讓交通視頻就近上云處理，視頻延時降低到10毫秒級，交通事件視頻AI計算響應時間提升70%，讓公路安全事件處理效率提升80%，真正做到了交通全域態(tài)勢感知，服務水平得到了極大提升；

第二個是教育場景，其中典型的云課堂，將線下的教室變成數(shù)字化教室，通過視圖計算產(chǎn)品，可以實現(xiàn)遠程的在線聽課、在線學習；同時視圖計算也可以對于視圖數(shù)據(jù)做了進一步AI分析和應用，幫助數(shù)字教室、數(shù)字課堂的視圖數(shù)據(jù)，實現(xiàn)AI計算能力，提升學生上課效率，幫助老師更好的監(jiān)測教育效果，并且通過反饋逐步的提升自己的教學效果；

第三個是新零售場景，通過視圖數(shù)據(jù)將零售場景的購買鏈路、供應鏈環(huán)節(jié)做了整個連接，幫助零售場景提升售賣效率以及供應鏈的效率。當然供應鏈里面有一個典型場景就是物流，視圖計算可以幫助物流場景，從設備、從貨物的收發(fā)快遞整個過程做了一個全鏈路的監(jiān)測，提升管理效率，同時讓消費者享受更便捷的購物環(huán)境，助力新零售行業(yè)數(shù)字化升級；

第四個是公共安全，包括公共安全、食品安全、明廚亮灶等視頻場景；基于視頻的本地化上云和AI能力疊加，提升管理效率，同時降低存儲成本；

第五個是家庭娛樂場景，可以通過視圖數(shù)據(jù)的賦能來進一步的提升娛樂的效果，比如云游戲、AR/VR。

視圖計算的產(chǎn)品價值

第一，視圖計算基于邊緣計算節(jié)點，具備就近覆蓋和處理的能力，整個網(wǎng)絡成本更低、接入靈活度更高，同時可以達到低延時的效果。

第二，視圖計算的數(shù)據(jù)處理是分層的。首先，數(shù)據(jù)可以在終端上進行粗算；其次，數(shù)據(jù)可以在邊緣計算節(jié)點上進行精算，進一步的結(jié)構化提取出更高密度的價值數(shù)據(jù)；再次，這些數(shù)據(jù)也可以回傳到公共云做大規(guī)模的數(shù)據(jù)應用和分析。

同時，視圖計算的數(shù)據(jù)存儲也支持分層。在設備終端上，數(shù)據(jù)可以臨時存儲下來；當業(yè)務需要做周期性的存儲，即可選擇邊緣計算節(jié)點對于數(shù)據(jù)做進一步的周期存儲；而當部分數(shù)據(jù)重要性更高，需要持久化的數(shù)據(jù)存儲，即可通過數(shù)據(jù)計算平臺調(diào)度的能力，將數(shù)據(jù)存儲在公共云做進一步的持久化存儲。

它帶來的好處是更低的成本，以及擴容的靈活性和便捷性的一個提升。

第三，視圖計算另一個特點是位置無感知的PaaS層云服務。所有的開發(fā)接口都是通過視圖計算這個產(chǎn)品統(tǒng)一透出給到客戶和開發(fā)者的，而產(chǎn)品背后連接了視圖終端的海量的設備，連接了邊緣計算的節(jié)點，連接了公共云。所以可以做到數(shù)據(jù)的處理位置無感，讓合適的節(jié)點來做最合適的最有效率的計算服務。

這樣的產(chǎn)品設計帶來的好處是更低的網(wǎng)絡成本、更高的開發(fā)效率。

第四，視圖計算既提供了一鍵上云的開放協(xié)議，來幫助到整個設備終端做便捷的連接和接入，同時也開放了可編程的接口，來幫助到開發(fā)者對于接入?yún)f(xié)議做自己的定義。對于整個AI計算的能力，既可以集成阿里云達摩院的AI能力，也可以通過自定義的方式來實現(xiàn)更細分的場景的AI計算。達到的效果是業(yè)務開展更靈活，開發(fā)效率更高，成本更低。

未來展望

在線上分享的最后，云覺表示：希望有更多的生態(tài)合作伙伴（節(jié)點層、算法層）來與阿里云一起去開發(fā)和落地，讓更多的業(yè)務場景能夠使用視圖計算帶來的種種便利。同時，也期待視圖計算具備更智能的調(diào)度和更智慧的管理能力，幫助海量設備終端實現(xiàn)非常便捷的就近接入、存儲和計算，來挖掘更廣闊的視圖數(shù)據(jù)價值。