前陣子邊緣計(jì)算概念股被狂炒，眾多真假專家紛紛提出對這一技術(shù)的理解和展望，股民們高漲的熱情弄得我都不敢發(fā)聲了。如今眼見那些邊緣計(jì)算概念股沖高回落，我也終于可以闡述自己對邊緣計(jì)算的觀點(diǎn)了。今天說說，為什么我認(rèn)為邊緣計(jì)算會成為云計(jì)算的下一步拓展方向，是大勢所趨。

對于IT領(lǐng)域來說，云計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)和成長既屬于意料之外，又似乎在情理之中。

本世紀(jì)初，一些互聯(lián)網(wǎng)性質(zhì)的企業(yè)提出“云計(jì)算”這一理念，當(dāng)時恐怕沒有人想到，云計(jì)算狂飆突進(jìn)十年之后，會把那些IT領(lǐng)域的巨無霸硬件廠商打得滿地找牙。云計(jì)算以通信和互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)為基礎(chǔ)，改變了基礎(chǔ)設(shè)施、平臺及應(yīng)用等服務(wù)的增加、使用和交互模式。從使用者角度來說，云計(jì)算能夠提供成本更低、效率更高的服務(wù)，大大加速了數(shù)字化的進(jìn)程。

相對于各自獨(dú)立的傳統(tǒng)硬件平臺，云計(jì)算通過資源共享和靈活調(diào)度，能夠降低基礎(chǔ)設(shè)施的供應(yīng)成本。如今，沒有人再否認(rèn)云計(jì)算是IT的一種形態(tài)，越來越多的客戶和企業(yè)基于云計(jì)算進(jìn)行IT建設(shè)。

在傳統(tǒng)的云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)中，主要采用全集中的方式進(jìn)行云計(jì)算中心的建設(shè)和運(yùn)營，資源都集中在總部，或者全球分別部署幾個節(jié)點(diǎn)，客戶通過互聯(lián)網(wǎng)來使用云計(jì)算資源。隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用的普及，人們漸漸發(fā)現(xiàn)，這種全部集中模式的云計(jì)算未必是最優(yōu)的解決方案，比如對于以下場景。

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

第二類是需要即時交互的場景，如果數(shù)據(jù)全部上傳，在中央節(jié)點(diǎn)處理再下發(fā)，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(yè)務(wù)連續(xù)性要求比較高的業(yè)務(wù)，如果遇到網(wǎng)絡(luò)問題或者中央節(jié)點(diǎn)故障，即便是短時間的云服務(wù)中斷都會帶來嚴(yán)重影響。

除此之外還有安全信任的問題。有些客戶不允許數(shù)據(jù)脫離自己的控制，更不能離開自己的系統(tǒng)，要讓這樣的系統(tǒng)上云，集中式的云計(jì)算中心就搞不定了。

那么云計(jì)算有沒有可能進(jìn)一步演化，提高對需求和場景的適應(yīng)力呢？在這樣的背景下，邊緣計(jì)算技術(shù)作為云計(jì)算技術(shù)的延伸和補(bǔ)充，進(jìn)入了人們的視野。

為便于表述，我把傳統(tǒng)的集中化的云計(jì)算系統(tǒng)（包括計(jì)算和存儲）稱為云計(jì)算中心，相對而言，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可并非一定部署在客戶側(cè)或者終端。從概念上講，將數(shù)據(jù)的存儲和計(jì)算部署在云計(jì)算中央節(jié)點(diǎn)之外的，都是邊緣計(jì)算的范疇，因此數(shù)據(jù)采集點(diǎn)（如探頭）、集成處理設(shè)備（如自動駕駛汽車）、屬地部署的系統(tǒng)（如企業(yè)的內(nèi)部IT系統(tǒng)）或數(shù)據(jù)中心（如根據(jù)安全要求建立的本地數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)）等，都可以作為邊緣計(jì)算的節(jié)點(diǎn)。

邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)與云計(jì)算中心是一個邏輯的整體。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以在云計(jì)算中心的統(tǒng)一管控下，對數(shù)據(jù)或者部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行處理和存儲，用以節(jié)約資源，降低成本，以及提高效率和業(yè)務(wù)連續(xù)性，滿足數(shù)據(jù)本地存儲與處理等安全合規(guī)的要求。

云計(jì)算中心和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間可以有這樣幾種關(guān)系：

一是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)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(yùn)營效率。在本地將圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化信息，甚至引入人工智能等技術(shù)，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(shù)據(jù)響應(yīng)速度。

二是由云計(jì)算中心將算法下發(fā)到邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，由邊緣技術(shù)節(jié)點(diǎn)提供算力對本地的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，結(jié)果也存放在本地。這樣主要是滿足安全管控隱私保護(hù)方面的要求，同時又能夠發(fā)揮云服務(wù)快速迭代刷新的優(yōu)勢，確保數(shù)據(jù)處理的規(guī)則可以及時更新。

三是將邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)作為云計(jì)算中心系統(tǒng)的延伸，通過分布式計(jì)算技術(shù)和合理的資源調(diào)度管理，把邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的算力、存儲等資源和云計(jì)算中心統(tǒng)一管起來，形成邏輯集中、物理分散的高效運(yùn)轉(zhuǎn)的云計(jì)算平臺。

如今邊緣計(jì)算還處于迅速發(fā)展和成長的階段，不同的應(yīng)用場景中，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)和云計(jì)算中心的分工不同，協(xié)作模式不同；甚至同樣業(yè)務(wù)場景、同樣概念下，技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案也可能大相徑庭。云計(jì)算中心與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的分工并沒有一定之規(guī)，協(xié)作模式也有很多組合，有的時候邊緣計(jì)算需要云計(jì)算中心強(qiáng)大的計(jì)算能力和海量存儲的支持，有的時候云計(jì)算中心需要邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)對海量數(shù)據(jù)及隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，不同的技術(shù)組合衍生出很多新的解決方案，推動云計(jì)算的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用拓展。

如果說前十年云計(jì)算的發(fā)展主要是技術(shù)驅(qū)動的話，那么當(dāng)越來越多的IT人士接受云計(jì)算的理念，希望讓這一技術(shù)理念更加符合實(shí)際場景的時候，應(yīng)用逐漸成為云計(jì)算的發(fā)展驅(qū)動力；而傳統(tǒng)中心化的不足之處，成為邊緣計(jì)算發(fā)展的重要機(jī)會。