边缘计算热度蹿升 不再止步于概念

毫无疑问，在目前的 AI 领域里，云端 AI 计算已成为主流。对于前沿科技产业来说，就是总会给大家制造出各种各样的风口。在大数据与云计算产业当中，能明显感觉到最近一个词热度蹿升的速度特别快：那就是边缘计算。

边缘计算不止于概念 开始率先应用在行业

事实上，边缘计算并非新生事物，其运算原理在很多年前就已经被提出了。但随着近期物联网产业发展、5G时代到来，与这些领域息息相关的边缘计算又被重新推向了风口浪尖。万物互联，边缘先行。据BI Intelligence报告预测，边缘计算将率先运用到制造业、公用事业、能源和交通运输行业中去。

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。它就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。

根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生1.7MB的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。IDC也发布了相关预测，到2018年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50%。

边缘计算技术解读及与雾计算的关系

要讲边缘计算，没法绕过去的一个概念叫做“雾计算”。一听名字就知道这是从云计算那变化出来的。雾计算的原理与云计算一样，都是把数据上传到远程中心进行分析、存储和处理。但相比于云计算要把所有数据集中运输到同一个中心，雾计算的模式是设置众多分散的中心节点，即所谓“雾节点”来处理。这样能够让运算处理速度更快，更高效得出运算结果。

假如说云计算是把所有东西都送往天上的云彩中，雾计算就是把数据送到身边的雾气里，这种逻辑被称为“分散式云计算”。

但把云计算分散化的设想，不止产生了雾计算一个结果。有一种更激进的想法是，既然要分散，那为什么不干脆在最近距离完成计算？跑到云端或者跑到分散中心不都是跑吗？于是就有了所谓的边缘计算。

运算可以在大型运算设备内完成，也可以在中、小型运算设备、本地端网络内完成。而用于边缘运算的设备既可以是智能手机这样的移动设备，也可以是PC、智能家居等家用终端，甚至可以是ATM机、摄像头等市政终端。总之一句话，你附近哪能算就在哪算，越近越好。举个不恰当但十分容易理解的例子：假如你手机里有个文件太大装不下了，云计算的解决方法是把它传到千里之外的服务器中心帮你存着，雾计算是传到小区的服务器帮你存着，边缘计算是看看你的电脑、冰箱、洗衣机谁有地方就帮你存哪……

显然，边缘计算运算设备和终端设备之间距离最近，传输效果最直接，还可以利用近距离网络和局域网络，当然运算效率也会更高一点。

边缘计算和云计算的技术比对

目前，云计算是行业的大势所趋，而对于云计算来说，所有的数据都要汇总到后端的数据中心完成。在“云、管、端”三者的角色中，云计算更侧重于“云”，是实现最终数据分析与应用的场所。

但是在边缘计算中，强调了“边缘”也就是“端”所在的物理区域。在这个区域，如果能够为“端”就近提供网络、计算、存储等资源，显然实时性等业务需求能够容易满足，这是“边缘计算”相比于“云计算”最大的不同。“边缘计算”也特别强调计算的作用。

云计算是计算服务的集中化，以最简单的形式利用共享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。然而由于路由器跳数，虚拟化技术的引入带来的数据包延迟或数据中心内的服务器延迟是云计算迁移的关键问题，边缘计算的概念近年来日趋火热，同时边缘计算还是OpenStack中的创新驱动力。

边缘计算，是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。

小结：如今，边缘计算之所以短时间内名声鹊起，是与算法、数据和传输网络几个领域的发展密不可分的。在万物互联的时代，边缘计算涵盖非常广泛的技术，现在几乎遍及各行各业。半年时间里，国内大批以边缘计算为卖点的智能家居和物联网企业狂飙突进，希望借助边缘计算的火爆成为“风口上的猪”。边缘计算不在只是一个概念，它已经照进了现实。

（本文根据钛媒体，华为敏捷网络，物联网智库，深科技，中国安防行业网等整理，中国安防展览网编辑发布）