近來有一個詞“迅速走紅”，大有十年前云計算興起和發展的勢頭，它就是“邊緣計算”。實際上和邊緣計算相近的概念有很多，比如歐洲電信標準協會（ETSI）推動的MEC（移動邊緣計算），主要面向電信運營商領域，去年ETSI把它擴展為多接入邊緣計算（Multi-Access Edge Computing）；還有思科推出的“霧計算”，不難理解，云在高高的天上，而霧則接近地面；華為發起倡導的邊緣計算產業聯盟則面向行業市場，例如應用在制造、電力、交通等等行業領域。

雖然有不同的應用側重，但他們的理念大體相同，總結起來說，邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供智能互聯服務，滿足應用在業務實時、業務智能、數據聚合與互操作、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

也許有人問，邊緣計算到底和云計算什么關系，它有哪些應用場景？今天我們就來做個“科普”。

邊緣計算的技術特性

綜合不同標準組織和產業聯盟對邊緣計算的定義，我們把它的技術特征總結為以下幾個方面：

鄰近性：由于邊緣計算的部署非常靠近信息源，因此邊緣計算特別適用于捕獲和分析大數據中的關鍵信息，此外邊緣計算還可以直接訪問設備，因此容易直接衍生特定的商業應用。

低時延：由于移動邊緣技術服務靠近終端設備或者直接在終端設備上運行，因此大大降低了延遲。這使得反饋更加迅速，同時也改善了用戶體驗，大大降低了網絡在其他部分中可能發生的擁塞。

高帶寬：由于邊緣計算靠近信息源，可以在本地進行簡單地數據處理，不必將所有數據或信息都上傳至云端，這將使得網絡傳輸壓力下降，減少網絡堵塞，網絡速率也因此大大增加。

位置認知：當網絡邊緣是無線網絡的一部分時，無論是WIFI還是蜂窩，本地服務都可以利用相對較少的信息來確定每個連接設備的具體位置。

分布性：邊緣計算實際部署天然具備分布式特征。這要求邊緣計算支持分布式計算與存儲、實現分布式資源的動態調度與統一管理、支撐分布式智能、具備分布式安全等能力。

數據入口：邊緣計算作為物理世界到數字世界的橋梁，是數據的第一入口，擁有大量、實時、完整的數據，可基于數據全生命周期進行管理與價值創造，將更好的支撐預測性維護、資產效率與管理等創新應用；同時，作為數據第一入口，邊緣計算也面臨數據實時性、確定性、多樣性等挑戰。

邊緣計算與云計算的關系

也許有人產生疑問，邊緣難道是要替代云計算？其實并不是，至少從目前來看，兩者是協同的關系。

圖片來源：邊緣計算產業聯盟

邊緣計算和云計算的關系可以比喻為集團公司的地方辦事處與集團總公司的關系。云計算把握整體，聚焦非實時、長周期數據的大數據分析，能夠在周期性維護、業務決策支撐等領域發揮特長；邊緣計算則專注于局部，聚焦實時、短周期數據的分析，能更好地支撐本地業務的實時智能化處理與執行。

因此，邊緣計算與云計算互相協同，兩者存在緊密的互動協同關系。邊緣計算既靠近執行單元，更是云端所需高價值數據的采集單元，可以更好地支撐云端應用的大數據分析；反之，云計算通過大數據分析優化輸出的業務規則也可以下發到邊緣側，邊緣計算基于新的業務規則進行業務執行的優化處理。

邊緣計算應用場景

邊緣計算在電信運營商和行業領域都有極大的市場應用，邊緣計算是5G的重要組成部分，也是推動行業數字化轉型的重要技術。

一些典型的應用場景包括：

例如針對運營商領域的移動視頻QoS優化：目前LTE蜂窩網絡所承載的視頻內容和管道之間缺乏交互，用戶體驗很難達到最佳。一方面，由于無線側信道和空口資源變化較快，難以動態調整應用層（HTTP/DASH）參數以適配無線信道的變化。同樣，傳統的TCP擁塞控制策略是針對有線環境設計的，也不能準確適應無線信道的變化。另一方面，eNB對應用層內容不可知，無法為不同類型的業務動態進行無線資源的調度，也不能為同一類型業務的不同用戶提供差異化的QoS.

邊緣計算平臺可以通過北向接口獲取OTT視頻業務的應用層及TCP層信息，也可以通過南向接口獲取RAN側無線信道等信息（RNIS、Location Service等），進一步通過雙向跨層優化來提升用戶的感知體驗，從而實現運營商管道的智能化。

在行業應用市場包括：