我們太常提邊緣計算了。因為它年年登上機構預測榜單，又總被科技企業列為重點戰略方向。

2016年，華為與中科院沈陽自動化研究所、信通院、英特爾、ARM、軟通動力聯合發起邊緣計算產業聯盟(ECC)，旨在推動OT和ICT產業開放協作，助力端到端產業協同合作。

到2019年，華為又在1月份的第二屆歐洲邊緣計算論壇上，與超過16家合作伙伴聯合建立歐洲邊緣計算產業聯盟(ECCE)，希望能夠支持歐洲及世界各地的大中小型企業采用邊緣計算技術。

還有業內知名的“章魚”比喻，以及其這幾年在安防、制造、物聯網等領域鋪開的解決方案，華為用各方面的行動證明其在邊緣計算這件事上的堅定態度。而這種戰略，當然不是僅此一家。

一、為什么要把計算轉移到邊緣

首先要考慮的現實問題：為什么科技企業都爭先在邊緣計算搶賽道?最主要是因為物聯網帶來的海量數據。換句話說，隨著物聯網設備總量的增加，對物聯網設備的依賴，對處理速度的需要，云的采用程度的增加和網絡壓力的增加，導致我們迫切需要在數據源頭一側，更快處理更多數據。

二、邊緣計算、霧計算、移動邊緣計算……

除去邊緣計算，我們還聽說過霧計算、移動邊緣計算，如何區分它們之間的異同呢?

圖片來源：IntelligentThings

移動邊緣計算(MEC)：

在移動網邊緣提供IT服務環境和云計算能力，這是歐洲電信標準化協會ETSI對MEC的標準定義。把邊緣計算整合到移動網絡架構，利用無線接入網絡就近提供移動終端所需服務和云端計算功能，從而創造出一個具備高性能、低延遲與高帶寬的電信級服務環境，這就是廣泛意義上移動邊緣計算的概念及意義。

圖：MEC基本架構 來源：廣證恒生

尤其在5G時代，增強現實、視頻加速、車聯網等等，都將是MEC可以提供服務的場景。運營商和ICT解決方案供應商，將是應用移動邊緣計算的主要力量。

移動云計算(MCC)：

如果將移動邊緣計算(MEC)比喻為往邊緣放臺服務器的話，往其他任何部分放臺服務器，就是移動云計算(MCC)。這是因為受到能量、存儲、計算資源等的限制，在移動設備以外的地方進行資源部署，要比在本地執行更加高效靈活。

也就是說，MCC負責提供必要的計算資源，支撐這些靠近終端用戶的移動應用程序在遠程執行。而這些輕量級的云服務器，通常被稱為“小云片”(cloudlet)。

霧計算(Fog computing)：

霧計算由思科提出，通過在終端和數據中心之間增加一些帶有存儲器的小服務器、路由器或其他網絡組件，形成一個具備數據處理和存儲能力的中間層，既可以覆蓋在邊緣網絡，也可以拓展到核心網。霧計算可以理解為本地化的云計算，具備分散性，能夠降低時延、提升效率、節省能耗。

因為霧計算需要依賴具備計算能力的網絡設備，以思科為代表的網絡設備商更加傾向這一領域。

邊緣計算：

邊緣計算指的是接近于事物、數據和行動源頭處的計算。進行邊緣計算的載體，可以是具有專項處理能力的物聯網終端，具有一定運算能力的網關或路由器，或者是具有較強運算能力的部署于場景一側的服務器。

與霧計算將邊緣計算活動轉移到連接LAN或LAN硬件本身的處理器相比，邊緣計算處理能力更靠近數據源，更有利于實時分析。

小結：云計算是集中化的，離設備終端和用戶太遠，邊緣計算、霧計算、移動邊緣計算這些技術形式則將其中距離縮小，以便進行實時計算。所以即便不同廠商選擇了不同的名稱詞匯，有不同的側重點，但它們的本質始終保持一致，即更快更高效地執行通常在云中執行的計算任務。

三、邊緣計算的應用場景

我們可以想象，無論物聯網場景多么碎片化，邊緣側都越來越需要數據處理與分析能力，方便在物聯網部署中形成更簡單的架構和更靈敏的系統。

工業互聯網

場景特點及難點：

1. 工業現場十分復雜。各種“啞設備”，各種通信協議，導致在實現網絡通信協議的相互轉換、互聯互通，以及異構網絡部署與配置、網絡管理與維護等方面存在巨大挑戰。

2. 實時性與可靠性要求十分嚴格。在某些場景下，時延要求甚至在10ms以內。

推廣邊緣計算的兩種思路：

1. 將傳統的集中式數據中心演化成小的數據中心部署在網絡邊緣側，為工業用戶提供按需的計算能力，打造邊緣云。

2. 通過對工業現場設備的升級改造，打造具有計算能力、可為第三方服務應用提供開放接口的邊緣設備。

自動駕駛

場景特點及難點：

1. 環境復雜且不斷變化，對時延和可靠性要求極高;

2. 為了保持車與車之間和車與路邊單元間的通信，數據處理和存儲量極大。

推廣邊緣計算的主要思路：在基站、路邊單元等靠近車輛的邊緣通信設備上部署邊緣計算，來完成本地端的數據處理、加密和決策。

推廣邊緣計算的關注要點：

1. 考慮移動特點，降低車輛與路邊設備頻繁信息交互的不穩定性;

2. 降低移動邊緣計算帶來的設備前端與后端的功耗;

3. 盡量減少基礎設施的部署費用。

智慧城市

場景特點及難點：傳感器眾多，場景豐富，數據量巨大。

推廣邊緣計算的思路：

無論是一棟樓的聯網電梯，一個路口的安防攝像頭，還是一整條街的智慧路燈，都可以接入邊緣計算技術。加強端側智能，接入邊緣網關，構建云邊端協同，邊緣市場能做的實在有很多。

小結：無論是在哪個場景，邊緣計算所面臨的挑戰難點基本類似，比如要加強技術演進，要落地更多實際應用，以及推動有關的標準制定，更多的安全保障等等。