漫談邊緣計算（一）：邊緣計算是大勢所趨

前陣子邊緣計算的概念被狂炒，眾多真假專家紛紛提出對這一技術的理解和展望，股民們高漲的熱情弄得我都不敢發聲了。如今眼見那些邊緣計算***沖高回落，我也終于可以闡述自己對邊緣計算的觀點了。想法比較多，也可能不系統，所以就分幾個角度來說吧。

今天先說說，為什么我認為邊緣計算會成為云計算的下一步拓展方向，是大勢所趨。

【邊緣計算彌補傳統云計算的不足】

對于IT領域來說，云計算技術的出現和成長既屬于意料之外，又似乎在情理之中。

本世紀初，一些互聯網性質的企業提出"云計算"這一理念，當時恐怕沒有人想到，云計算狂飆突進十年之后，會把那些IT領域的巨無霸硬件廠商打得滿地找牙。云計算以通信和互聯網等技術為基礎，改變了基礎設施、平臺及應用等服務的增加、使用和交互模式。從使用者角度來說，云計算能夠提供成本更低、效率更高的服務，大大加速了數字化的進程。

相對于各自獨立的傳統硬件平臺，云計算通過資源共享和靈活調度，能夠降低基礎設施的供應成本。如今，沒有人再否認云計算是IT的一種形態，越來越多的客戶和企業基于云計算進行IT建設。

在傳統的云計算技術架構中，主要采用全集中的方式進行云計算中心的建設和運營，資源都集中在總部，或者全球分別部署幾個節點，客戶通過互聯網來使用云計算資源。隨著云計算技術的發展和應用的普及，人們漸漸發現，這種全部集中模式的云計算未必是最優的解決方案，比如對于以下場景。

第一類是前端采集的數據量過大，如果按照傳統模式全部上傳的話，成本高、效率低，典型的就是影像數據的采集和處理。

第二類是需要即時交互的場景，如果數據全部上傳，在中央節點處理再下發，往往傳輸成本高、時延長，典型的就是無人駕駛場景。

第三類是對業務連續性要求比較高的業務，如果遇到網絡問題或者中央節點故障，即便是短時間的云服務中斷都會帶來嚴重影響。

除此之外還有安全信任的問題。有些客戶不允許數據脫離自己的控制，更不能離開自己的系統，要讓這樣的系統上云，集中式的云計算中心就搞不定了。那么云計算有沒有可能進一步演化，提高對需求和場景的適應力呢？在這樣的背景下，邊緣計算技術作為云計算技術的延伸和補充，進入了人們的視野。

【邊緣計算與云計算中心的關系】

為便于表述，我把傳統的集中化的云計算系統（包括計算和存儲）稱為云計算中心，相對而言，邊緣計算節點可并非一定部署在客戶側或者終端。從概念上講，將數據的存儲和計算部署在云計算中央節點之外的，都是邊緣計算的范疇，因此數據采集點（如探頭）、集成處理設備（如自動駕駛汽車）、屬地部署的系統（如企業的內部IT系統）或數據中心（如根據安全要求建立的本地數據存儲系統）等，都可以作為邊緣計算的節點。

邊緣計算節點與云計算中心是一個邏輯的整體。邊緣計算節點可以在云計算中心的統一管控下，對數據或者部分數據進行處理和存儲，用以節約資源，降低成本，以及提高效率和業務連續性，滿足數據本地存儲與處理等安全合規的要求。

云計算中心和邊緣計算節點之間可以有這樣幾種關系：

一是邊緣計算節點進行數據的初步處理，處理程序相對固定，主要目的是降低傳輸成本，提高運營效率。在本地將圖像等非結構化數據轉化為結構化信息，甚至引入人工智能等技術，將很多工作都部署在本地，既可以大大減少對傳輸資源的依賴和消耗，還能大幅提高本地的數據響應速度。

二是由云計算中心將算法下發到邊緣計算節點，由邊緣技術節點提供算力對本地的數據進行處理，結果也存放在本地。這樣主要是滿足安全管控隱私保護方面的要求，同時又能夠發揮云服務快速迭代刷新的優勢，確保數據處理的規則可以及時更新。

三是將邊緣計算節點作為云計算中心系統的延伸，通過分布式計算技術和合理的資源調度管理，把邊緣計算節點的算力、存儲等資源和云計算中心統一管起來，形成邏輯集中、物理分散的高效運轉的云計算平臺。

如今邊緣計算還處于迅速發展和成長的階段，不同的應用場景中，邊緣計算節點和云計算中心的分工不同，協作模式不同；甚至同樣業務場景、同樣概念下，技術實現方案也可能大相徑庭。云計算中心與邊緣計算節點的分工并沒有一定之規，協作模式也有很多組合，有的時候邊緣計算需要云計算中心強大的計算能力和海量存儲的支持，有的時候云計算中心需要邊緣計算節點對海量數據及隱私數據進行處理，不同的技術組合衍生出很多新的解決方案，推動云計算的技術發展和應用拓展。

【結語】

如果說前十年云計算的發展主要是技術驅動的話，那么當越來越多的IT人士接受云計算的理念，希望讓這一技術理念更加符合實際場景的時候，應用逐漸成為云計算的發展驅動力；而傳統中心化的不足之處，成為邊緣計算發展的重要機會。

要實現邊緣計算節點與云計算中心的互聯和互動，在技術方面有很多問題需要解決；而不同的邊緣計算玩家正在利用各自的優勢，在邊緣計算這條賽道上發足狂奔。關于邊緣計算玩家的分析，下一篇再細說。

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邊緣計算 云計算

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