隨著無線移動通信技術的快速發(fā)展,，以及移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算的普及,，加速推動了物聯(lián)網(wǎng)及相關技術在垂直行業(yè)中的應用和落地,。隨之而來,，一種新型的計算范式“邊緣計算”開始頻繁出現(xiàn)在我們視野中,。所謂邊緣計算，就是指在靠近物體或數(shù)據(jù)生成的位置處理數(shù)據(jù)的方法,，采用網(wǎng)絡,、計算、存儲,、應用核心能力為一體的開放平臺,，強調就近處理數(shù)據(jù)，從而減少系統(tǒng)反應時間,，保護數(shù)據(jù)隱私及安全,，延長電池使用壽命，節(jié)省網(wǎng)絡帶寬等,。以滿足在實時業(yè)務,、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求,。

　　根據(jù)IDC預測,，到2020年將會有超過500億的傳感器和終端聯(lián)網(wǎng)，其中超過半數(shù)的終端和物聯(lián)網(wǎng)絡將面臨網(wǎng)絡帶寬限制,，40%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡邊緣進行運算,、分析、處理和儲存,。未來,，預計邊緣計算市場規(guī)模將超過萬億，將成為與云計算平分秋色的新興市場,。邊緣計算逐漸受到重視的原因包括：首先,，物聯(lián)網(wǎng)時代傳感器數(shù)量激增，隨之產生了多種維度多種格式的數(shù)據(jù),，網(wǎng)絡帶寬與計算吞吐量成為了云端計算的性能瓶頸,；其次,，傳感器無處不在,，實時或不定時的采集用戶的生理體征數(shù)據(jù)、應用數(shù)據(jù)等各類隱私數(shù)據(jù),，對信息安全提出了更高的要求,；再次，在特定應用場景的物聯(lián)網(wǎng)絡中設備產生的小數(shù)據(jù),，有在本地實時處理的需求,，并不需要傳到云端。

　　圖1 傳統(tǒng)的云計算結構

　　上圖是傳統(tǒng)的云計算結構,，由數(shù)據(jù)生產者采集（或生成）原始數(shù)據(jù)并傳輸?shù)皆朴嬎阒行模ê蠛喎Q云中心）,，數(shù)據(jù)消費者向云中心發(fā)送請求,，身份驗證后使用數(shù)據(jù)。這種結構在PC互聯(lián)網(wǎng),、移動互聯(lián)網(wǎng)時代還可以滿足業(yè)務需求,，但是當?shù)搅宋锫?lián)網(wǎng)感知時代，就無法滿足需求了,。當然,，將計算任務放到云端運算和執(zhí)行是一種有效的方式，因為云計算能力通常要比邊緣設備的計算能力快不少,，但是因為帶寬卻很有限,，隨著接入網(wǎng)絡的傳感器和終端越來越多，例如：在智能家居中,，除了智能家電外,，各類傳感器、甚至智能家具都集成了芯片,，具備了通信和計算能力,，隨著數(shù)據(jù)不斷增多，數(shù)據(jù)傳輸速度成為提升云端計算能力的瓶頸,。一輛具備自動駕駛能力的半掛車每秒產生1GB以上的數(shù)據(jù),，需要對數(shù)據(jù)進行實時處理，以對牽引車,、半掛車的運行狀態(tài)做出正確的判斷,。如果將數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)皆贫颂幚恚憫獣r間將變得非常長,，而且如果是在某區(qū)域內的車輛過多,，同時進行運算，會對網(wǎng)絡帶寬和可靠性造成巨大的挑戰(zhàn),，所以,，在邊緣設備上直接對業(yè)務、對數(shù)據(jù)進行分析處理就變得十分重要,。

　　邊緣計算可以在網(wǎng)絡邊緣對應用場景中的各種終端產生的上行數(shù)據(jù),，以及云計算中心產生的下行數(shù)據(jù)進行計算。其實不論稱為邊緣計算還是框計算,、臨近計算等,，講的都是在數(shù)據(jù)源與云計算中心間的所有計算和網(wǎng)絡資源。智能手表,、手機,，都是個人與云端的邊緣。智能音箱,、智能網(wǎng)關是智能家居與云端的邊緣,；智能后視鏡,、智能行車記錄儀是車與云端的邊緣。邊緣計算的核心就是在鄰近數(shù)據(jù)源頭的地方進行計算,。

　　圖2 邊緣計算結構

　　上圖是邊緣計算的結構,，展示了其中的雙向計算流，在邊緣計算中,，終端或傳感器不單是數(shù)據(jù)生產者,，同時也是數(shù)據(jù)的消費者。終端和傳感器不僅可以向云計算中心請求內容和服務,，還可以獨立進行計算,。傳感器和終端具備一定的存儲能力，可以對“小數(shù)據(jù)”進行緩存,、存儲和處理,，在與網(wǎng)絡連接時，可以將請求和云服務發(fā)送給用戶,。邊緣計算的設計要基于應用場景的用戶需求進行合理規(guī)劃設計,，既要滿足業(yè)務需求，又要保證可靠性,、安全性以及隱私數(shù)據(jù)的保護等,。在實際應用中，邊緣計算還涉及到多邊場景的三種應用類型：

　　1,、個人邊緣：以個人為核心,，計算將圍繞著個人展開并涉及到和個人相關聯(lián)的周邊環(huán)境，例如智能家居,、小型辦公室等諸多場景,。個人邊緣涉及多種與個人相關的傳感器、終端設備,，例如智能手機,、智能手環(huán)、智能眼鏡,、智能音箱等,。當個人從家中向其他場景，例如公司移動時,，個人邊緣計算設備將進入業(yè)務邊緣,。

　　2、業(yè)務邊緣：泛指工作場景,，工作場景既可以是室內也可以室外，例如工廠,、大型辦公環(huán)境等,。這些場景通常配備了數(shù)據(jù)中心,，由數(shù)據(jù)中心提供一定的處理和存儲能力，并且能在現(xiàn)有環(huán)境快速部署,。業(yè)務邊緣領域涉及的設備包括：傳感器,、機器手臂、車輛,、無人機等,；制造業(yè)和工程等是業(yè)務邊緣計算快速集中發(fā)展的兩大領域。

　　3,、多云邊緣：是服務提供商或企業(yè)網(wǎng)絡邊緣的拓撲術語,，其中業(yè)務首先從撥號調制解調器進入到家庭或者遠程分支機構中的。

　　圖3 三種類型的邊緣計算

　　個人邊緣,、業(yè)務邊緣,、多云邊緣，尤其是前兩種作為邊緣計算主要的應用類型,，具備廣泛的應用前景,。在邊緣計算中，由于邊緣具備一定的計算資源,，可以承載一部分的計算任務,，能夠分擔云端計算的壓力，減少因為帶寬上傳下載數(shù)據(jù)的延遲,、以及因為云端計算時間過長導致的系統(tǒng)延遲,。在智能家居或智慧社區(qū)場景中，有大量的傳感器和終端,，它們可以通過Wi-Fi,、Bluetooth、ZigBee,、蜂窩網(wǎng)絡等將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，但考慮到這些數(shù)據(jù)的體量過大，而且很多數(shù)據(jù)需要在本地使用,，使得云計算不是最適用于智慧社區(qū)和智能家居的計算范式,。邊緣計算將取而代之，通過在智能網(wǎng)關（或具備網(wǎng)關功能的智能音箱,、服務型機器人等）上運行物聯(lián)網(wǎng)邊緣操作系統(tǒng),，各類電子設備均可以通過局域網(wǎng)連接到網(wǎng)關，部署相關服務,、進行運算和統(tǒng)一管控,。伴隨5G技術的快速發(fā)展，其廣覆蓋,、低時延,、大連接,、高可靠的特性，使得邊緣計算有著更加廣闊的應用場景,。5G將加速物聯(lián)網(wǎng)技術向更多垂直行業(yè)滲透,，未來生活、工作中的各種場景中的傳感器,、終端設備都有可能融入到物聯(lián)網(wǎng)中,，它們將成為數(shù)據(jù)的生產者和數(shù)據(jù)的消費者。5G將支持海量的機器通信,，以智慧城市,、智能家居等為代表的典型應用場景與移動通信深度融合，預期千億量級的設備將接入5G網(wǎng)絡的同時也會產生海量的運行數(shù)據(jù),。

　　隨著5G等通信技術的發(fā)展和助推,，在邊緣計算中包含的一些潛在問題急需解決，如：可靠性問題,、隱私和安全問題,、如何對網(wǎng)絡和帶寬進行優(yōu)化等。拿隱私和安全舉例,，如果邊緣計算應用在家中部署,，大量用戶體征數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)等隱私數(shù)據(jù)會被采集,，例：通過分析智能床墊和智能枕頭可以判斷是否有人休息,、什么時間休息，什么姿勢休息,；通過分析智能門鎖和貓眼的數(shù)據(jù)可以知道家里什么時候有人,。所以如何在不侵犯隱私的情況下提供優(yōu)質服務也是一個要特別考慮的問題，某些隱私數(shù)據(jù)可以在處理前進行脫敏并只保存在本地（網(wǎng)關）,，不上傳到云端,。伴隨著數(shù)據(jù)隱私問題的就是數(shù)據(jù)的所有權問題，邊緣計算在家居場景中產生的數(shù)據(jù)屬于數(shù)據(jù)的產生者,，即業(yè)主,，讓用戶隱私數(shù)據(jù)保留在生產數(shù)據(jù)的地方將更好地保護用戶的隱私。隨著用戶對數(shù)據(jù)隱私保護的意識增強,，建設方或運營方對如何保護業(yè)主的隱私重視起來,，為家庭網(wǎng)關設置數(shù)據(jù)上傳和下行的開關功能就是一個體現(xiàn)，讓業(yè)主決定哪些數(shù)據(jù)在什么時間上傳給云服務提供者,。

　　由于物聯(lián)網(wǎng)傳感器的快速普及和對生活,、各個行業(yè)垂直應用場景的滲透，為了保障數(shù)據(jù)和在更短的時間內運行，業(yè)務的可靠性和數(shù)據(jù)的安全性,，未來越來越多的云計算服務會從云端向網(wǎng)絡邊緣遷移,。物聯(lián)網(wǎng)傳感器,、各式各樣的終端設備充當了重要角色,，其角色也在發(fā)生著變化，由數(shù)據(jù)的消費者向數(shù)據(jù)的生產和消費者轉化,。隨著芯片,、模組、通信技術,、網(wǎng)絡,、系統(tǒng)平臺等整個邊緣計算生態(tài)鏈的快速演進。未來,，邊緣計算將成為產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和布局的重點技術方向,。