在AI大潮下，提速增效和降低成本是各行各業紛紛投入智能化懷抱的原始動力。2017年所提出的邊緣計算應用在安防行業，也是本著降低響應時間、提高運算效率、降低網絡和用戶成本的使命而生。在全云時代，邊緣計算一出，就出現了與云計算的對比。從開始的視而不見，慢慢演變到現在有邊緣替代云的聲音。昨天看到老牌的計算機技術論壇CSDN翻譯過來的一篇文章，物聯網與開源領域專家Ian Skerrett直言，“邊緣計算將吞掉云”。云這個概念打出生起也就十幾年，壽命如此之短就要被替代了?我們可以進行深入的思考和分析，看看這個論斷是否正確。(由于熟知領域有限，本文僅從視頻物聯網領域分析。)
邊緣計算和云計算解析
Edge Computing(邊緣計算)并不是新概念，早在2003年AKAMAI就與IBM合作提出邊緣計算，最早的目的在于網絡服務和流量分發。在物聯網領域的應用，是邊緣計算的革命性變化。一句話概括的話，邊緣計算在物聯網中的應用，就是利用靠近數據源的邊緣地帶來完成的運算程序。
邊緣計算存在于感知層和云之間
Cloud Computing(云計算)，在2006年由Google提出。同樣用一句話概括，就是利用互聯網實現隨時、隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序等資源的計算模式。云又分公有云和私有云。物聯網時代，大數據進行抓取和信息交換衍生出處理結果并為人所用，本地存儲和處理無法實現海量數據和多用戶群體的數據交換、交互和使用，公有云很好的完成了這項使命。私有云更傾向于定制服務，一個用戶(企業級用戶起步)由于信息安全、效率保證等原因，要求定制服務且不對公共開放，是私有云最大的應用場景。
云計算和邊緣計算的數據處理方式區別
從廣義上看，云計算和邊緣計算是從屬關系。云計算包含邊緣計算，邊緣計算是云計算的一種形式。云計算的特點是全面、海量、集中;邊緣計算的特點是靈活、快速、分散。云計算把握整體，邊緣計算更專注局部。邊緣計算是對云計算的一種補充和優化。二者的區別大致可分為兩個方面。
1、云計算強調全局性、非實時、長周期的大數據處理與分析，能夠在長周期維護、業務決策支撐等領域發揮優勢。
2、邊緣計算更適用局部性、實時、短周期數據的處理與分析，能更好地支撐本地業務的實時智能化決策與執行。
3、云計算是集中式大數據處理，邊緣計算則是邊緣式大數據處理。
把它放在智能化的大環境下看，可以用人體打個比方。如果把云計算比作整個計算機智能系統的大腦。那么邊緣計算就是這個系統的眼睛耳朵和手腳。核心服務器讓智能系統具有很強的人工智能，但是如果這個人工智能是聾子瞎子，它也發揮不了太大的作用。大數據應用中常常面對的一個痛點，就是沒有采集到合適的數據。邊緣計算可以為核心服務器的大數據算法提供最準確，最及時的數據來源。邊緣計算和云計算的結合讓整個智能系統不但頭腦清楚，而且耳聰目明，手腳靈便。
如上所述，從交集關系和相互作用分析出發，我們不難看出，邊緣計算與云計算需要通過緊密協同才能放大邊緣計算和云計算的應用價值，更好的滿足各種需求。而不是誰取代誰、誰吃掉誰的關系。
視頻物聯網的云計算和邊緣計算
上邊說了廣義云計算和邊緣計算的關系，具體到視頻物聯網，大體情況也是如此，只不過更加細化。如果CSDN刊發的翻譯文章能夠加上定語，我們認為是完全沒有問題的，這個定語就是，在特定應用場景下，邊緣計算將部分替換云計算。
邊緣計算是服務于整個物聯網行業的，視頻物聯網是其中的一個應用場景。而視頻物聯網中，又包含無數個細小的應用環境。概括來說，可以分為企業級、公共業務級和個人、中小客戶業務級。
從這三個分級上看，私有云用戶可以將現有應用改成邊緣計算作為云端視頻服務的基礎。這層用戶，就是上述三類分級中的企業級用戶，也就是原來我們所講的工業互聯網的應用用戶。現代視頻應用中心，安防僅是一個小的分類，企業需要的視頻技術往往涵蓋了企業的生產管理、人資調度、質量管理、物流倉儲管理等多元的可視化管理，其目的在于實現更高效的工業和流程自動化控制及可視化管理。這些企業級用戶本身沒有公有云需求，完全需要定制開發，數據為自己所用，結果為自己和自己的客戶服務就足夠了。這類應用場景中，對于強調全盤能力和海量數據、海量用戶的云計算需求并不大，為了提效降費，也為了數據安全，完全可以采用更貼近業務端的邊緣計算來滿足自己和客戶的需要。比如制造業、金融業、物流業等。
混合云用戶和公有云用戶，是離不開云計算的。我們如果把應用場景擴大到城市級管理平臺，也就是物聯網(或者縮小到視頻物聯網)的另外一個大的應用環境—智慧城市中，用戶單位水乳交融，比如城管、交通、治安、醫療等等，各個部門都有視頻大數據需求，每個部門也都有自己的私有云，但匯集到整個城市，在理想狀態下是要進行二次的數據共享和交換、分發，從而為整個城市管理作為依據的。他們既強調邊緣計算的快速響應，也需要云計算的視頻大數據作為信息源來進行整體管理的規劃。那就離不開云邊協同，一起展開工作。
廣義上視頻數據的公有云用戶，我們可以暫時歸類為個人用戶和中小企業主，他們是最底層的SaaS級應用客戶，運用前端設備和平臺進行家庭和店鋪廠房布防、入侵探測、客流分析、熱力分析等動作，需要提供平臺的公有云+提供智能算法和前端邊緣節點的企業為之進行服務。在雪亮工程等視頻二次大聯網的前提下，但凡公共區域的攝像機從理論上都是被納入到聯網范圍的(當然法理和技術上還有很長的路要走)，所以這類用戶，短時期內是公有云用戶，長期來看也可視為云+邊的用戶。
綜上，云計算和邊緣計算細分到視頻物聯網領域，更加沒有誰吃掉誰的概念，而是根據不同應用場景，進行不同功能間的相互促進和補充。
視頻物聯網企業的動作
從去年到今年，由安防領域向視頻物聯網方向轉型的幾家企業，尤其是海康威視和大華，一前一后，已經完成了企業結構的轉型。如果2017年海康發布邊緣計算應用在安防時看的不是很清楚，那么從他們去年年中企業架構的轉型，包括大華今年年初的調整，就能看出，促成改革的是核心業務的轉變。
之前作為安防企業的定位，行業內很多企業僅僅以應用事業部制進行客戶歸類。這次轉變，從現在看是按照用戶對云和智能化需求的不同進行結構改革的。大體上來說，私有云對企業業務中心，混合云對公共業務中心，公有云對個人和中小用戶業務中心。
這種劃分，華為早已經做出了探索。華為的企業架構大致分為幾個事業部，企業網絡BG、運營商網絡BG、消費者BG以及服務BG等。如果把云和網絡作為主干線，前三者就能有機的按照用戶應用歸類劃分事業部了。而作為互聯網企業，BAT三家的云事業部，也是面向用戶群體特征進行的業務拆分。
在這些企業的分類中，從設備商轉型到設備+軟件+服務商的企業更強調云端協同、云邊協同和前端智能提高整體效率。而高舉高打的互聯網企業和華為這類基礎架構型企業更強調生態和平臺。但無論哪家，都不會扔掉云或者邊而取其一，一定是協同發力，占領更全面的用戶群體。
物聯網每年安裝數十億臺智能設備，據估計，到2020年將安裝超過200億臺智能設備。設備的不斷增加，處理和分析這些數據的壓力不斷加大，邊緣計算的帶來的邊緣智能一定會越來越重要。而云作為基礎，將在智慧城市、智能交通、智慧醫療、智慧公安等大領域，一邊吸收邊緣智能的成果，一邊固化平臺海量數據結構化的優勢，互為動力，一同前進。
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