伴隨著物聯網的迅猛發展，以及 5G 時代的到來，邊緣計算越來越得到廣泛的重視與應用。本文從邊緣計算的基本概念、邊緣計算———物聯網深度發展的解決方案、邊緣計算——物聯網深度發展的解決方案、邊緣計算的廣泛應用、邊緣計算面臨的挑戰等多方面，論述了邊緣計算在縮短數據的傳輸距離，消除帶寬延遲問題，提升應用和性能的可靠性，降低運行成本的作用。

半導體工業的迅猛發展把算的廣泛應用、邊緣計算面臨的挑戰等多方面，論述了邊緣計算在縮短數據的傳輸距離，消除帶寬延遲問題，提升應用和服務的性能和可靠性，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、智能手表、智能手機這樣的隨身玩物，更為整個工業世界帶來了爆發式增長的、各類全新的傳感器，世界半導體貿易統計組織（ WSTS） 數據顯示，上世紀九十年代初，半導體世界市場規模僅為約 500 億美元，而 2018 年則增長至接近 10 倍的4779 億美元。根據 IDC 預測，到 2020 年，全球將有 500 億終端設備、2120 億個傳感器接入互聯網，每天產生超過 44ZB 的數據大部分來自它們。海量的設備和龐大的數據量更組成了互聯網的一個全新分支———物聯網。

物聯網和 5G 網絡的出現，以及云基礎設施上的負載越來越大，智能應用的數量劇增，推動了邊緣計算的興起。在物聯網應用中，數據處理、分析和存儲越來越多地發生在網絡邊緣側，接近用戶和設備需要訪問信息的地方，邊緣計算已成了一個重要的發展方向。物聯網的快速發展推動了邊緣計算的興起。

邊緣計算的概念

邊緣計算是指在靠近智能設備或數據源頭的一端，提供網絡、存儲、計算、應用等能力，達到更快的網絡服務響應，更安全的本地數據傳輸。邊緣計算可以滿足系統在實時業務、智能應用、安全隱私保護等方面的要求，為用戶提供本地的智能服務。

邊緣計算一般由云端管理系統、本地核心節點和普通設備組成，云端系統負責設備管理、配置設備驅動函數和聯動函數、設置消息路由等功能，本地核心節點一般是計算能力較強的設備，如路由器和網關，提供本地計算、消息轉發、設備管理的能力，設備一般如燈、開關等輕量級設備，可以接收網關下發的指令，和上報數據給網關。

通過縮短設備與提供給設備的云資源之間的距離，另外減少網絡跳數，邊緣計算消除了當今互聯網在延遲和帶寬方面的限制，從而帶來全新的應用類別。就邊緣計算而言，計算系統和存儲系統也位于邊緣，盡可能接近生成所處理的數據的部件、設備、應用或人。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絡邊緣。實際上，霧是標準，邊緣是概念。霧實現了邊緣計算概念中的可重復結構，那樣企業就可以將計算推送到集中系統或云之外的地方，以獲得更好的性能和可擴展性。

邊緣計算-物聯網深度發展的解決方案

基數龐大的傳感器就像人的末梢神經，監控著工業機體的每一臺設備、每一個流程，并將數據源源不斷匯集到數據中心里，讓企業能夠通過數據形成新的工業感知。這種全新的感知不僅能夠極大地提高生產效率，更能催生出自動駕駛、智能城市等全新的工業應用場景。

邊緣計算的形成

隨著海量數據在數據中心內的高速匯集，傳統上以數據中心為核心的 IT 總體架構卻遇到了空前的挑戰。各類終端和傳感器必須通過網絡將數據匯集到數據中心里，再通過網絡將經過處理的數據反饋給終端，從而形成完整的感知和控制回路。

巨大的數據量讓整個數據中心的南北向網絡面臨沉重的負擔。在以帶寬計費的網絡世界中，帶寬太小就無法滿足工業對實時感知的現實需求，而足量的帶寬卻又意味著及其高昂的成本和種種網絡技術的限制。顯然，這種以數據中心為核心的傳統 IT架構思路已經不能支撐物聯網的深度發展。于是，邊緣計算應運而生。

邊緣計算的可靠性

對于制造業、醫療、公用事業、和市政等，物聯網的發展未來幾年可能會得到快速的發展，無論是設備的數量還是數據量都會呈幾何式增長。物聯網設備產生的大量數據可能會導致延遲現象，而邊緣計算解決方案可以幫助增強數據處理能力，縮短數據的傳輸距離，從而消除帶寬和延遲問題，最終提升應用和服務的性能和可靠性，并降低運行成本，從而進一步幫助避免延遲。數據處理發生在距離數據來源最近的地方，這使得用戶更容易實時的監測洞察到物聯網設備的運行情況。

邊緣計算的廣泛應用

2018 年 9 月在無錫發布的《2017-2018 年中國物聯網發展年度報告》顯示，2017 年，我國物聯網市場已進入實質性發展階段，全年市場規模突破 1 萬億元，預計 2021 年，我國物聯網平臺支出將位居全球第一。

蓬勃發展的物聯網產業也給邊緣計算帶來了前所未有的新需求。以自動駕駛汽車為例，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據量就有數十 TB，汽車正是基于對這些數據的實時分析來實現自動駕駛。問題來了，當汽車遭遇突發狀況時，系統如何在第一時間毫不遲疑地做出反應呢？ 依靠數據傳輸到云端處理，再下發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，在醫療行業、制造行業、智能家居行業，類似這樣的應用場景同樣大量存在。在這些場景里，邊緣計算的應用可以讓系統做出實時響應，從而避免網絡中斷或延遲所造成的負面影響。研究公司Grand View 表示，物聯網設備產生的大量數據可能會導致延遲現象，而邊緣計算解決方案可以幫助增強數據處理能力，從而進一步幫助避免延遲。數據處理發生在距離數據來源最近的地方，這使得用戶更容易實時的監測洞察到物聯網設備的運行情況。總之，物聯網的快速發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，是由原來的數據中心慢慢推向了部分用戶側的邊緣計算與云計算的協和，它是由于用戶的業務需求所決定的，邊緣計算更準確的是一種 IT 和 CT 更融合的解決方案。