摘要：作为5G/B5G时代信息通信技术（ICT）融合的两项重要技术，边缘计算与算力网络是新型业务发展与落地的重要支撑。对边缘计算和算力网络的定义、发展、标准化现状进行综合性阐述，特别介绍了通信领域边缘计算及算力网络的全球标准情况及最新进展。认为边缘计算和算力网络将成为驱动各行各业变革的重要解决方案。
摘要：边缘计算对于运营商而言是一种网络架构和业务模式的创新。基于运营商的运维需求，针对5G的边缘计算提出了一套系统化的解决方案。5G 边缘计算的部署基于业务需求和场景，并结合网络需求、边缘基础设施、运营模式及维护管理需要，是性能与投资的均衡考虑。强大的生态系统是 5G 边缘计算发展的保障，完善的基础设施、灵活的网络和平台能力以及丰富的边缘应用是推动边缘生态繁荣的关键因素。
众所周知，边缘计算是将基础设施资源进行分布式部署再统一管理的。资源较为集中的称为“中心云”，资源量较少的部署点称为“边缘云”，并在边缘计算云平台中存在少数的中心云和多数的边缘云，因此如何进行平台的资源调度变成十分重要。
随着5G技术的发展，越来越多的国家和地区开始引进和应用，并且越来越多的人关注5G将给技术世界带来的变化。
随着互联网的发展，业务场景往往是复杂和创新的。不断增长和最终的体验要求带来了对架构和成本优化的需求。以前比较简单的中心终端架构无法管理网络性能和业务流量压力，需要多级中心边缘终端架构。
物联网是业界积极讨论的话题，大量的企业都计划将智能设备和传感器纳入到物联网的业务模式，因此全球的数据量在逐年增长。边缘计算能够将物联网（IoT）设备产生的数据在更接近数据产生的终端进行处理，而不是将其
5G边缘计算将云计算和 5G 核心网带到了网络边缘，带来了新的流量模型和部署模型，5G 边缘计算网络不是 4G 移动承载网的简单升级，而是 4G网络的全新演绎，运营商 IP 网络面临来自 5G 边缘计算的四大新挑战。 以下节选自《边缘计算2.0：网络架构与技术体系》一书。 ---- —— 正文 —— ▊ 5G 边缘计算网络不是 4G 移动承载网的简单升级 4G 核心网是集中部署模式，一般是一个省（或大区）部署一张 4G 核心网，所以 4G 移动承载网的流量模型是南北向为主，运营商也倾向于采用比较简单的接入
边缘计算是网络架构的未来。它将帮助您打破旧的基于云的网络的限制。云计算在现代IT网络体系架构中扮演着非常重要的角色。
边缘计算是工业互联网网络体系和平台体系的重要支撑技术，有效推动工业数据纵向集成及实时处理，已经成为工业互联网云边网端协同的关键枢纽环节。2021年7月7日，工业和信息化部、国家标准化管理委员会组织编制《工业互联网综合标准化体系建设指南（2021版）》（征求意见稿），其中多项举措涉及边缘计算，将推动边缘计算标准体系构建与示范应用，详情如下：
编者按：本文编译自Open Glossary of Edge Computing，仅供学习交流。 3G、4G、5G 第三代、第四代和第五代蜂窝技术。简单来说，3G 代表智能手机及其移动网络浏览器的引入；4G 是当前一代的蜂窝技术，为移动设备提供真正的宽带互联网接入；5G 蜂窝技术将为蜂窝系统提供巨大的带宽并减少延迟，支持从智能手机到自动驾驶汽车和大规模物联网的一系列设备。边缘计算被认为是 5G 的关键组成部分。 接入边缘（Access Edge） 最接近物理最后一公里网络的服务提供商边缘的子层，RAN 或
作者陈凯悦，腾讯云容器工程师，腾讯云边缘容器、开源项目 SuperEdge 核心开发成员。 导语 边缘场景下网络常常不可靠，容易误触发 Kubernetes 驱逐机制，引起不符合预期的 Pod 驱逐动作，TKE Edge 首创分布式节点状态判定机制，该机制可以更好地识别驱逐时机，保障系统在弱网络下正常运转，避免服务中断和波动。 边缘计算情境下，边缘节点与云端的网络环境十分复杂，网络质量无法保证，容易出现 APIServer 和节点连接中断的场景。如果不加改造直接使用原生 Kubernetes，节点状态会经
随着信息化的不断发展，人们对互联网提出了更高的生活需求，5G、人工智能、物联网等新兴技术应运而生，万物互联已经成为一种新的发展趋势。网络技术不再只停留于原来的数字层面，在物质生活中可以提供更加智能化的服务帮助。而与物之间的密切交流带来的不仅仅是数据量的迅速提升，同时也对网络带宽和延迟提出了更高的要求。边缘计算则是通过将数据存储和计算的重心由中央数据处理中心，转移到边缘，只需要直接在终端设备进行智能化技术操作，不需要进行大量的中心设备与边缘设备间的数据处理。这样不仅可以减少数据到网络中心的等待时间，提供网络更大的连接数和终端资源分配，还可以缓解网络流量压力，更好的提供智能化服务。
在5G创造的众多商业机会中，边缘计算可以说是一个将云计算触角延伸到用户家门口的基础设施。因此，5G的全球竞赛在云计算领域被延伸到边缘云服务方面。
摘要：边缘计算作为云计算技术的演进和发展，自身具备靠近应用、智能灵活、分布高效的特点。因此，云计算/边缘计算技术在物联网、工业制造、交通运输等领域有广泛的应用前景。结合边缘计算的特性和制造业的特点，重点阐述了边缘计算在智慧制造领域的应用。首先，分析提出边缘计算应用于行业的四大关键因素和能力，包括5G技术、虚拟化、灵活部署和行业属性等。接着，从运营、市场和技术3个层面，具体剖析了智慧制造领域的需求、挑战和应用机会。最后，给出了边缘计算在智慧制造领域应用的模式，包括管理模式、商业模式和部署模式，初步研究阐述了边缘计算在智慧制造领域的应用方向。
本篇翻译自施巍松教授的论文《Edge Computing : Vision and Challenges》
摘要：随着我国 5G 商用牌照的发放和 5G 网络建设的日益加快，边缘计算作为 5G 的关键技术之一，在靠近用户端即网络边缘就近提供内容分发和存储计算服务，以减少数据处理和服务交付的时延。本文通过分析边缘计算与云计算和内容分发网络的区别入手，着重研究了边缘计算在 5G 中的应用场景。
自CDN诞生起，已经经过了传统CDN、云CDN和共享CDN三代，但是它们都没有能够跳出传统CDN的技术范围，没有实现实质上的成本优势。边缘计算虽然是新兴的技术，但是许多企业巨头，例如思科、英特尔、华为、中兴等都已经加入其中，CDN跟边缘计算的理念都是要在尽可能接近数据产生的边缘对数据进行处理，相对于其他技术，CDN到边缘计算的转变是否能近水楼台先得月呢？
随着全球数字化浪潮的到来，5G、AI、大数据等新技术不断涌现。边缘计算正在兴起，成为新时代改变通信信息服务模式的关键创新之一。边缘计算被认为是 5G 与工业互联网、物联网等系统的重要结合点，有望带来更多的颠覆性业务模式。
阅读本文之前先问一下自己这个问题:“为什么我需要使用边缘计算?” 随着越来越多的科技公司宣称他们提供“边缘智能”的能力，边缘计算吸引了众多公司高管们的关注。哪个公司不想拥有更多的智能? 然而，决定边缘
IDC 数据显示，2021-2025年，边缘侧生产、汇聚、分析的数据在数据总量中占比持续攀升，边缘算力已成为算力体系的重要构成部分。同时，在整个算力体系中，边缘计算作为中心云算力的延伸，既能覆盖端侧算力，实现业务需求的就近处理，也能承接中心应用能力的下沉，缓解中心压力。因此，边缘云提供的分布式云计算能力，成为诸多业务的不二选择。
本文编译自ExplainingComputers视频《Explaining Edge Computing》
去年底，中国电子技术标准化研究院、阿里云等单位共同编制并发布了一份《边缘云计算技术与标准化白皮书》，定义了边缘云计算的概念和标准等，白皮书篇幅略长，边缘计算社区将通过几篇文章拆解白皮书。
像大多数新的IT技术发展一样，“边缘计算”并不是一场革命，相反，它更像是一个进化。边缘计算的根源在于早期的内容交付和点对点网络以及网格计算。然而，随着网络，计算和分析技术能力的提高以及大规模数据增长的
2020年3月3日， GSMA发布了与边缘计算产业联盟（ECC）共同完成的《5G时代的边缘计算：中国的技术和市场发展》（Edge computing in the 5G era: Technology and market developments in China）报告。
三者之间成熟度最高的也就是云计算，在云计算的发展过程中发酵出边缘计算（Edge Computing），甚至碰撞出来一个雾计算（Fog Computing）。
边缘计算中的边缘（edge）指的是网络边缘上的计算和存储资源，这里的网络边缘与数据中心相对，无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。作为一种新的计算范式，边缘计算将计算任务部署于接近数据产生源的网络边缘，利用边缘资源为用户提供大量服务或功能接口，大大减少上传至云数据中心的数据量，缓解网络带宽压力，同时可以更好地解决数据安全和隐私问题。
刘贤刚1 邱 勤2 王晨光3 孙 彦1 路晓明3 张弘扬2
5G边缘计算技术需求 随着5G时代的到来，许多应用场景被打开，例如高清视频、云游戏、AR/VR、工业控制、远程医疗等个人及行业应用。5G为单用户提供几十兆甚至上百兆的速率，如果所有数据都回传到云端分析终结，既增加时延，也给网络带宽成本带来极大的压力。因此5G业务不会完全终结在核心网后端的中心云平台。 边缘计算作为5G的关键技术之一，将为用户和设备提供新的网络边缘“云”服务和计算环境，将具有高带宽、低时延、本地化需求的业务下沉到网络边缘，解决时延过大、汇聚流量过大、带宽成本高等问
边缘计算是指对网络边缘节点的数据处理和分析。在这里，我们给出了边缘节点的定义，边缘节点是指在数据生成源和云中心之间具有计算资源和网络资源的任意节点。
1.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介[1]2.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s[2]3.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-2-HashiCorp 解决方案 Nomad[3]4.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-3-Portainer[4]5.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-4-Kubeedge[5]6.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-5-总结[6]
边缘计算可以实现从联网汽车、智能手表到血糖监测仪和无人零售等各种功能。边缘计算可以作为混合云战略的补充。使用云原生概念部署边缘计算可以提高业务灵活性，从而更容易、更快地对不断变化的业务需求做出反应。
摘要：通过对边缘计算的特征、整体架构及其独特优点的全面梳理，系统地阐述边缘计算关键技术的发展现状、发展趋势及面临的技术难题。此外，指出现有标准与法律法规的不足。针对边缘计算领域的发展前景，从推动因素、技术的难点以及外部挑战3个方面进行总结，展望了边缘计算的发展方向及未来需要重点攻克的安全与隐私、服务发现和用户切换等6个方面的关键技术问题。
5月26日，在2022网络开源技术生态峰会——边缘计算技术与应用论坛上，网络通信与安全紫金山实验室边缘智能技术研究员刘辉给大家带来了《基于云原生和区块链技术的一体化边缘计算网络探讨》主题演讲。 刘辉指出，从边缘计算的发展来看，国家层面一直在大力推动边缘计算的发展，《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》强调，加大关键共性技术研究，促进边缘计算等新兴前沿技术在工业互联网中的应用研究与探索；支持建设一批能够融入国际化发展的开源社区。《关于推动工业互联网加快发展的通知》也提到了鼓励相
当下，云计算技术属于比较热门的技术，本期文章我们主要介绍云计算领域的技术场景之一的边缘计算技术，今天我将从什么是边缘计算技术、为什么需要边缘计算、边缘计算和云计算对比、边缘计算工作原理等几大方面，和朋友们一起交流边缘计算技术。
5G时代，连接设备数量会大量增加，网络边缘侧会产生庞大的数据量。如果这些数据都由核心管理平台来处理，则在敏捷性、实时性、安全和隐私等方面都会出现问题。
随着物联网规模的快速增长，集中式的数据存储、处理模式将面临难解的瓶颈和压力，此时在靠近数据产生的网络边缘提供数据处理的能力和服务，将是推动ICT产业发展的下一个重要驱动力。
本文内容包括对边缘计算概念、典型应用场景、研究现状及关键技术等系统性的介绍，认为边缘计算的发展还处在初级阶段，在实际的应用中还存在很多问题需要解决研究，包括优化边缘计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服务。全文6200字，预计阅读15分钟。
本文选自最近人民邮电出版社新书《从云端到边缘：边缘计算的产业链与行业应用》第一章第二节“5G时代的边缘计算”，作者吴冬升，5G产业技术联盟车联网专委会主任委员，现任高新兴科技集团股份有限公司高级副总裁。
摘 要：边缘计算作为万物互联时代的关键技术，具有广泛的应用场景。文章首先分析了边缘计算平台在推广中面临的问题；随后从架构出发分析了典型边缘计算平台，并列举了边缘计算应用场景的需求参数，最后提出了一种边缘计算平台分类模型。
目前的网络中已经有64亿台设备连接，此外还新增了550万台新设备，因此物联网的兴起需要采用新的处理和分析需求的方法。充分利用物联网需要在设备和云之间实现强大的无缝连接，同时消除计算问题和隐私问题。 很
2020年3月3日， GSMA发布了与边缘计算产业联盟（ECC）共同完成的《5G时代的边缘计算：中国的技术和市场发展》（Edge computing in the 5G era: Technology and market developments in China）报告。该报告分别从技术、应用、市场前景、机会、商业模式、政策法规多个角度，剖析了边缘计算生态的现状和未来发展。
今年3月份， GSMA发布了与边缘计算产业联盟（ECC）共同完成的《5G 时代的边缘计算：中国的技术和市场发展》报告。
具备低时延、低传输成本、数据与计算本地化等特点的边缘计算技术，将成为5G与万物互联时代的重要支撑技术，既服务现有业务发展，又助力个人及行业创新应用，形成面向多接入场景的边缘新生态。作为互联网行业的领军企业，腾讯积极推进边缘计算技术、应用及生态的发展。腾讯TEG无线与物联网络中心陈炜近日在2019中国SDN/NFV/AI大会上表示云游戏、CDN等高性能、大流量和行业物联三类应用场景将开启边缘计算新时代。其所在的无线和物联网络中心负责物联网、5G、边缘计算、WiFi等领域相关的网络平台与无线技术研究、产品开发与产业合作。
边缘计算的到来，正在悄悄改变着制造业格局。从传统的集中控制环境转变为在网络边缘实时收集和处理数据，制造工作越来越靠近网络边缘。现在，随着5G网络的兴起，边缘计算有望再次获得成功。网络的改变使专有网络更易于访问，为小型制造商扩展供应链带来新的可能性。
边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合，并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能（AI），而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置，例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜，对硬件施加了不同的限制。
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