邊緣計(jì)算將計(jì)算資源從中心化的數(shù)據(jù)中心和云轉(zhuǎn)移到更接近設(shè)備的位置，但本質(zhì)上其仍是一種云計(jì)算模型。通過部署靠近數(shù)據(jù)源的計(jì)算機(jī)或服務(wù)器，它允許在網(wǎng)絡(luò)的“邊緣”或外部處理來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)，而不是在云數(shù)據(jù)中心。由于數(shù)據(jù)的本地化處理，邊緣計(jì)算架構(gòu)最終減少了帶寬和網(wǎng)絡(luò)擁塞的壓力，從而允許物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和web應(yīng)用程序更快地運(yùn)行，以提高服務(wù)質(zhì)量和彈性。邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施是設(shè)備和云之間的中間層，服務(wù)由分布式邊緣節(jié)點(diǎn)提供。

由于邊緣計(jì)算使算力更加靠近數(shù)據(jù)源頭或商業(yè)業(yè)務(wù)的關(guān)鍵位置，為企業(yè)應(yīng)用帶來了更快的速度、更高的可靠性和更多的靈活性。邊緣計(jì)算、云計(jì)算和5G的融合將使算力網(wǎng)絡(luò)按照企業(yè)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的流程和地點(diǎn)布置，極大地優(yōu)化了數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)速度和質(zhì)量。

什么是邊緣計(jì)算？

電商、視頻、社交、工控、物管，不同的企業(yè)應(yīng)用都對網(wǎng)絡(luò)傳輸和算力有著顯著的需求差別。5G加持的高速算力網(wǎng)絡(luò)融合了云、網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)邊緣，企業(yè)可以更加自主地決定在哪里及如何處理其數(shù)據(jù)及應(yīng)用。

一種選擇是集中提供大容量存儲和高速并發(fā)計(jì)算能力的云數(shù)據(jù)中心，這在過去的十年都是一種主要潮流和做法；另一種是在邊緣（即數(shù)據(jù)產(chǎn)生或服務(wù)交付點(diǎn)更近的位置，這通常是廣域網(wǎng)絡(luò)的邊緣）提供充足算力，這帶來了超低的時(shí)延和更低的網(wǎng)絡(luò)流量，有助于提高服務(wù)的效率及質(zhì)量，更快地產(chǎn)生決策反饋。

邊緣計(jì)算使云資源（算力、存儲和網(wǎng)絡(luò)）更接近應(yīng)用程序、設(shè)備和用戶。它通過使用小型算力單元來滿足數(shù)據(jù)本地化高速傳輸和實(shí)時(shí)處理，而不需要長途傳輸?shù)皆苹驍?shù)據(jù)中心去處理。邊緣計(jì)算在終端設(shè)備中嵌入機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)數(shù)據(jù)處理、運(yùn)行容器的能力，甚至是直接運(yùn)行完整虛擬機(jī)的能力。這些設(shè)備可以像照相機(jī)一樣小，在用于復(fù)雜處理時(shí)也可以像完整的機(jī)架服務(wù)器一樣大。無論設(shè)備的大小和功能如何，這些設(shè)備上的軟件都以某種形式連接到后端云。

下面是一個(gè)實(shí)例，說明如何在現(xiàn)實(shí)世界中利用資源密集型設(shè)備實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算。

某品牌DeepLens相機(jī)集成了1080p攝像頭、Linux操作系統(tǒng)和專用軟件。該集成軟件允許在服務(wù)商的機(jī)器學(xué)習(xí)算法直接在相機(jī)上執(zhí)行。

智能模型直接在設(shè)備上執(zhí)行，而不是過去常見的處理流程——設(shè)備捕捉圖像或視頻，將視頻發(fā)送到云端后臺處理，然后將響應(yīng)結(jié)果返回給設(shè)備。這些網(wǎng)絡(luò)邊緣的本地處理能力提供了一組近乎實(shí)時(shí)的智能工具，可以集成到業(yè)務(wù)應(yīng)用程序中。

邊緣計(jì)算原理

什么促成了邊緣計(jì)算？

云計(jì)算一直是過去十年IT界的關(guān)鍵話題和重要投資方向，也是頭部科技企業(yè)技術(shù)和服務(wù)創(chuàng)新重要的競爭領(lǐng)域。

伴隨大量對云計(jì)算褒獎(jiǎng)，對于云計(jì)算的成本、供應(yīng)商鎖定（遷移陷阱）及安全性也存在眾多警告。主流思想認(rèn)為云計(jì)算對大多數(shù)敏捷IT架構(gòu)都更安全、更完整和更具可伸縮性，但有一個(gè)問題一直存在爭論，即部分?jǐn)?shù)據(jù)和應(yīng)用無法在云環(huán)境中輕松操作和遷移，甚至在同一廠商的不同站點(diǎn)間遷移也是如此。因此，多云策略(即同時(shí)使用公有云、本地的私有云和混合云)已成為成功應(yīng)用云計(jì)算的可靠途徑。多云也適用于高帶寬的、低延時(shí)應(yīng)用和設(shè)備，這促進(jìn)了邊緣計(jì)算的演進(jìn)和發(fā)展，并最終使企業(yè)在云+邊緣的戰(zhàn)略中受益。

邊緣計(jì)算提供的分布式算力為企業(yè)提供了在數(shù)據(jù)源頭或關(guān)鍵價(jià)值交付點(diǎn)處理數(shù)據(jù)的靈活性和可能性。由于網(wǎng)絡(luò)帶寬和時(shí)延的約束，云計(jì)算中心的集中算力池?zé)o法滿足很多超大數(shù)據(jù)量或時(shí)間敏感的用例，例如大型生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)控制、自動(dòng)駕駛。在云-網(wǎng)絡(luò)-邊緣間有機(jī)地布置算力資源，將提供低時(shí)延、平衡的算力供應(yīng)及網(wǎng)絡(luò)帶寬保障。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的廣泛部署使邊緣計(jì)算架構(gòu)成為企業(yè)的必然計(jì)算架構(gòu)。雖然機(jī)器對機(jī)器通信(M2M，物聯(lián)網(wǎng)的鼻祖)已經(jīng)存在了幾十年，但由于近年來物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量的快速增長、它們傳輸?shù)臄?shù)據(jù)的數(shù)量和速度的飛速提高，以及將機(jī)器學(xué)習(xí)與設(shè)備的完美集成（AIoT），物聯(lián)網(wǎng)在今天得到了長足的發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備要求在毫秒級處理數(shù)據(jù)，它們對響應(yīng)速度、存儲容量和新功能的迫切需要使云計(jì)算架構(gòu)因延遲太大而越來越不現(xiàn)實(shí)。通常，云數(shù)據(jù)中心位于距離設(shè)備、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)數(shù)公里或更遠(yuǎn)的地方，為高帶寬的應(yīng)用程序和設(shè)備帶來性能問題。對于必須在不到一秒的時(shí)間內(nèi)完成的進(jìn)程，延遲障礙會阻礙其響應(yīng)速度和正常功能的實(shí)現(xiàn)。在邊緣計(jì)算架構(gòu)下，復(fù)雜的事件處理及響應(yīng)在設(shè)備或靠近設(shè)備的計(jì)算系統(tǒng)中執(zhí)行，由于消除了原始狀態(tài)數(shù)據(jù)和響應(yīng)數(shù)據(jù)的往返問題，使整個(gè)事件的響應(yīng)能更快地完成。

對復(fù)雜事件的響應(yīng)速度在部分物聯(lián)網(wǎng)用例中是關(guān)鍵的，某些時(shí)候甚至是致命的。例如對L2級以上的自動(dòng)駕駛汽車在遇到突然的車道侵入時(shí)必須立即剎車，否則就會有撞車的風(fēng)險(xiǎn)。將激光雷達(dá)或攝像頭捕捉的數(shù)據(jù)送到云端處理并返回響應(yīng)的往返時(shí)間太長，這無法滿足任務(wù)要求。如自動(dòng)駕駛汽車擁有邊緣計(jì)算能力，則停止汽車的決定完全可以由汽車的機(jī)載計(jì)算機(jī)或路側(cè)邊緣計(jì)算單元處理并決定，從而防止事故的發(fā)生。極端情況下，即使發(fā)生事故，所有數(shù)據(jù)也都可以被發(fā)送到云端，以對車輛狀態(tài)和行為進(jìn)行監(jiān)控、分析和管理，并在此基礎(chǔ)上優(yōu)化模型并優(yōu)化機(jī)載程序。

邊緣計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)

邊緣計(jì)算是一個(gè)更大的生態(tài)系統(tǒng)的一部分，有潛在的未被發(fā)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。一些明顯的優(yōu)點(diǎn)包括:

減少延遲和提高速度

部署于邊緣的算力減少了數(shù)據(jù)傳輸延時(shí)，提高了響應(yīng)速度時(shí)間。對于多數(shù)應(yīng)用程序來說，毫秒級的響應(yīng)是顛覆性的。

安全

數(shù)據(jù)在本地進(jìn)行分析處理，并受到本地網(wǎng)絡(luò)或服務(wù)提供商閉環(huán)系統(tǒng)的集成安全方案保護(hù)。

節(jié)約成本

通過將數(shù)據(jù)保存在最需要它的邊緣，并優(yōu)化上傳中央數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流，從而降低了帶寬和成本。

遠(yuǎn)程可靠性

邊緣設(shè)備在本地存儲和處理數(shù)據(jù)，并與邊緣數(shù)據(jù)中心一起工作，可以克服任何間歇性連接問題。

快速的可伸縮性

邊緣數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的部署可以讓企業(yè)迅速擴(kuò)大運(yùn)營規(guī)模。

邊緣計(jì)算的關(guān)鍵優(yōu)點(diǎn)

邊緣計(jì)算的關(guān)鍵術(shù)語

邊緣計(jì)算:邊緣計(jì)算是一種物理計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，部署于設(shè)備和超大規(guī)模云之間，支持各種應(yīng)用程序。邊緣計(jì)算使處理能力更接近最終用戶/設(shè)備/數(shù)據(jù)來源，降低了到云數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)往返流量，減少了延遲。

電信級邊緣計(jì)算:由電信運(yùn)營商部署并管理的分布式計(jì)算，它可以擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)邊緣甚至用戶側(cè)邊緣。客戶可以在數(shù)據(jù)源附近緩存并由低延遲的應(yīng)用程序處理數(shù)據(jù)，可以減少回程通信流量和成本。

內(nèi)部/私有部署邊緣計(jì)算:客戶內(nèi)部的計(jì)算資源，由網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商針對應(yīng)用程序和功能進(jìn)行管理。這些功能在跨分布式邊緣架構(gòu)的云化虛擬環(huán)境中運(yùn)行。內(nèi)部邊緣計(jì)算保持了敏感數(shù)據(jù)的私有化。

邊緣云:在邊緣計(jì)算之上的虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施和業(yè)務(wù)模型。邊緣云同時(shí)具有云服務(wù)器和本地服務(wù)器的優(yōu)點(diǎn)，因?yàn)樗哂徐`活性和可伸縮性，并且有能力處理由計(jì)劃外最終用戶活動(dòng)的增加而導(dǎo)致的突發(fā)工作負(fù)載峰值。

私有云:通過私有網(wǎng)絡(luò)向一組特定用戶提供計(jì)算服務(wù)的云部署模型。私有云提供了公共云的優(yōu)點(diǎn)，如可伸縮性和敏捷性，但關(guān)鍵的區(qū)別是，私有云通過云基礎(chǔ)設(shè)施的內(nèi)部托管提供了更高的安全性和數(shù)據(jù)隱私性。

網(wǎng)絡(luò)邊緣:無線局域網(wǎng)或數(shù)據(jù)中心等企業(yè)網(wǎng)絡(luò)連接到互聯(lián)網(wǎng)等第三方網(wǎng)絡(luò)的地方。即CE—PE設(shè)備的CE側(cè)。

特別需要關(guān)注的概念是邊緣云。盡管邊緣計(jì)算和邊緣云這兩個(gè)術(shù)語經(jīng)?；Q使用，但它們所指代的內(nèi)容略有不同。邊緣計(jì)算主要是指位于設(shè)備和超大規(guī)模云之間的支持各種應(yīng)用程序的物理計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，而邊緣云是部署在邊緣計(jì)算之上的虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施和業(yè)務(wù)模型。

邊緣云和云一樣具有靈活性和可擴(kuò)展性。與靜態(tài)的、內(nèi)部服務(wù)器不同，它有能力處理由計(jì)劃外最終用戶活動(dòng)的增加引起的突然的工作負(fù)載峰值。它還有助于在測試和部署新應(yīng)用程序時(shí)進(jìn)行擴(kuò)展，因此是一個(gè)很好的企業(yè)解決方案。它帶來的效率和可伸縮性是具備經(jīng)濟(jì)效益的。

在何處部署邊緣計(jì)算?

網(wǎng)絡(luò)邊緣是跨越終端設(shè)備和云/互聯(lián)網(wǎng)之間的任何位置，而電信邊緣計(jì)算的邊緣是其中的一個(gè)子集。在公共網(wǎng)絡(luò)內(nèi)外，有多個(gè)潛在的位置可以進(jìn)行電信級邊緣計(jì)算部署。這些包括客戶空間、蜂窩基站、終端機(jī)房以及接入和核心網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)匯聚點(diǎn)。

運(yùn)營商決定邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施部署位置取決于三個(gè)因素:

a)該運(yùn)營商目前的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

b)運(yùn)營商支持網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序運(yùn)行的數(shù)據(jù)中心設(shè)施部署方案

c)運(yùn)營商必須滿足的需求和服務(wù)場景。

邊緣計(jì)算技術(shù)的類型

霧計(jì)算

霧計(jì)算指的是通過在云和邊緣設(shè)備之間戰(zhàn)略性地布置計(jì)算節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展云，從而計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施分散化。在需要處理數(shù)據(jù)的用戶或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備附近存儲數(shù)據(jù)并部署算力和應(yīng)用程序，從而在集中式云計(jì)算中心之外創(chuàng)建霧計(jì)算單元，以減少處理數(shù)據(jù)所需的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間。

多址邊緣計(jì)算(MEC，Multi-address Edge Computing)

根據(jù)歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(ETSI)的定義:MEC為應(yīng)用程序開發(fā)者和內(nèi)容提供商提供云計(jì)算能力和位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的IT服務(wù)環(huán)境。這種環(huán)境的特點(diǎn)是超低延遲和高帶寬，以及應(yīng)用程序可以利用的對無線網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)訪問。

微數(shù)據(jù)中心

微型數(shù)據(jù)中心提供與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心相同的組件，但可以在數(shù)據(jù)源附近本地部署，具有高度的移動(dòng)性和堅(jiān)固性。高度靈活的微數(shù)據(jù)中心可以自定義構(gòu)建和配置，以適應(yīng)特殊情況的需求。例如，可以將集裝箱或撬裝的微數(shù)據(jù)中心快速部署到服務(wù)不足的地區(qū)或?yàn)?zāi)難現(xiàn)場。

微云(Cloudlets)

cloudlets是移動(dòng)性增強(qiáng)的小型云數(shù)據(jù)中心，支持資源虛擬并放置在接近邊緣設(shè)備的地方。通過專門設(shè)計(jì)的低延遲計(jì)算能力，cloudlets能改進(jìn)資源密集型和交互式移動(dòng)應(yīng)用程序的響應(yīng)速度和性能。

應(yīng)急響應(yīng)單元

這些移動(dòng)的、獨(dú)立的設(shè)備單元在緊急情況下提供可互操作的應(yīng)急通信。他們可以被迅速部署到任何重大活動(dòng)、危機(jī)或?yàn)?zāi)難現(xiàn)場，在高度熟練的運(yùn)維支持團(tuán)隊(duì)的管理下，為受影響地區(qū)增強(qiáng)或重建通信。