#汤加火山已苏醒# #汤加火山爆发后接下来还会发生什么# 汤加本是一个名不见经传的国家，但1月15日，这里海底火山猛烈喷发形成的冲击波，传播到了全世界的一半左右。此次喷发的火山位于汤加首都努库阿洛法以北 65 公里处，是由两个无人居住的小岛 Hunga-Ha'apai 和 Hunga-Tonga 组成（以下缩写为HHHT），海拔约 100 米，平时看起来平平无奇，但隐藏在海浪之下的，是一座高约 1800 米，宽约 20 公里的巨大海底火山。
在过去几十年里，HHHT火山几乎是定期喷发。其中， 2009 年、2014、2015 年的喷发中，都曾有岩浆和蒸汽组成的热射流（hot jets）在海浪中爆炸。但这些喷发规模都很小，远不能跟此次喷发相提并论。
根据我们对这座火山早期喷发的研究，此次喷发规模，对HHHT火山来说，属于千年一遇的级别。考虑到海水能够冷却岩浆，为什么HHHT火山此次喷发的爆发力仍然如此之大（so highly explosive）？
通常来说，如果岩浆缓慢上升到海水中，即使岩浆温度达到1200℃左右，岩浆和水之间依然能有效形成一层薄薄的蒸汽膜，起到隔热作用，并使岩浆的外表面得以冷却。但当岩浆被瞬间喷出充满火山气体的地面，快速进入水中时，这个过程就不起作用了。此时，任何蒸汽层都会被迅速破坏，导致热岩浆与冷水直接接触，随即发生 “燃料-冷却剂相互作用”，岩浆被极端猛烈的爆炸撕裂，新的岩浆碎片将新鲜炽热的内表面暴露在水中，爆炸重复发生，最终喷射出岩浆颗粒，引发更大的超音速爆炸。这个连锁反应，就如同武器级化学爆炸。
另外，HHHT火山在2014和2015年的两次喷发，曾形成了一个火山锥，将两个古老的岛屿在了一起，最终形成了一个约5公里长的链式岛屿。我们在2016年对这两座岛屿进行考察时，发现以前监测到的历史喷发只是序幕。
当时绘制海底地图时，我们在海面以下150米处，发现了一个隐藏的“火山口”。这个火山口是一个直径约5公里的火山口状凹陷，此前如2009年、2014、2015年发生过的小喷发，主要都发生在这个火山口边缘。但通常来说，只有非常大的喷发才会形成火山口，也就是大到喷发岩浆后，火山顶部会向内塌陷，加深火山口。
当时我们HHHT火山历史喷发的化学成分，得出的结论是，这些小喷发代表了岩浆系统正在缓慢地自我补充，为更大的喷发做准备。事实上，我们在古老岛屿的沉积物中，也发现过汤加火山口过去两次大规模喷发的证据。我们用化学方法，将这些火山灰与65公里外有人居住的汤加最大岛屿塔普岛上的火山灰沉积物进行了对比，放射性碳同位素显示，大火山口形成的大喷发，最后一次出现，是在公元1100年。
基于这些研究，HHHT火山在1月15日的这次喷发似乎是在意料之中。
接下来还会发生什么？
显然，我们目前仍处在这次火山喷发的事件当中，许多情况都还不清楚（部分原因是该岛目前已被火山灰遮蔽了。）
可参考的是，2021年12月20日和2022年1月13日有过两次中等规模的喷发，这两次喷发当时曾制造了高达17公里的“云层”，并让2014至2015年间形成的链式岛屿变得更大了。1月15日的这次喷发规模显然更大，其火山灰柱达到了20公里高。最值得注意的是，这些火山灰以火山为中心，几乎是呈圆形均匀地分布在火山周围，半径达130公里，在被风吹乱之前，它们形成了一个直径达到260公里的羽流（plume）。
如此巨大的爆发力，单靠岩浆-水的相互作用已经无法解释了。它表明的是，从火山口喷发出来新鲜的、充满气体的岩浆体量相当之大。巨大的喷发引发了海啸，波及到整个汤加王国，以及邻近的斐济和萨摩亚，其冲击波更是穿越数千公里，连2000公里外的新西兰都监测到了，从太空中也可以看到。海啸是由爆炸期间的大气和海洋冲击波耦合产生的，不过也有可能是海底滑坡与火山口崩塌引起的。
火山喷发开始后不久，汤加的天空被遮蔽，火山灰开始下落。所有这些迹象都表明，汤加的大型火山口已经苏醒。目前的这次大型喷发，只能说明岩浆压力释放有了很大的释放，但尚不清楚就是此次汤加火山喷发的高潮。根据我们此前对HHHT火山喷发的地质沉积物研究，这类千年一遇的大型喷发，每一次都涉及到多次独立喷发。从这个角度，因此，HHHT火山可能还有数周甚至数年的大规模动荡。为了汤加人民，我希望不会出现此种情形。
左图：海底地图显示了火山锥和巨大的火山口。
右图：一座巨大的水下火山位于Hunga-Ha'apai和Hunga Tonga群岛附近。
文章来源：《《Why the volcanic eruption in Tonga was so violent, and what to expect next》,Shane Cronin, Professor of Earth Sciences, University of Auckland.
本刊已得到作者授权翻译转载文章。
谢恩·克罗宁（Shane Cronin）：2001-2002任亚历山大·冯·洪堡研究员；随后至2015年，任梅西大学地球科学教授（火山风险解决方案研究中心主任）；2015至今任奥克兰大学火山学教授。目前的研究项目包括：将塔拉纳基过渡到火山未来——MBIE奋进研究计划（2019-2024年）;与德国慕尼黑大学GNS Science合作，通过减少热液喷发危险实现稳定的地热发电——MBIE奋进智能理念（2018-2020）;与德国慕尼黑LMU合作，通过实验研究（Royal Soc.NZ Catalyst（2019-2020），了解喷发柱稳定性和灰分生成;将物理和化学见解整合到火山频率、规模和类型预测中等。
在过去几十年里，HHHT火山几乎是定期喷发。其中， 2009 年、2014、2015 年的喷发中，都曾有岩浆和蒸汽组成的热射流（hot jets）在海浪中爆炸。但这些喷发规模都很小，远不能跟此次喷发相提并论。
根据我们对这座火山早期喷发的研究，此次喷发规模，对HHHT火山来说，属于千年一遇的级别。考虑到海水能够冷却岩浆，为什么HHHT火山此次喷发的爆发力仍然如此之大（so highly explosive）？
通常来说，如果岩浆缓慢上升到海水中，即使岩浆温度达到1200℃左右，岩浆和水之间依然能有效形成一层薄薄的蒸汽膜，起到隔热作用，并使岩浆的外表面得以冷却。但当岩浆被瞬间喷出充满火山气体的地面，快速进入水中时，这个过程就不起作用了。此时，任何蒸汽层都会被迅速破坏，导致热岩浆与冷水直接接触，随即发生 “燃料-冷却剂相互作用”，岩浆被极端猛烈的爆炸撕裂，新的岩浆碎片将新鲜炽热的内表面暴露在水中，爆炸重复发生，最终喷射出岩浆颗粒，引发更大的超音速爆炸。这个连锁反应，就如同武器级化学爆炸。
另外，HHHT火山在2014和2015年的两次喷发，曾形成了一个火山锥，将两个古老的岛屿在了一起，最终形成了一个约5公里长的链式岛屿。我们在2016年对这两座岛屿进行考察时，发现以前监测到的历史喷发只是序幕。
当时绘制海底地图时，我们在海面以下150米处，发现了一个隐藏的“火山口”。这个火山口是一个直径约5公里的火山口状凹陷，此前如2009年、2014、2015年发生过的小喷发，主要都发生在这个火山口边缘。但通常来说，只有非常大的喷发才会形成火山口，也就是大到喷发岩浆后，火山顶部会向内塌陷，加深火山口。
当时我们HHHT火山历史喷发的化学成分，得出的结论是，这些小喷发代表了岩浆系统正在缓慢地自我补充，为更大的喷发做准备。事实上，我们在古老岛屿的沉积物中，也发现过汤加火山口过去两次大规模喷发的证据。我们用化学方法，将这些火山灰与65公里外有人居住的汤加最大岛屿塔普岛上的火山灰沉积物进行了对比，放射性碳同位素显示，大火山口形成的大喷发，最后一次出现，是在公元1100年。
基于这些研究，HHHT火山在1月15日的这次喷发似乎是在意料之中。
接下来还会发生什么？
显然，我们目前仍处在这次火山喷发的事件当中，许多情况都还不清楚（部分原因是该岛目前已被火山灰遮蔽了。）
可参考的是，2021年12月20日和2022年1月13日有过两次中等规模的喷发，这两次喷发当时曾制造了高达17公里的“云层”，并让2014至2015年间形成的链式岛屿变得更大了。1月15日的这次喷发规模显然更大，其火山灰柱达到了20公里高。最值得注意的是，这些火山灰以火山为中心，几乎是呈圆形均匀地分布在火山周围，半径达130公里，在被风吹乱之前，它们形成了一个直径达到260公里的羽流（plume）。
如此巨大的爆发力，单靠岩浆-水的相互作用已经无法解释了。它表明的是，从火山口喷发出来新鲜的、充满气体的岩浆体量相当之大。巨大的喷发引发了海啸，波及到整个汤加王国，以及邻近的斐济和萨摩亚，其冲击波更是穿越数千公里，连2000公里外的新西兰都监测到了，从太空中也可以看到。海啸是由爆炸期间的大气和海洋冲击波耦合产生的，不过也有可能是海底滑坡与火山口崩塌引起的。
火山喷发开始后不久，汤加的天空被遮蔽，火山灰开始下落。所有这些迹象都表明，汤加的大型火山口已经苏醒。目前的这次大型喷发，只能说明岩浆压力释放有了很大的释放，但尚不清楚就是此次汤加火山喷发的高潮。根据我们此前对HHHT火山喷发的地质沉积物研究，这类千年一遇的大型喷发，每一次都涉及到多次独立喷发。从这个角度，因此，HHHT火山可能还有数周甚至数年的大规模动荡。为了汤加人民，我希望不会出现此种情形。
左图：海底地图显示了火山锥和巨大的火山口。
右图：一座巨大的水下火山位于Hunga-Ha'apai和Hunga Tonga群岛附近。
文章来源：《《Why the volcanic eruption in Tonga was so violent, and what to expect next》,Shane Cronin, Professor of Earth Sciences, University of Auckland.
本刊已得到作者授权翻译转载文章。
谢恩·克罗宁（Shane Cronin）：2001-2002任亚历山大·冯·洪堡研究员；随后至2015年，任梅西大学地球科学教授（火山风险解决方案研究中心主任）；2015至今任奥克兰大学火山学教授。目前的研究项目包括：将塔拉纳基过渡到火山未来——MBIE奋进研究计划（2019-2024年）;与德国慕尼黑大学GNS Science合作，通过减少热液喷发危险实现稳定的地热发电——MBIE奋进智能理念（2018-2020）;与德国慕尼黑LMU合作，通过实验研究（Royal Soc.NZ Catalyst（2019-2020），了解喷发柱稳定性和灰分生成;将物理和化学见解整合到火山频率、规模和类型预测中等。
#边缘计算##数字经济# 【边缘计算，为什么一定会迎来大爆发？】#甘靖数字经济[超话]#
以满足无处不在的高质量运算为最终目标，需求与成本的博弈不断颠覆计算机软件服务的形态架构，并逐步形成了我们当前所讨论的边缘计算模式。
如果我们从“计算任务在何处完成”这个角度来看待计算形态，那么可以看到历史上计算形态经历了几次重要变化，即先是任务汇聚到大型机上集中处理，而后分散到用户终端设备处理，再然后相当一部分的计算任务重新汇聚到云计算中心处理。
如前所述，这一变化过程的影响因素相当纷杂，如硬件成本的降低、计算需求的提升、通信网络的飞跃、传感器技术的丰富等。而究其本质原因，则是人类对计算形态或者说计算方式的需求，即“无处不在的高质量计算服务”：既要无处不在，又要保障服务质量。
“无处不在”需要通过各式各样的网络通信技术、嵌入式技术来实现，“高质量”则需要通过计算机软硬件技术的不断迭代来实现。
如本地计算成本低于通信成本时，计算模式由分时共享的方式迅速转变为本地计算的方式（第一个翻转点）。
当网络技术的发展使得通信成本再次低于计算成本时，开始出现由本地计算向云计算的过渡，并且随着通信成本的不断降低，越来越多的计算需求由本地转到云端（第二个翻转点）。
随着以苹果手机为代表的智能手机的快速发展迭代，以及以3G/4G为代表的移动通信技术的普及，云计算模式得到了进一步强化；然而，随着各类新型的、要求更高的计算业务（如AR/VR）的出现，对很多计算任务而言，本地计算成本再次低于云计算成本（第三个翻转点）。
5G/6G通信技术的出现，则再次大幅拉低了通信成本，使得这些新出现的复杂任务可以使用远程的方式来执行，并形成了边缘计算的模式。
可以看到，几个阶段的共同特征是不断地将硬件负担远离用户，不断地将计算服务贴近用户，用户既要“无处不在的高质量服务”，又要“不承担额外的软硬件开销”，这也是计算形态变化的内在逻辑。按照计算模式的变化，我们将网络计算形态大致分为以下三个阶段。
01 第一阶段：共享计算模式
在共享计算模式中，由于大型机的计算成本过于昂贵，普通用户无法负担，因此通过分时系统批处理、ARPANET等方式将用户任务汇聚到大型机上进行集中处理。这一过程与现在的云计算很类似，但是任务传递和任务计算的过程均十分低效。此阶段形成的重要原因是任务传递和通信的成本要显著低于用户本地配备一台大型机的成本。
随着集成电路技术的快速发展，个人计算机的出现使得计算形态从“共享计算”的方式快速进入“本地运算”的形态，即多数消费者计算任务在其个人计算机上进行处理。这一变化的直接原因是硬件成本的大幅降低和人们对计算要求的逐步提升。
02 第二阶段：本地计算过渡到云计算
随着通信网络技术的发展，计算形态逐步走向了“将一切交给网络”这条路。伴随着窄带互联网、宽带互联网以及移动通信网络的出现，部分数据开始通过Web的方式共享，一些数据量较小的信息系统（如电子邮件）也开始通过Web服务器的方式提供服务。此时，以文本为主的低数据要求的数据共享和计算服务开始从本地走向服务器端。
随着光纤宽带网络和3G/4G技术的进一步普及，以及以智能手机为代表的移动智能设备的出现，越来越多数据量较大的计算任务开始从本地走向云端，如音视频多媒体业务、直播业务等。此时仍有相当一部分对于计算实时性要求较高的计算业务（如高画质3D游戏）需要在本地执行，这是由于本地计算的延迟要小于通过网络传输的延迟。
在第二阶段，一个显著特征是随着用户需求的不断提升，计算成本和通信成本交替成为成本瓶颈，导致越来越多类型的计算任务被转移到网络当中，从而在整体上形成了“本地与云计算混合”的计算模式。
03 第三阶段：云计算到边缘计算
随着5G/6G技术的到来，通信延迟和通信速率的性能表现再次迎来成倍的提升，与此同时，集成电路进入了“后摩尔时代”，在本地计算环境实现成倍的性能提升变得越来越困难。这使得在完成一个计算任务时，远程计算成本显著低于本地计算成本。
这一成本差异有可能会持续数年，伴随着更多类型的需求进入计算机世界，越来越多的本地计算将从本地转移到服务器上，直至出现大量足够复杂的计算任务，使得通信成本再次成为任务执行的瓶颈。
这一阶段的关键技术是边缘计算，也必然是边缘计算的形式。这是由于：
超低的网络通信延迟一方面是通信技术的革新，另一方面也是由于用户和服务器之间的距离被拉进。
随着物联网技术的爆发，计算需求持续指数级增长，将全部的计算和数据均交由集中式的云计算中心来处理既不合理也不现实。而边缘服务器则扮演了“分布式迷你云计算中心”的角色，通过广泛的边缘服务器的部署承接绝大部分计算任务。很多前沿研究用“雾计算”来定义这一形态，本质上与边缘计算是同一思想。
这一阶段中，用户设备仅保留传感与通信的硬件模块，所有的计算任务、数据访问任务等均交由边缘服务器进行。
04 为什么一定是边缘计算
接下来我们通过标志性的技术驱动过程，再来理解“网络化计算服务”是如何一步步发展到边缘计算形态的。
如果我们关注计算需求（或者说计算完成的过程）在边缘设备和计算中心分布情况，可以看到自计算机出现以来，越来越多的计算任务通过网络化的方式来执行。图1-5展示了驱动网络化计算服务不断演进并成形的关键技术，从中我们可以观察到边缘计算背后的技术必然性。
伴随着硬件能力与计算需求的发展，网络化计算服务的形态也不断地发生进化，从多用户分时批处理的方式逐步发展到边缘计算的形态上来。
具体而言，最初的网络计算可以看作是通过低效的传输方式（卡带、软盘等形式）将任务集中到中心化的大型计算机上进行处理；
随后在个人计算机和宽带网络逐步普及后，开始出现以Web服务为代表的网络化服务；
伴随前端技术的发展和网络速率的进一步提升，更加复杂的计算任务可以通过网络计算的形式来解决，也导致网络化计算形式从单向转变为接近于本地程序的网络应用形式；
进一步地，随着智能手机和3G/4G移动网络的到来，网络化计算服务进入到云计算的模式；
而随着物联网和5G/6G时代的到来，网络化计算机服务将快速进入到边缘计算的模式，为智能万物提供无处不在的算力服务。
1. 传统集中式云计算方式不可持续
在云计算时代，数据的集中导致了计算的集中，海量用户的数据集中在少数云计算服务器上，使得计算随之迁移到云计算中心。而随着智能化、嵌入式设备的发展，越来越多的设备开始接入网络，产生无处不在的计算需求，这使得网络带宽逐渐成为服务瓶颈，为计算过程带来不必要的延迟开销。
前端智能设备涌现的各类超低延迟服务，由于云计算的广域网传输延迟而无法被满足；不仅如此，所有数据汇聚到少数的云计算中心，在增加网络的流量承载压力的同时，也造成了大量的能源浪费。
2. 摩尔定律已经失效
想要达到“无处不在的高质量运算”，广泛铺设的算力网络并非唯一思路。
特别是当我们回顾过去几十年的计算机发展历程，在最理想的状态下，只要计算机一直沿着摩尔定律发展下去，硬件最终会变得非常小，而算力却又特别强，加之近年来能量采集（Energy Harvesting）技术的发展，可以做到随时具有充沛的能源、算力和通信能力，从而形成无处不在的高质量运算。
但随着半导体制程逐步逼近原子半径，量子计算又暂时无法实现实用系统，边缘计算就成了唯一选择——广泛、大规模地部署算力，将物理环境改造为“算力场”，从而使得身处其中的用户可以享受无处不在的高质量运算服务。
3. 历史机遇：5G与物联网的需求形成合力
一方面，海量的物联网设备产生的计算需求逐渐无法被满足；另一方面，计算服务质量的要求也使得通信网络不堪重负，网络传输延迟成为计算服务的性能瓶颈。
两方面的共同需求，使得将计算下沉到网络边缘成为历史必然。一方面可以显著降低数据传输的延迟，另一方面通过分散地处理物联网设备的海量计算需求，也可以疏解云计算中心的计算压力。
不仅如此，5G、Wi-Fi 6等技术的发展，使得前端设备的单跳延迟可以降到个位毫秒级，在满足现有计算需求的前提下，势必催生各类实时计算服务。卡内基-梅隆大学的Mahadev Satyanarayanan教授也指出：“没有边缘计算的5G大规模部署是没有意义的”。
4. 人类计算需求的增长不会停滞
通过技术和需求的交替发展，我们可以观察到：人类的计算需求会不断涌现，并快速填满算力的天花板。当本地执行效率高时，新型业务会以本地执行的方式出现；当远程执行效率高时，新型业务会以远程执行的方式出现。
虽然在过往的经验中，新型的计算需求通常是先在本地执行，待通信成本降低后，逐步转变为远程执行；但可以预见，当远程执行成本持续低于本地运算成本，边缘计算模式成熟时，新型的业务会直接以边缘运行的方式出现，并且由于边缘算力充沛，新型业务的出现将有望迎来井喷。
5. 边缘计算可能会是算力的最终形式
过去的经验告诉我们，计算模式呈现了“合久必分，分久必合”的发展过程，那么计算模式的下一站会是怎样的形式呢？运算过程会不会重新回到任务发起的设备上去呢？
如果按照上述梳理的以“无处不在的高质量计算服务”为驱动，边缘计算很可能是最终的计算形式。我们设想当本地算力和通信延迟逼近极限时，本地运算和在直接相连的另一台边缘设备上进行远程运算的整体性能极可能是相仿的，而本地资源永远是有限的，边缘设备的资源却是持续增长的。
因此边缘计算极有可能是算力的最终形式，前端设备仅保留必要的传感器、通信模块以及少量的计算和存储资源，利用环境中的边缘算力完成计算过程。 https://t.cn/RI7nYAL
以满足无处不在的高质量运算为最终目标，需求与成本的博弈不断颠覆计算机软件服务的形态架构，并逐步形成了我们当前所讨论的边缘计算模式。
如果我们从“计算任务在何处完成”这个角度来看待计算形态，那么可以看到历史上计算形态经历了几次重要变化，即先是任务汇聚到大型机上集中处理，而后分散到用户终端设备处理，再然后相当一部分的计算任务重新汇聚到云计算中心处理。
如前所述，这一变化过程的影响因素相当纷杂，如硬件成本的降低、计算需求的提升、通信网络的飞跃、传感器技术的丰富等。而究其本质原因，则是人类对计算形态或者说计算方式的需求，即“无处不在的高质量计算服务”：既要无处不在，又要保障服务质量。
“无处不在”需要通过各式各样的网络通信技术、嵌入式技术来实现，“高质量”则需要通过计算机软硬件技术的不断迭代来实现。
如本地计算成本低于通信成本时，计算模式由分时共享的方式迅速转变为本地计算的方式（第一个翻转点）。
当网络技术的发展使得通信成本再次低于计算成本时，开始出现由本地计算向云计算的过渡，并且随着通信成本的不断降低，越来越多的计算需求由本地转到云端（第二个翻转点）。
随着以苹果手机为代表的智能手机的快速发展迭代，以及以3G/4G为代表的移动通信技术的普及，云计算模式得到了进一步强化；然而，随着各类新型的、要求更高的计算业务（如AR/VR）的出现，对很多计算任务而言，本地计算成本再次低于云计算成本（第三个翻转点）。
5G/6G通信技术的出现，则再次大幅拉低了通信成本，使得这些新出现的复杂任务可以使用远程的方式来执行，并形成了边缘计算的模式。
可以看到，几个阶段的共同特征是不断地将硬件负担远离用户，不断地将计算服务贴近用户，用户既要“无处不在的高质量服务”，又要“不承担额外的软硬件开销”，这也是计算形态变化的内在逻辑。按照计算模式的变化，我们将网络计算形态大致分为以下三个阶段。
01 第一阶段：共享计算模式
在共享计算模式中，由于大型机的计算成本过于昂贵，普通用户无法负担，因此通过分时系统批处理、ARPANET等方式将用户任务汇聚到大型机上进行集中处理。这一过程与现在的云计算很类似，但是任务传递和任务计算的过程均十分低效。此阶段形成的重要原因是任务传递和通信的成本要显著低于用户本地配备一台大型机的成本。
随着集成电路技术的快速发展，个人计算机的出现使得计算形态从“共享计算”的方式快速进入“本地运算”的形态，即多数消费者计算任务在其个人计算机上进行处理。这一变化的直接原因是硬件成本的大幅降低和人们对计算要求的逐步提升。
02 第二阶段：本地计算过渡到云计算
随着通信网络技术的发展，计算形态逐步走向了“将一切交给网络”这条路。伴随着窄带互联网、宽带互联网以及移动通信网络的出现，部分数据开始通过Web的方式共享，一些数据量较小的信息系统（如电子邮件）也开始通过Web服务器的方式提供服务。此时，以文本为主的低数据要求的数据共享和计算服务开始从本地走向服务器端。
随着光纤宽带网络和3G/4G技术的进一步普及，以及以智能手机为代表的移动智能设备的出现，越来越多数据量较大的计算任务开始从本地走向云端，如音视频多媒体业务、直播业务等。此时仍有相当一部分对于计算实时性要求较高的计算业务（如高画质3D游戏）需要在本地执行，这是由于本地计算的延迟要小于通过网络传输的延迟。
在第二阶段，一个显著特征是随着用户需求的不断提升，计算成本和通信成本交替成为成本瓶颈，导致越来越多类型的计算任务被转移到网络当中，从而在整体上形成了“本地与云计算混合”的计算模式。
03 第三阶段：云计算到边缘计算
随着5G/6G技术的到来，通信延迟和通信速率的性能表现再次迎来成倍的提升，与此同时，集成电路进入了“后摩尔时代”，在本地计算环境实现成倍的性能提升变得越来越困难。这使得在完成一个计算任务时，远程计算成本显著低于本地计算成本。
这一成本差异有可能会持续数年，伴随着更多类型的需求进入计算机世界，越来越多的本地计算将从本地转移到服务器上，直至出现大量足够复杂的计算任务，使得通信成本再次成为任务执行的瓶颈。
这一阶段的关键技术是边缘计算，也必然是边缘计算的形式。这是由于：
超低的网络通信延迟一方面是通信技术的革新，另一方面也是由于用户和服务器之间的距离被拉进。
随着物联网技术的爆发，计算需求持续指数级增长，将全部的计算和数据均交由集中式的云计算中心来处理既不合理也不现实。而边缘服务器则扮演了“分布式迷你云计算中心”的角色，通过广泛的边缘服务器的部署承接绝大部分计算任务。很多前沿研究用“雾计算”来定义这一形态，本质上与边缘计算是同一思想。
这一阶段中，用户设备仅保留传感与通信的硬件模块，所有的计算任务、数据访问任务等均交由边缘服务器进行。
04 为什么一定是边缘计算
接下来我们通过标志性的技术驱动过程，再来理解“网络化计算服务”是如何一步步发展到边缘计算形态的。
如果我们关注计算需求（或者说计算完成的过程）在边缘设备和计算中心分布情况，可以看到自计算机出现以来，越来越多的计算任务通过网络化的方式来执行。图1-5展示了驱动网络化计算服务不断演进并成形的关键技术，从中我们可以观察到边缘计算背后的技术必然性。
伴随着硬件能力与计算需求的发展，网络化计算服务的形态也不断地发生进化，从多用户分时批处理的方式逐步发展到边缘计算的形态上来。
具体而言，最初的网络计算可以看作是通过低效的传输方式（卡带、软盘等形式）将任务集中到中心化的大型计算机上进行处理；
随后在个人计算机和宽带网络逐步普及后，开始出现以Web服务为代表的网络化服务；
伴随前端技术的发展和网络速率的进一步提升，更加复杂的计算任务可以通过网络计算的形式来解决，也导致网络化计算形式从单向转变为接近于本地程序的网络应用形式；
进一步地，随着智能手机和3G/4G移动网络的到来，网络化计算服务进入到云计算的模式；
而随着物联网和5G/6G时代的到来，网络化计算机服务将快速进入到边缘计算的模式，为智能万物提供无处不在的算力服务。
1. 传统集中式云计算方式不可持续
在云计算时代，数据的集中导致了计算的集中，海量用户的数据集中在少数云计算服务器上，使得计算随之迁移到云计算中心。而随着智能化、嵌入式设备的发展，越来越多的设备开始接入网络，产生无处不在的计算需求，这使得网络带宽逐渐成为服务瓶颈，为计算过程带来不必要的延迟开销。
前端智能设备涌现的各类超低延迟服务，由于云计算的广域网传输延迟而无法被满足；不仅如此，所有数据汇聚到少数的云计算中心，在增加网络的流量承载压力的同时，也造成了大量的能源浪费。
2. 摩尔定律已经失效
想要达到“无处不在的高质量运算”，广泛铺设的算力网络并非唯一思路。
特别是当我们回顾过去几十年的计算机发展历程，在最理想的状态下，只要计算机一直沿着摩尔定律发展下去，硬件最终会变得非常小，而算力却又特别强，加之近年来能量采集（Energy Harvesting）技术的发展，可以做到随时具有充沛的能源、算力和通信能力，从而形成无处不在的高质量运算。
但随着半导体制程逐步逼近原子半径，量子计算又暂时无法实现实用系统，边缘计算就成了唯一选择——广泛、大规模地部署算力，将物理环境改造为“算力场”，从而使得身处其中的用户可以享受无处不在的高质量运算服务。
3. 历史机遇：5G与物联网的需求形成合力
一方面，海量的物联网设备产生的计算需求逐渐无法被满足；另一方面，计算服务质量的要求也使得通信网络不堪重负，网络传输延迟成为计算服务的性能瓶颈。
两方面的共同需求，使得将计算下沉到网络边缘成为历史必然。一方面可以显著降低数据传输的延迟，另一方面通过分散地处理物联网设备的海量计算需求，也可以疏解云计算中心的计算压力。
不仅如此，5G、Wi-Fi 6等技术的发展，使得前端设备的单跳延迟可以降到个位毫秒级，在满足现有计算需求的前提下，势必催生各类实时计算服务。卡内基-梅隆大学的Mahadev Satyanarayanan教授也指出：“没有边缘计算的5G大规模部署是没有意义的”。
4. 人类计算需求的增长不会停滞
通过技术和需求的交替发展，我们可以观察到：人类的计算需求会不断涌现，并快速填满算力的天花板。当本地执行效率高时，新型业务会以本地执行的方式出现；当远程执行效率高时，新型业务会以远程执行的方式出现。
虽然在过往的经验中，新型的计算需求通常是先在本地执行，待通信成本降低后，逐步转变为远程执行；但可以预见，当远程执行成本持续低于本地运算成本，边缘计算模式成熟时，新型的业务会直接以边缘运行的方式出现，并且由于边缘算力充沛，新型业务的出现将有望迎来井喷。
5. 边缘计算可能会是算力的最终形式
过去的经验告诉我们，计算模式呈现了“合久必分，分久必合”的发展过程，那么计算模式的下一站会是怎样的形式呢？运算过程会不会重新回到任务发起的设备上去呢？
如果按照上述梳理的以“无处不在的高质量计算服务”为驱动，边缘计算很可能是最终的计算形式。我们设想当本地算力和通信延迟逼近极限时，本地运算和在直接相连的另一台边缘设备上进行远程运算的整体性能极可能是相仿的，而本地资源永远是有限的，边缘设备的资源却是持续增长的。
因此边缘计算极有可能是算力的最终形式，前端设备仅保留必要的传感器、通信模块以及少量的计算和存储资源，利用环境中的边缘算力完成计算过程。 https://t.cn/RI7nYAL
【达人连麦、同城直播， 单月GMV过亿的国民羽绒鸭鸭破解快手自播密码】单场GMV突破1500万，11月GMV过亿，12月至今，14天GMV突破4000万，今年9月入驻快手的羽绒服品牌鸭鸭成为近三个月来快手自播成绩跃升最快的黑马品牌。
成绩背后，除品牌长期累积的实力及强大的货品供应链外，还离不开品牌的积极探索，以及与平台的契合度、深刻解析平台DNA后的创新玩法。
在抓稳“人货场”基本盘基础上，鸭鸭充分探究“接地气”的平台玩法，创新性地与达人主播连麦、组建团队前往哈尔滨开辟同城流量入口，尝试打开快手品牌自播“天花板”。
49年深耕筑牢品牌实力，达人分销+品牌自播并举
在品牌自播浪潮席卷下，依靠几款爆品打出高额GMV铺开销量往往是成功秘籍，但想要长远发展，品牌的深厚实力不可或缺。
始创于1972年，鸭鸭深耕羽绒垂类49年，线下布局1000多家实体店，线上全渠道发力，布局天猫、唯品会、拼多多等传统电商品牌，跻身淘系TOP级商家。
顺应直播电商浪潮，鸭鸭于2020年开启直播电商，并在快手等平台开启达人分销模式，充分挖掘达人资源优势，率先借助达人影响力在新兴电商平台增加品牌好感度。
在布局达人分销的同时，2021年9月，受到快手小二的邀请，鸭鸭正式入局快手。
无论是在传统电商平台亦或新兴电商领域，鸭鸭的优势在于专业的设计研发能力及强大的供应链承接能力，鸭鸭每年要从上万个设计稿中选出2000多个有效款，并结合平台数据不断测试爆款，然后翻单，最大限度的将长板拉长，针对不同渠道持续开发新的款式来承接流量。
在鸭鸭品牌快手负责人阿熙看来，在当下直播渠道爆品思维的驱动下，品牌后端供应链承接能力至关重要，
“一天几十万件待发货的考验的是我们柔性供应链的快速反应模式，我们能在7—15工作日内迅速把几十万销量和款式快速的生产出来，而且同时在这么快速的快返供应链基础之上严控品质，这得益于鸭鸭深耕羽绒服行业多年的数字化驱动供应链。”
基于丰富的货品储备，鸭鸭在直播间货盘组合上创造出更多可能，搭建出对应不同人群标签的近十个核心直播间，形成店群矩阵模式，“我们有很多的货品可以组合，不同货品组合成不同的货品结构，应对不同的人群标签，放到不同的直播间里面，从而尽快地摸索出品牌自播的玩法逻辑。“
此外，品牌的货盘优势也在品牌自播与达人分销并举时得以体现。通过两种截然不同的货品搭配逻辑，鸭鸭有效避免了在达人分销与品牌自播两种渠道货品相同的矛盾，“达人直播间更多为大众爆款，品牌直播间倾向于高客单、设计款。”
夯实“人货场”基本盘，探索新流量入口打破“天花板”
在强大货品供应链背书的优势下，鸭鸭在快手的冷启动阶段驾轻就熟。
“我们在快手第一家店铺七天时间销售额达一百万，后续又做了一家，也是七天破百万，”对于鸭鸭的自播成绩，电商运营负责人吴澄底气十足。
目前，鸭鸭在快手商业流量的投入为鸭鸭从零开始自播创造出缓冲期。在快手官方流量对投活动的支持下，鸭鸭通过磁力金牛等工具合理投流，以较低的成本累计沉淀150万粉丝，为后期直播打稳流量基本盘。
高质量的短视频内容也为鸭鸭开启自播建立良好品牌形象。除常规直播亮点回顾及爆款预告外，鸭鸭团队还通过成熟精致的外景展示，配合短小情节剧的演绎，将羽绒服场景化展示，结合外形靓丽的演员的生动表演，增加产品吸引力。
而在快手主播团队的选择上，鸭鸭则沿用其他平台的成熟团队，每天直播四场共16小时，每场直播配备主播、场控、主播等人员，上架5至8个单品。在人货场环境搭建就绪后，鸭鸭对于快手玩法的挖掘与新兴流量渠道的挖掘，则开启了“创新模式”。
“9月份南方还没那么冷，但北方已经大幅降温，我们观察到店播有个同城入口，便想到北方找个基地租个直播间，去‘吃’一下同城流量。”9月底，鸭鸭组建十几人的直播团队，从杭州前往哈尔滨，组建临时直播间，利用同城推荐流量入口，鸭鸭精准触及北方用户，成功向私域引流。
在开辟流量入口上，鸭鸭的努力不止于此。10月21日，鸭鸭快手旗舰店与快手达人进行连麦直播，短时间打爆三个羽绒款式，创下单场GMV突破3000万的销售记录。在吴澄看来，与主播连麦实属另辟蹊径，“我们看中对方黏性极高的私域流量及号召力，事实证明也达到了好的效果。”
连麦作为快手极具特色的原生玩法，本身便自带粉丝好感度，加之主播以女性为主的粉丝结构与鸭鸭目标受众的高重合度，此次合作以高转化率圆满成功。
在吴澄看来，鸭鸭在快手的自播之路走得十分顺利，“我们目前没有遇到太大的困难，但想继续通过商业化投流、精细化运营，探一探快手羽绒行业的‘天花板’。”
立足行业培养消费者心智，让羽绒走进千家万户
近年来，羽绒市场的行情价格以每年20%的幅度增长。
据不完全统计，目前中国市场羽绒渗透率位于20%—25%，但欧美国家却普遍达到了70%—80%，较为昂贵的价格成为制约起大众化的首要因素，其次，适用场景有限、缺乏时尚度等因素也延缓了羽绒单品在国内的普及速度。
羽绒服也可以变成日常化的、大众化的消费单品，这是鸭鸭想要传递给中国市场的概念，“我们通过提供高性价比、平民化的价格，开发从童装到中老年全年龄线、覆盖多种风格的单品，去服务适合于所有的消费群体，让他不觉得羽绒服是很昂贵的产品。”
在线上渠道的布局过程中，快手国民性的发展理念与鸭鸭的品牌初心不谋而合。“快手平台用户覆盖面广，画像丰富，我们想借助与对快手这种大众用户传递信息的平台，能够联合去把我们理念、把产品植入到这些用户心目当中。”
此外，面对当下商业化流量水涨船高的困境，阿熙表示私域流量将是未来品牌发展的重点，“目前流量越来越贵且不稳定，高粘性的私域流量将是品牌长期发展的宝贵资产。”
对于未来的规划，阿熙表示将会注重于精简优化直播间数量，在现有基础上将直播间粉丝延展至千万级体量，“目前我们已在收集相应粉丝反馈，明年我会针对这些款式的销售数据定向地开发一些针对适合快手的款式。”
成绩背后，除品牌长期累积的实力及强大的货品供应链外，还离不开品牌的积极探索，以及与平台的契合度、深刻解析平台DNA后的创新玩法。
在抓稳“人货场”基本盘基础上，鸭鸭充分探究“接地气”的平台玩法，创新性地与达人主播连麦、组建团队前往哈尔滨开辟同城流量入口，尝试打开快手品牌自播“天花板”。
49年深耕筑牢品牌实力，达人分销+品牌自播并举
在品牌自播浪潮席卷下，依靠几款爆品打出高额GMV铺开销量往往是成功秘籍，但想要长远发展，品牌的深厚实力不可或缺。
始创于1972年，鸭鸭深耕羽绒垂类49年，线下布局1000多家实体店，线上全渠道发力，布局天猫、唯品会、拼多多等传统电商品牌，跻身淘系TOP级商家。
顺应直播电商浪潮，鸭鸭于2020年开启直播电商，并在快手等平台开启达人分销模式，充分挖掘达人资源优势，率先借助达人影响力在新兴电商平台增加品牌好感度。
在布局达人分销的同时，2021年9月，受到快手小二的邀请，鸭鸭正式入局快手。
无论是在传统电商平台亦或新兴电商领域，鸭鸭的优势在于专业的设计研发能力及强大的供应链承接能力，鸭鸭每年要从上万个设计稿中选出2000多个有效款，并结合平台数据不断测试爆款，然后翻单，最大限度的将长板拉长，针对不同渠道持续开发新的款式来承接流量。
在鸭鸭品牌快手负责人阿熙看来，在当下直播渠道爆品思维的驱动下，品牌后端供应链承接能力至关重要，
“一天几十万件待发货的考验的是我们柔性供应链的快速反应模式，我们能在7—15工作日内迅速把几十万销量和款式快速的生产出来，而且同时在这么快速的快返供应链基础之上严控品质，这得益于鸭鸭深耕羽绒服行业多年的数字化驱动供应链。”
基于丰富的货品储备，鸭鸭在直播间货盘组合上创造出更多可能，搭建出对应不同人群标签的近十个核心直播间，形成店群矩阵模式，“我们有很多的货品可以组合，不同货品组合成不同的货品结构，应对不同的人群标签，放到不同的直播间里面，从而尽快地摸索出品牌自播的玩法逻辑。“
此外，品牌的货盘优势也在品牌自播与达人分销并举时得以体现。通过两种截然不同的货品搭配逻辑，鸭鸭有效避免了在达人分销与品牌自播两种渠道货品相同的矛盾，“达人直播间更多为大众爆款，品牌直播间倾向于高客单、设计款。”
夯实“人货场”基本盘，探索新流量入口打破“天花板”
在强大货品供应链背书的优势下，鸭鸭在快手的冷启动阶段驾轻就熟。
“我们在快手第一家店铺七天时间销售额达一百万，后续又做了一家，也是七天破百万，”对于鸭鸭的自播成绩，电商运营负责人吴澄底气十足。
目前，鸭鸭在快手商业流量的投入为鸭鸭从零开始自播创造出缓冲期。在快手官方流量对投活动的支持下，鸭鸭通过磁力金牛等工具合理投流，以较低的成本累计沉淀150万粉丝，为后期直播打稳流量基本盘。
高质量的短视频内容也为鸭鸭开启自播建立良好品牌形象。除常规直播亮点回顾及爆款预告外，鸭鸭团队还通过成熟精致的外景展示，配合短小情节剧的演绎，将羽绒服场景化展示，结合外形靓丽的演员的生动表演，增加产品吸引力。
而在快手主播团队的选择上，鸭鸭则沿用其他平台的成熟团队，每天直播四场共16小时，每场直播配备主播、场控、主播等人员，上架5至8个单品。在人货场环境搭建就绪后，鸭鸭对于快手玩法的挖掘与新兴流量渠道的挖掘，则开启了“创新模式”。
“9月份南方还没那么冷，但北方已经大幅降温，我们观察到店播有个同城入口，便想到北方找个基地租个直播间，去‘吃’一下同城流量。”9月底，鸭鸭组建十几人的直播团队，从杭州前往哈尔滨，组建临时直播间，利用同城推荐流量入口，鸭鸭精准触及北方用户，成功向私域引流。
在开辟流量入口上，鸭鸭的努力不止于此。10月21日，鸭鸭快手旗舰店与快手达人进行连麦直播，短时间打爆三个羽绒款式，创下单场GMV突破3000万的销售记录。在吴澄看来，与主播连麦实属另辟蹊径，“我们看中对方黏性极高的私域流量及号召力，事实证明也达到了好的效果。”
连麦作为快手极具特色的原生玩法，本身便自带粉丝好感度，加之主播以女性为主的粉丝结构与鸭鸭目标受众的高重合度，此次合作以高转化率圆满成功。
在吴澄看来，鸭鸭在快手的自播之路走得十分顺利，“我们目前没有遇到太大的困难，但想继续通过商业化投流、精细化运营，探一探快手羽绒行业的‘天花板’。”
立足行业培养消费者心智，让羽绒走进千家万户
近年来，羽绒市场的行情价格以每年20%的幅度增长。
据不完全统计，目前中国市场羽绒渗透率位于20%—25%，但欧美国家却普遍达到了70%—80%，较为昂贵的价格成为制约起大众化的首要因素，其次，适用场景有限、缺乏时尚度等因素也延缓了羽绒单品在国内的普及速度。
羽绒服也可以变成日常化的、大众化的消费单品，这是鸭鸭想要传递给中国市场的概念，“我们通过提供高性价比、平民化的价格，开发从童装到中老年全年龄线、覆盖多种风格的单品，去服务适合于所有的消费群体，让他不觉得羽绒服是很昂贵的产品。”
在线上渠道的布局过程中，快手国民性的发展理念与鸭鸭的品牌初心不谋而合。“快手平台用户覆盖面广，画像丰富，我们想借助与对快手这种大众用户传递信息的平台，能够联合去把我们理念、把产品植入到这些用户心目当中。”
此外，面对当下商业化流量水涨船高的困境，阿熙表示私域流量将是未来品牌发展的重点，“目前流量越来越贵且不稳定，高粘性的私域流量将是品牌长期发展的宝贵资产。”
对于未来的规划，阿熙表示将会注重于精简优化直播间数量，在现有基础上将直播间粉丝延展至千万级体量，“目前我们已在收集相应粉丝反馈，明年我会针对这些款式的销售数据定向地开发一些针对适合快手的款式。”
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