雲端計算概念從出現到現在已經有十餘年，而在雲端計算蓬勃發展之後，霧計算、霾計算等概念也逐漸湧現，霧計算、邊緣計算成為一個新的熱詞。

那麼究竟邊緣計算是什麼？

它又和物聯網應用場景有什麼關聯呢？

物聯網可以說是有史以來最大的“網”，它正在悄然地改變著我們的生活方式。

我們更加喜歡將照片存入雲端，而不是簡單地放在手機記憶體；

更喜歡在家連上WiFi，在戶外更願意接入4G網路；

相比於繁瑣的購買資訊的輸入，更願意一鍵網購......

物聯網的存在，不止於改變人們日常的生活習慣，更是在創造新的“生態”環境。

簡而言之，也就是將身邊的萬物進行互聯，將兩個毫無關係的“木頭”進行相互連線。

而哪些“物”應該對話，哪些“物”不能對話，需要裝置間有判斷或計算的能力，邊緣計算便是這種能力的賦予者。

什麼是邊緣計算？

根據維基百科解釋，邊緣計算（Edge computing）又譯為“邊緣運算”，是一種分散式運算的架構，將應用程式、資料資料與服務的運算，由網路中心節點，移往網路邏輯上的邊緣節點來處理。

在靠近物或資料來源頭的網路邊緣側，融合網路、計算、儲存、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智慧服務，滿足行業數字化在敏捷連線、實時業務、資料優化、應用智慧、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

邊緣計算並不“邊緣”

看似“生僻”的邊緣計算其實並不“邊緣”，而且意義重大。

邊緣計算和雲端計算有些類似，都是處理大資料的計算執行方式。

但不同的是，這一次，資料不用再傳到遙遠的雲端，在邊緣側就能解決，更適合實時的資料分析和智慧化處理，也更加高效而且安全。

如果說物聯網的核心是讓每個物體智慧連線、執行，那麼邊緣計算就是通過資料分析處理，實現物與物之間感測、互動和控制。

它是物聯網從概念到應用的一把鑰匙，更是製造業從“笨拙”變得“智慧”的重要途徑。

邊緣計算猶如人類的神經末梢，對簡單的刺激進行自處理並將處理的特徵資訊反饋給雲端大腦。

邊緣計算作為一種小型資料中心，儘量靠近終端，便於提升訪問速度和效能。

而物聯網應用不斷地增長刺激著邊緣計算更多的需求，越來越多的物聯網裝置需要邊緣計算。小到一個安防攝像頭，大到工業裝置閘道器都需要邊緣計算來實現裝置間的資訊溝通與協同運作。

未來所有物聯網裝置都需要配備邊緣計算，這樣才能實現真正的萬物相連。

無論是有實時資料需求的車載終端，還是高頻寬的海量資料傳輸，抑或者是聯網電以及高速運轉的波音飛機、高生產速率的流水線，都需要邊緣計算的助力。

從安全、預測維護、個性化服務等方面提高使用者體驗，完成裝置智慧化升級。

邊緣計算加速物聯網落地

網際網路時代業務要求產品開發、迭代不斷加速促使著IT基礎設施廣泛的雲化，大量使用第三方API介面等。

而在物聯網時代，海量的裝置資料上傳雲端，再反饋於終端執行，不僅浪費了雲端資源而還影響了資料處理效率。

對於有實時資料處理要求的場景，譬如智慧駕駛，在監測到障礙物時，如果無法智慧化地決策，控制方向避開障礙物，而是先傳入雲端再下發指令到車載終端的話，稍有延遲，就會導致事故的發生。

再拿智慧安防系統的攝像頭來講，美國部署了3000餘萬個攝像頭，每週生成超過40億小時的海量視訊資料。這些資料傳輸的雲端資料中心進行處理，不僅需要傳輸成本，更需要儲存成本。

而這些資料資訊如果能在網路邊緣側就被儲存與處理，那將大大減少成本並提高裝置處理效率。

邊緣計算未來之路有多遠？

物聯網需要場景化的產品，從雲端到終端的整體解決方案。

在大連線以及雲端市場成熟的背景下，邊緣側的計算能力將是物聯網價值挖掘的最為重要的一環。

工業物聯網、農業物聯網以及智慧城市等需要真正的低時延、高頻寬以及應對海量資料的計算能力，這需要通過邊緣計算的不斷的成熟發展來解決。

到2020年將有500億的終端和裝置聯網，除了邊緣裝置與終端聯網最大的“異構”特徵之外，產品生命週期越來越短、個性化需求越來越高、全生命週期管理和服務化的趨勢越來越明顯，這些新趨勢都需要邊緣計算提供強大的技術支撐。

在邊緣計算髮展過程中，需要經歷從連結開始的多個階段，而目前的邊緣計算依然只是概念走在前面，尚未實現“連結”，更沒有走到“智慧”，所以說，邊緣計算要想真正實現，還要有很長的路要走。

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