隨著人工智能新一輪浪潮持續(xù)蔓延，全球數(shù)據(jù)流量爆發(fā)，疊加智慧城市、自動駕駛、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用逐步落地，大量終端設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量快速增加，中心云計算在算帶寬負載、網(wǎng)絡(luò)延時等方面越來越緊張，邊緣計算的價值進一步凸顯。

PrecedenceResearch數(shù)據(jù)顯示，2022年全球邊緣計算市場規(guī)模為45.5億美元，該市場規(guī)模將以12.46%的CAGR增長至2030年的1165億美元。

根據(jù)Gartner數(shù)據(jù)顯示，2021年底有超過50%的大型企業(yè)部署至少一個邊緣計算應(yīng)用，到2023年底，50%以上的大型企業(yè)將至少部署6個用于物聯(lián)網(wǎng)或沉浸式體驗的邊緣計算應(yīng)用，并將在未來成為規(guī)模化行業(yè)，邊緣計算發(fā)展戰(zhàn)略將成為大勢所趨。

什么是邊緣計算？

邊緣計算（Edge computing）是相對云計算而言的，它是指收集并分析數(shù)據(jù)的行為發(fā)生在靠近數(shù)據(jù)生成的本地設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)中，而不是必須將數(shù)據(jù)傳輸?shù)接嬎阗Y源集中化的云端進行處理。邊緣計算又被叫做分布式云計算、霧計算或第四代數(shù)據(jù)中心。

邊緣計算首先通過在WAN網(wǎng)絡(luò)上虛擬化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)而出現(xiàn)。最初是由一個平臺來驅(qū)動的，適應(yīng)了云計算用戶的習(xí)慣，這也便是思科(Cisco)于2011年曾提出的霧計算概念的由來。隨著新的邊緣計算能力的出現(xiàn)，邊緣計算不再需要構(gòu)建集中的數(shù)據(jù)中心，創(chuàng)建了具有潛在數(shù)千個可應(yīng)用的大規(guī)模分布式節(jié)點的能力。

Gartner預(yù)計到2020年全世界有多達250億的智能設(shè)備會連接互聯(lián)網(wǎng)，如此多的設(shè)備會產(chǎn)生50萬億GB的數(shù)據(jù)，這相當2015年全球數(shù)據(jù)量的5倍多。如果將這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)皆贫?，對網(wǎng)絡(luò)帶寬、網(wǎng)絡(luò)流量成本控制、云端存儲能力都是一個巨大的挑戰(zhàn)。

同時，一些應(yīng)用需要及時響應(yīng)，如工廠的機械設(shè)備的故障預(yù)測，時延即意味著損失。另外一些邊緣設(shè)備還涉及個人隱私和安全。為了應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)場景中海量數(shù)據(jù)傳輸、存儲和云計算能力的挑戰(zhàn)，領(lǐng)先的云計算廠商紛紛推出邊緣計算的產(chǎn)品。將部分數(shù)據(jù)分析功能，放到了應(yīng)用場景的附近(終端或網(wǎng)關(guān))來實現(xiàn)，這種就近提供的智能服務(wù)可以滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。

邊緣計算不同于云計算

邊緣計算最早可以追溯到1998年Akamai公司提出的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（ content delivery network，CDN），CDN 是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的緩存網(wǎng)絡(luò)，依靠部署在各地的緩存服務(wù)器，通過中心平臺的負載均衡 、內(nèi)容分發(fā)、調(diào)度等功能模塊，將用戶的訪問指向最近的緩存服務(wù)器上，以此降低網(wǎng)絡(luò)擁塞，提高用戶訪問響應(yīng)速度和命中率。CDN強調(diào)內(nèi)容（數(shù)據(jù)）的備份和緩存，而邊緣計算的基本思想則是功能緩存（function cache）。

2005年美國韋恩州立大學(xué)施巍松教授的團隊就已提出功能緩存的概念 ，并將其用在個性化的郵箱管理服務(wù)中，以節(jié)省延遲和帶寬。 2009年Satyanarayanan等人提出了Cloudlet的概念，Cloudlet 是一個可信且資源豐富的主機，部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣，與互聯(lián)網(wǎng)連接，可以被移動設(shè)備訪問，為其提供服務(wù)，Cloudlet可以像云一樣為用戶提供服務(wù)，又被稱為“小朵云”。此時的邊緣計算強調(diào)下行，即將云服務(wù)器上的功能下行至邊緣服務(wù)器，以減少帶寬和時延。

隨后，在萬物互聯(lián)的背景下，邊緣數(shù)據(jù)迎來了爆發(fā)性增長，為了解決面向數(shù)據(jù)傳輸 、計算和存儲過程中的計算負載和數(shù)據(jù)傳輸帶寬的問題，研究者開始探索在靠近數(shù)據(jù)生產(chǎn)者的邊緣增加數(shù)據(jù)處理的功能，即萬物互聯(lián)服務(wù)功能的上行。

以現(xiàn)在最火的車輛自動駕駛為例，控制車輛進行高度可靠、安全和響應(yīng)的在公路上行駛就必須在車輛內(nèi)部安裝大量的傳感器并通過安裝車載計算服務(wù)器對無人駕駛汽車傳感器數(shù)據(jù)實時進行數(shù)據(jù)處理和分析，并將分析所得結(jié)果以極低延遲（通常是毫秒級）傳送給臨近區(qū)域內(nèi)其他聯(lián)網(wǎng)車輛人，以便車輛做出決策。

其實如果說云計算是集中式大數(shù)據(jù)處理，邊緣計算則可以理解為邊緣式大數(shù)據(jù)處理。但不同的是，只是這一次，數(shù)據(jù)不用再傳到遙遠的云端，在邊緣側(cè)就能解決。邊緣計算更適合實時的數(shù)據(jù)分析和智能化處理，相較單純的云計算也更加高效而且安全！如果把云計算比作整個計算機智能系統(tǒng)的大腦。那么邊緣計算就是這個系統(tǒng)的眼睛耳朵和手腳。核心服務(wù)器讓智能系統(tǒng)具有很強的人工智能，但是如果這個人工智能是聾子瞎子，它也發(fā)揮不了太大的作用。

邊緣計算和云計算兩者實際上都是處理大數(shù)據(jù)的計算運行的一種方式。邊緣計算是對云計算的一種補充和優(yōu)化，云計算把握整體，而邊緣計算更專注局部。

邊緣計算典型應(yīng)用場景

邊緣網(wǎng)絡(luò)基本上由終端設(shè)備（例如移動手機、智能物品等等）、邊緣設(shè)備（例如邊界路由器、機頂盒、網(wǎng)橋、基站、無線接入點等等）、邊緣服務(wù)器等構(gòu)成。這些組件可以具有必要的性能，支持邊緣計算。作為一種本地化的計算模式，邊緣計算提供了對于計算服務(wù)需求更快的響應(yīng)速度，通常情況下不將大量的原始數(shù)據(jù)發(fā)送云網(wǎng)絡(luò)。然而，總體來說，邊緣計算不需要會主動協(xié)助 IaaS,、PaaS、 SaaS和其他云服務(wù)，更多地專注于終端設(shè)備端。

邊緣計算的概念是因工業(yè)制造之因而起。在工業(yè)領(lǐng)域，云端固然必不可少，但是仍需要邊緣與云端的協(xié)同工作。單點故障在工業(yè)級應(yīng)用場景中是絕對不能被接受的，因此除了中心云的統(tǒng)一控制外，工業(yè)現(xiàn)場的系統(tǒng)也必須具備一定的活力，能夠自主判斷并解決問題。邊緣計算可以更便捷的處理工廠設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，及時檢測異常情況，更好的實現(xiàn)預(yù)測性監(jiān)控，提升工廠運行效率的同時也能預(yù)防設(shè)備故障問題。

目前，邊緣計算產(chǎn)業(yè)正進入高速發(fā)展期，產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸形成，上下游合作增強。邊緣計算產(chǎn)業(yè)鏈上游為服務(wù)器、邊緣網(wǎng)關(guān)、邊緣計算終端、邊緣計算平臺等基礎(chǔ)軟硬件設(shè)施提供商。產(chǎn)業(yè)鏈中游為云服務(wù)廠商、電信運營商等邊緣云建設(shè)服務(wù)商。下游為行業(yè)垂直系統(tǒng)集成商、產(chǎn)業(yè)鏈綜合服務(wù)商、邊緣計算專家等系統(tǒng)集成商。

據(jù)前瞻經(jīng)濟學(xué)人預(yù)測，2030年中國數(shù)據(jù)原生產(chǎn)業(yè)的規(guī)模將占整體經(jīng)濟總量的15%，數(shù)據(jù)的總體規(guī)模超過4YB，占全球數(shù)據(jù)總量的30%。依靠企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲及處理設(shè)備已完全不足以支撐日益龐大的數(shù)據(jù)生產(chǎn)、價值挖掘需求，而且企業(yè)對數(shù)據(jù)處理的時效性、安全性的需求也越來越多，構(gòu)建邊緣數(shù)據(jù)中心和服務(wù)器成為數(shù)據(jù)爆發(fā)的必然要求。

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