伴隨著數字化轉型的浪潮、萬物互聯時代的到來，5G、大數據、人工智能等信息技術的快速發展，云計算已經無法滿足機器人、智能家居、無人駕駛、VR/AR、新媒體、智能安防、遠程醫療、可穿戴設備、智能制造等場景對低延遲的高要求。

同時，網絡技術和應用服務的進一步發展使網絡流量呈現出爆炸式增長。根據思科最新發布的可視化網絡指數報告（VNI）預測，在未來幾年內，全球全數字化轉型將繼續對IP網絡需求產生重要影響。主要的數據包括互聯網用戶將從33億增長至46億（占全球人口的58%）；平均寬帶速度將大幅提升，從27.5Mbps增至53.0Mbps；視頻觀看量也將上升，在IP總流量中的占比將從73%增長至82%。在報告預測期內，全球IP流量預計將實現三倍增長，從2016年的1.2ZB快速增長至2021年的3.3ZB。據IDC預測，全球數據總量預計2020年達到44個ZB，我國數據量將達到8060個EB，占全球數據總量的18%。

面對爆炸式的流量數據增長，通信網絡會受到巨大的壓力，所以必須調整網絡架構，以滿足超大連接、超低時延以及超大帶寬等業務需求。邊緣計算由此應運而生并且得到了廣泛關注。相對于云計算帶來的“云端”海量計算能力，邊緣計算實現了資源和服務向邊緣位置下沉，從而降低交互時延、減輕網絡負擔、豐富業務類型、優化服務處理，提升服務質量和用戶體驗。

CDN

邊緣計算的前身最早可以追溯到二十年前。1995年，萬維網之父 TimBerners-Lee在麻省理工學院 （MIT） 提出挑戰。這位網絡之父預測到互聯網用戶即將遭遇網絡擁塞現象，因此向 MIT 的諸位同僚提出挑戰，請大家發明一種更好的新方法來傳送互聯網內容。這一挑戰激起了 MIT 應用數學教授 TomLeighton 的興趣，Leighton 博士是并行算法和建筑學方面的著名專家，他曾擔任 MIT 計算機科學實驗室算法團隊的領導。Leighton 博士意識到，或許可以從應用數學和算法中找到網絡擁塞的解決方案，因此他組建了一支研究人員團隊來解決此問題。

從 Technion 獲得計算機科學和數學學士學位后，Danny Lewin 于 1996 年秋來到 MIT 并與 Leighton 博士一起共事。此后不久，Lewin 先生很快在改善互聯網性能的各種技術上取得重要進展。通過與團隊合作，Leighton 博士和 Lewin 先生制定了能夠在大型分布式服務器網絡上智能傳送和復制內容的數學算法，該項技術最終解決了互聯網用戶即將面臨的惱人問題。這是CDN的故事。CDN 是一種基于互聯網的緩存網絡，依靠部署在各地的緩存服務器，通過中心平臺的負載均衡 、內容分發、調度等功能模塊，將用戶的訪問指向最近的緩存服務器上，以此降低網絡擁塞，提高用戶訪問響應速度和命中率。CDN強調內容的備份和緩存，而邊緣計算的基本思想則是功能緩存（function cache）。

微云

2009年，微云誕生了。微云是由移動計算和云計算融合而來的新型網絡架構元素，它代表移動終端、微云和云 3 層架構的中間層，可以被視作“盒子里的數據中心”。微云是 OEC（Open Edge Computing）的研究成果，該項目最初由美國卡耐基梅隆大學發起，而后受到了包括 Intel（英特爾）、華為、Vodafone（沃達豐）在內的多家公司的廣泛支持，主要致力于對邊緣計算應用場景、關鍵技術和統一 API 的研究。OEC 基于OpenStack 開源項目進行擴展，從而得到了微云，目前其源碼以及搭建方法也可以在OEC 的官網上免費獲得。

微云為擁有完整計算和存儲能力的計算機或計算機集群，且本地化的部署在與移動設備同一個局域網絡中，用戶不需要經過核心網就可直接連接到朵云端。Cloudlet的架構圖如下圖所示，Cloudlet通過穩定的回傳鏈路與核心網云端連接，將云端計算服務前置，最大限度地發揮云端的處理能力的同時，又能使用戶與計算資源的距離控制在一跳范圍內。這里所說的＂一跳＂范圍是指的Cloudlet—般會通過WIFI和用戶連接，WIFI覆蓋范圍內的移動設備都可以使用Cloudlet提供的計算和存儲服務。

圖：cloudlet 架構圖

微云的設計靈感來自于觸覺互聯網（tactilenetwork），致力于實現信息的超低時延傳輸。微云可以直接運行在終端上，比如車輛、飛機等。此時的邊緣計算強調下行，即將云服務器上的功能下行至邊緣服務器，以減少帶寬和時延。

霧計算

隨后，在萬物互聯的背景下，邊緣數據迎來了爆發性增長，為了解決面向數據傳輸、計算和存儲過程中的計算負載和數據傳輸帶寬的問題，研究者開始探索在靠近數據生產者的邊緣增加數據處理的功能，即萬物互聯服務功能的上行。具有代表性的是霧計算（fog computing）、移動邊緣計算（mobileedge computing，MEC）、。

2012年，思科提出了霧計算，定義為遷移云計算中心任務到網絡邊緣設備執行的一種高度虛擬化的計算平臺。云計算架構將計算從用戶側集中到數據中心，讓計算遠離了數據源，也會帶來計算延遲、擁塞、低可靠性和安全攻擊等問題，于是在云計算發展了大約10年的2015年，修補云計算架構的“大補丁”，霧計算開始興起了。

霧計算就是本地化的云計算，是云計算的補充。云計算更強調計算的方式，霧計算更強調計算的位置。如果說云計算是WAN計算，那么霧計算就是LAN計算。如果說CDN是彌補TCP/IP本地化緩存問題，那么霧計算就是彌補云計算本地化計算問題。2015年11月，思科、ARM、戴爾、英特爾、微軟及普林斯頓大學邊緣（Edge）實驗室共同宣布成立OpenFog聯盟等公司聯合成立了開放霧聯盟（OpenFog）。

MEC

MEC并不是一個新概念，它最初于2013年出現，源于IBM與NokiaSiemens網絡當時共同推出了一款計算平臺，可在無線基站內部運行應用程序，向移動用戶提供業務。歐洲電信標準協會（ETSI）于2014年成立移動邊緣計算規范工作組，正式宣布推動移動邊緣計算標準化。其基本思想是把云計算平臺從移動核心網絡內部遷移到移動接入網邊緣，實現計算及存儲資源的彈性利用。由于移動邊緣計算位于無線接入網內，接近移動用戶，因此可以實現超低時延、高帶寬來提高服務質量和用戶體驗。隨著深入研究，ETSI將MEC中”M”的定義也做了進一步擴展，使其不僅局限于移動接入，也涵蓋WI-FI接入、固定接入等其他非3GPP接入方式，將移動邊緣計算從電信蜂窩網絡延伸至其他無線接入網絡。2017年3月，ETSI把MEC中的“M”重新定義為“Multi-Access”，“移動邊緣計算”的概念也變為“多接入邊緣計算”。

大事記

2016年11月，華為技術有限公司、中國科學院沈陽自動化研究所、中國信息通信研究院、英特爾、ARM和軟通動力信息技術（集團）等在北京成立了邊緣計算產業聯盟（edge computing consortium，ECC），致力于推動“政產學研用”各方產業資源合作，引領邊緣計算產業的健康可持續發展。

2017年7月，ETSI多接入邊緣計算（MEC，Multi-access EdgeComputing）行業規范工作組（ISG）實現了巨大的里程碑，發布了首套標準化應用程序接口（API），以支持邊緣計算的互操作性。五個ETSI的規范分別是GS MEC 009、GS MEC 010-2、GS MEC 011、GS MEC 012、GS MEC 013，將接近移動邊緣服務API、應用程序生命周期管理、移動邊緣平臺應用程序啟用、無線網絡信息的API和Location API。

2018年1月全球首部邊緣計算專業書籍《邊緣計算》出版，《邊緣計算》是由施巍松、劉芳、孫輝、裴慶祺等專家學者共同編著，其中施巍松教師是邊緣計算這一領域的早期提出者之一和主要倡導者，也是ACM/IEEE國際邊緣計算研討會（SEC）的創始人，其他三位作者也是國內早期從事邊緣計算研究的科研人員。這本書算是邊緣計算從業者的第一本專業性書籍。它從邊緣計算的需求與意義、系統、應用、平臺等多個角度對邊緣計算進行了闡述。

2018年9月17日在上海召開的世界人工智能大會，以“邊緣計算，智能未來”為主題舉辦了邊緣智能主題論壇，這是中國從政府層面上對邊緣計算的發展進行了支持和探討。2019年3月， 政協委員周鴻祎在兩會期間把邊緣計算寫入提案，提出未來信息密碼“IMABCDE”。IMABCDE每個字母都有所指代，分別是IoT、移動通信、人工智能、區塊鏈、云計算、大數據、邊緣計算。并指出邊緣計算會改變整個未來網絡的結構。這是兩會中首次出現邊緣計算。

看完上文，邊緣計算前世今生中的點點滴滴，大家對邊緣計算從CDN一路演進到現在的多接入邊緣計算MEC之路有所了解。萬物互聯時代來臨，自動駕駛技術，微軟百度大公司邊緣技術開源，天時地利人和，抓住邊緣計算，就是抓住了5G時代的浪潮。