體工業(yè)的迅猛發(fā)展把算的廣泛應(yīng)用、邊緣計算面臨的挑戰(zhàn)等多方面，論述了邊緣計算在縮短數(shù)據(jù)的傳輸距離，消除帶寬延遲問題，提升應(yīng)用和服務(wù)的性能和可靠性，降低運行成本的作用。人們生活帶到了智能時代，如：智能手環(huán)、智能手表、智能手機這樣的隨身玩物，更為整個工業(yè)世界帶來了爆發(fā)式增長的、各類全新的傳感器，世界半導(dǎo)體貿(mào)易統(tǒng)計組織（ WSTS） 數(shù)據(jù)顯示，上世紀(jì)九十年代初，半導(dǎo)體世界市場規(guī)模僅為約 500 億美元，而 2018 年則增長至接近 10 倍的4779 億美元。根據(jù) IDC 預(yù)測，到 2020 年，全球?qū)⒂?500 億終端設(shè)備、2120 億個傳感器接入互聯(lián)網(wǎng)，每天產(chǎn)生超過 44ZB 的數(shù)據(jù)大部分來自它們。海量的設(shè)備和龐大的數(shù)據(jù)量更組成了互聯(lián)網(wǎng)的一個全新分支———物聯(lián)網(wǎng)。

物聯(lián) 5G 網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，以及云基礎(chǔ)設(shè)施上的負(fù)載越來越大，智能應(yīng)用的數(shù)量劇增，推動了邊緣計算的興起。在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)處理、分析和存儲越來越多地發(fā)生在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，接近用戶和設(shè)備需要訪問信息的地方，邊緣計算已成了一個重要的發(fā)展方向。物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展推動了邊緣計算的興起。

邊緣計算是指在智能設(shè)備或數(shù)據(jù)源頭的一端，提供網(wǎng)絡(luò)、存儲、計算、應(yīng)用等能力，達到更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)，更安全的本地數(shù)據(jù)傳輸。邊緣計算可以滿足系統(tǒng)在實時業(yè)務(wù)、智能應(yīng)用、安全隱私保護等方面的要求，為用戶提供本地的智能服務(wù)。

邊緣計算一般由云端系統(tǒng)、本地核心節(jié)點和普通設(shè)備組成，云端系統(tǒng)負(fù)責(zé)設(shè)備管理、配置設(shè)備驅(qū)動函數(shù)和聯(lián)動函數(shù)、設(shè)置消息路由等功能，本地核心節(jié)點一般是計算能力較強的設(shè)備，如路由器和網(wǎng)關(guān)，提供本地計算、消息轉(zhuǎn)發(fā)、設(shè)備管理的能力，設(shè)備一般如燈、開關(guān)等輕量級設(shè)備，可以接收網(wǎng)關(guān)下發(fā)的指令，和上報數(shù)據(jù)給網(wǎng)關(guān)。

通過縮短設(shè)備與提供給設(shè)備資源之間的距離，另外減少網(wǎng)絡(luò)跳數(shù)，邊緣計算消除了當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)在延遲和帶寬方面的限制，從而帶來全新的應(yīng)用類別。就邊緣計算而言，計算系統(tǒng)和存儲系統(tǒng)也位于邊緣，盡可能接近生成所處理的數(shù)據(jù)的部件、設(shè)備、應(yīng)用或人。思科在 2014 年 1 月推出了其霧計算，以此將云計算功能引入到網(wǎng)絡(luò)邊緣。實際上，霧是標(biāo)準(zhǔn)，邊緣是概念。霧實現(xiàn)了邊緣計算概念中的可重復(fù)結(jié)構(gòu)，那樣企業(yè)就可以將計算推送到集中系統(tǒng)或云之外的地方，以獲得更好的性能和可擴展性。

基數(shù)龐大的傳感器就像人的末梢神經(jīng)，監(jiān)業(yè)機體的每一臺設(shè)備、每一個流程，并將數(shù)據(jù)源源不斷匯集到數(shù)據(jù)中心里，讓企業(yè)能夠通過數(shù)據(jù)形成新的工業(yè)感知。這種全新的感知不僅能夠極大地提高生產(chǎn)效率，更能催生出自動駕駛、智能城市等全新的工業(yè)應(yīng)用場景。

隨著海量數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)心內(nèi)的高速匯集，傳統(tǒng)上數(shù)據(jù)中心為核心的 IT 總體架構(gòu)卻遇到了空前的挑戰(zhàn)。各類終端和傳感器必須通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)匯集到數(shù)據(jù)中心里，再通過網(wǎng)絡(luò)將經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)反饋給終端，從而形成完整的感知和控制回路。

巨大的數(shù)據(jù)量讓整個數(shù)據(jù)中心的南北向網(wǎng)絡(luò)面臨沉重?fù)?dān)。在以帶寬計費的網(wǎng)絡(luò)世界中，帶寬太小就無法滿足工業(yè)對實時感知的現(xiàn)實需求，而足量的帶寬卻又意味著及其高昂的成本和種種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的限制。顯然，這種以數(shù)據(jù)中心為核心的傳統(tǒng) IT架構(gòu)思路已經(jīng)不能支撐物聯(lián)網(wǎng)的深度發(fā)展。于是，邊緣計算應(yīng)運而生。

對于制造業(yè)、醫(yī)療、公用事和市政等，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展未幾年可能會得到快速的發(fā)展，無論是設(shè)備的數(shù)量還是數(shù)據(jù)量都會呈幾何式增長。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致延遲現(xiàn)象，而邊緣計算解決方案可以幫助增強數(shù)據(jù)處理能力，縮短數(shù)據(jù)的傳輸距離，從而消除帶寬和延遲問題，最終提升應(yīng)用和服務(wù)的性能和可靠性，并降低運行成本，從而進一步幫助避免延遲。數(shù)據(jù)處理發(fā)生在距離數(shù)據(jù)來源最近的地方，這使得用戶更容易實時的監(jiān)測洞察到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的運行情況。

2018 年 9 月在無錫發(fā)布17-2018 年中國物發(fā)展年度報告》顯示，2017 年，我國物聯(lián)網(wǎng)市場已進入實質(zhì)性發(fā)展階段，全年市場規(guī)模突破 1 萬億元，預(yù)計 2021 年，我國物聯(lián)網(wǎng)平臺支出將位居全球第一。

蓬勃發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)也給邊緣計算帶來了前所未有的新需求。以自動駕駛為例，由于自動駕駛汽車上遍布各種傳感器，這些傳感器每小時所采集到的數(shù)據(jù)量就有數(shù)十 TB，汽車正是基于對這些數(shù)據(jù)的實時分析來實現(xiàn)自動駕駛。問題來了，當(dāng)汽車遭遇突發(fā)狀況時，系統(tǒng)如何在第一時間毫不遲疑地做出反應(yīng)呢？ 依靠數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫颂幚?，再下發(fā)指令的方式顯然行不通。

并非只有自動駕駛這樣的場景需要邊緣計算，在醫(yī)療行業(yè)、制造行業(yè)、智能家居行似這樣的應(yīng)用場景同樣大量存在。在這些場景里，邊緣計算的應(yīng)用可以讓系統(tǒng)做出實時響應(yīng)，從而避免網(wǎng)絡(luò)中斷或延遲所造成的負(fù)面影響。研究公司Grand View 表示，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致延遲現(xiàn)象，而邊緣計算解決方案可以幫助增強數(shù)據(jù)處理能力，從而進一步幫助避免延遲。數(shù)據(jù)處理發(fā)生在距離數(shù)據(jù)來源最近的地方，這使得用戶更容易實時的監(jiān)測洞察到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的運行情況?？傊?，物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展是推動邊緣計算興起的最大因素之一。

總之，邊緣計算的時代來了。邊緣計算是一種解決方案，邊緣計算也是云服務(wù)，是由原來據(jù)中心慢慢推向了部分用戶側(cè)的邊緣計算與云計算的協(xié)和，它是由于用戶的業(yè)務(wù)需求所決定的，邊緣計算更準(zhǔn)確的是一種 IT 和 CT 更融合的解決方案。