磐霖資本、CCV創世伙伴、張江科投、IMO Ventures共同投資,PPIO完成2.5億A輪融資

        獵云網盛佳瑩2022-05-31 09:56 大公司
        老股東藍馳創投、沸點資本、華業天成資本等持續加注。

        近日,邊緣云服務商PPIO宣布完成A輪融資,本輪融資額合計近2.5億人民幣,由磐霖資本、CCV創世伙伴、張江科投、IMO Ventures共同投資,老股東藍馳創投、沸點資本、華業天成資本等持續加注。

        PPIO在創立之初,曾獲得了來自王小川、程浩、申元慶、唐彬森、李善友等19位業內知名企業家和創業者,共計6000萬人民幣的天使輪投資。

        暨2021年完成億級Pre-A輪融資后,這是PPIO又一次獲得新一輪融資。至此,公司累計融資額已經超過4億人民幣。


        云計算從“中心化”到“去中心化”的范式變遷


        PPIO成立于2018年,由原PPTV創始人姚欣、聯合創始人王聞宇共同創立,為客戶提供符合低時延、高帶寬、海量數據分布處理需求的邊緣云計算服務和解決方案。

        根據艾瑞咨詢測算,中國物聯網連接量將從2019年的55億個增長至2023年的148億個,年復合增長率達到28.1%。

        IDC預測,2025年中國每年產生的數據量將增長48.6ZB。

        “數據存儲從中心到終端側的比例明顯提高,未來還會持續提高。終端設備和所在的應用場景對于低延時和帶寬都提出了新的要求。邊緣計算更靠近設備端,靠近用戶,可以更好的支持實時、短周期數據的分析,支撐本地業務的及時處理執行”,PPIO創始人姚欣介紹。

        “有很多應用場景,是無法接受把數據上傳到中心云后再做決策和交互的。比如,無人駕駛的場景中100km制動距離不超過30cm,那么系統整體響應時間不能超過10毫秒,但是傳統云計算時延至少在100毫秒以上,在這個場景下無法適用”。

        “在下一代人機交互領域,視頻處理和傳輸時延已經逐漸向毫秒級的超低延時標準去演進。比如云VR里面的畫面,每幀的處理速度到達毫秒級別,才有可能提供流暢不眩暈的用戶體驗”。


        邊緣云是云計算2.0的最重要變量之一


        車聯網、智慧城市、空間數字化、基于AR/VR的生活和工作場景中,終端設備的種類和數量將大規模增長。這些交互界面和終端設備,將實時產生更大規模數據。

        需要特別注意的是,未來的交互,不僅是目前我們所熟悉的人與人、人與機器的交互,而是會產生大量機器與機器之間,甚至集群級別的交互。

        對于云計算2.0的發展趨勢,姚欣表示,現在以中心云為主的算力,基礎設施建設成本高、用戶使用成本高。如果需要增長算力應對各類新興場景的需求,在原有中心云建設標準基礎上不斷擴容,會進一步增加成本。

        而且,加大投入并不能解決問題,中心化云計算模式本身,依然滿足不了超低時延場景的需求。

        姚欣介紹,“中心云雖然是必不可少的。但是,以邊緣云為代表的‘去中心化’云服務,一定會和私有、公有、混合等多種中心云服務同時存在,并相輔相成。當應用場景飽和度提升到一定程度后,有可能出現中心即邊緣、邊緣即中心的互相融合現象,那時候我們的算力服務也就到了和現在的“水電氣煤”一樣觸手可及的程度”。

        “另外,從技術上來看,邊緣云在基礎設施、云服務技術的架構上,和中心云的建設標準和發展策略均不相同,創業公司沒有傳統云架構的負擔,可以直接基于邊緣云原生來架構新系統,更容易適應碎片化、非標異構的邊緣側基礎設施,將有機會進入到更大的市場”,聯合創始人王聞宇介紹。


        海量邊緣節點,服務剛性低延時需求


        目前,PPIO邊緣云解決方案,已經在全國30多個省,超過1000 多個縣市及區域,幫助客戶在算力上,實現從中心云向邊緣側的下沉。

        PPIO的客戶在使用服務并加入邊緣節點后,數據傳輸的路徑,不僅可以從終端到中心云下發,還可以從端到邊緣層先進行預處理,然后再選擇是否需要回到中心云。

        通過云邊協同,比如視頻直播里的彈幕、編解碼、特效渲染等需求,都可以放到邊端來處理,速度更快,成本更低。

        據PPIO介紹,目前已有的客戶群體,以對低延時傳輸和大規模成本控制有需求的互聯網企業為主,比如長短視頻平臺、直播平臺、手機廠商等,為其提供音視頻、云安全、應用性能管理等解決方案。此外,多家互聯網巨頭、一線云計算服務商、獨角獸級創業公司,目前都在邊緣云領域與PPIO建立了業務合作。

        本輪融資完成后,PPIO將進一步加大在自研技術和邊緣側基礎設施上的投入,并深化在超低延時直播、云游戲、云渲染、車聯網、空間數字化等對超低延時有改善需求的場景上的探索。

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