說(shuō)起計算，大多數人首先想到的是計算機(computer)。

不過(guò)隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的電子設備具備了計算能力，比如手機，手環(huán)。

還有一些設備過(guò)去幾乎不具備什么計算能力，而現在也具備了計算能力，比如現在的網(wǎng)絡(luò )攝像機，從過(guò)去的單一圖像采集設備，演變成現在的可以進(jìn)行智能行為分析，進(jìn)行人臉識別甚至人臉比對了。

邊緣計算，顧名思義，就是計算行為向系統的邊緣擴展，與之相對應的便是中心計算。

為何會(huì )有這種計算行為向邊緣擴展的現象？

第一，計算規模越來(lái)越大，算法復雜度越來(lái)越高；

第二，積累的數據越來(lái)越多，海量的數據需要處理；

無(wú)論是大規模、高度復雜算法所帶來(lái)的計算壓力，還是海量需要處理的數據，都必須要求將這種大規模且復雜的計算任務(wù)分解為大量并行的子任務(wù)來(lái)進(jìn)行處理，這也便是云計算誕生的使命。

可是云計算是一種集中式的計算，屬于中心化的處理方式，中心化當然有其優(yōu)點(diǎn)，比如：安全可靠，方便統一管理維護：大量的云服務(wù)器全都集中在數據中心，無(wú)論是對于能源使用效率的提升，系統的維護升級，還是安全防護，都有其巨大的優(yōu)勢。

但中心化的云計算，需要高速網(wǎng)絡(luò )帶寬的支持，另外，處于邊緣的設備對于計算的響應要求越來(lái)越高，低延遲和高流量的計算負載壓力使得這種集中式的計算處理模式越來(lái)越受詬病，因此，有必要在系統邊緣讓設備具備處理、存儲等能力，提升系統的性能和可靠性，減輕中央服務(wù)器負載。

邊緣計算說(shuō)的不是一種技術(shù)，而是一種部署架構，如果你將具備計算能力的設備部署在中心機房，大規模的部署就是云計算了，但如果將具備計算能力的設備部署到系統邊緣就是邊緣計算了，因此邊緣計算具備前置化，去中心化，輕量化的特點(diǎn)，計算能力不需要很強，帶寬需求也不高，但這種部署方式以其云端開(kāi)發(fā)部署成本低、網(wǎng)絡(luò )傳輸負荷輕、設備系統的響應延遲低等顯著(zhù)優(yōu)勢，已然成為國內外大型公司的重點(diǎn)發(fā)力方向。

邊緣計算架構一般由云計算中心，邊緣計算層和終端設備組成，來(lái)自?xún)|歐智庫的技術(shù)發(fā)展趨勢報告指出，其架構組成如下圖所示：

邊緣計算的五大好處

邊緣計算將數據處理能力帶到網(wǎng)絡(luò )邊緣，更接近數據源，因此將帶來(lái)以下五大好處：

1）響應時(shí)間更快;

2）具有間歇連接的可靠操作;

3）具備更好的安全性和合規性;

4）具有成本效益;

5）傳統和現代設備之間的互操作性強;

邊緣計算將促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展

前面提到邊緣計算時(shí)，自然而然的提到了云計算，因此也很容易理解邊緣計算并不能取代中心化的云計算，它們屬于不同的層級，因而云計算仍然是邊緣計算架構的重要組成部分，邊緣計算更多的是與云計算相互配合，使得整個(gè)計算架構具備更高的可靠性和靈活性，從而具備更高的效率。

而架構的最前端，是各種終端，由各種終端組成的物聯(lián)網(wǎng)，將大大受益于邊緣計算，如果沒(méi)有邊緣計算層，物聯(lián)網(wǎng)終端的各種數據采集之后是直接交給云計算層，而這種方式顯然已經(jīng)存在越來(lái)越大的瓶頸。

因此邊緣計算層能夠將物聯(lián)網(wǎng)終端所采集到的數據進(jìn)行初步篩選及處理之后，再送到云計算層，大大降低云計算層的計算任務(wù)難度及處理復雜度。

因此，邊緣計算層的加入，是促進(jìn)了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。

邊緣計算產(chǎn)業(yè)

隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)及云計算的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)終端與云計算之間的瓶頸越來(lái)越大，矛盾也越來(lái)越突出，中間急需一層進(jìn)行實(shí)時(shí)數據處理的層級，因此國內外都對邊緣計算越來(lái)越重視，邊緣計算也逐漸成為了一種未來(lái)的發(fā)展趨勢，也誕生了很多做邊緣計算的公司，產(chǎn)生了不少具有代表性的邊緣計算產(chǎn)品。

在國外，主要有亞馬遜，微軟，谷歌等巨頭，也有英特爾、 思科、 惠普、 IBM等的后續加入。

而在國內，主要有BAT、 華為、 三大運營(yíng)商、 網(wǎng)宿科技等代表性企業(yè)。

不過(guò)，邊緣計算尚未形成統一的標準和協(xié)議，因而主要企業(yè)正著(zhù)力牽頭組建聯(lián)盟推動(dòng)標準化。

華為、中科院沈陽(yáng)自動(dòng)化所、英特爾等于2016年共同發(fā)起邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，旨在推動(dòng)研究協(xié)作和應用孵化，構建產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

邊緣計算的未來(lái)

隨著(zhù)芯片的計算能力越來(lái)越強，處于系統邊緣的感知設備也具備了較為強大的計算及存儲能力，物聯(lián)網(wǎng)終端及邊緣計算層之間的界限會(huì )越來(lái)越模糊，越來(lái)越多的物聯(lián)網(wǎng)終端將具備邊緣計算能力，算力進(jìn)一步往邊緣擴展是發(fā)展的必然(比如現在安防行業(yè)的人臉抓拍比對一體攝像機就是物聯(lián)網(wǎng)終端與邊緣計算合二為一的絕佳案例，它既是數據采集設備，也是計算設備)。

因此，算力邊緣化必定是未來(lái)的發(fā)展趨勢，邊緣計算也將在越來(lái)越廣的范圍內使用，人工智能，物聯(lián)網(wǎng)，自動(dòng)駕駛等，都將會(huì )越來(lái)越依賴(lài)于邊緣計算，這將是一個(gè)巨大的產(chǎn)業(yè)，蘊含著(zhù)大量的商機，我們絕對不能忽視邊緣計算。

未來(lái)的邊緣計算，一定會(huì )跟云計算相互配合，大力促進(jìn)人工智能，物聯(lián)網(wǎng)，自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的發(fā)展。

邊緣計算的未來(lái)，將會(huì )是計算往系統邊緣的滲透，未來(lái)，計算將無(wú)處不在。