隨著無線移動通信技術(shù)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(guān)技術(shù)在垂直行業(yè)中的應(yīng)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(luò),、計算、存儲,、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，強(qiáng)調(diào)就近處理數(shù)據(jù),，從而減少系統(tǒng)反應(yīng)時間,，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私及安全，延長電池使用壽命,，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬等,。以滿足在實(shí)時業(yè)務(wù),、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求,。

根據(jù)IDC預(yù)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(luò)將面臨網(wǎng)絡(luò)帶寬限制,，40%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行運(yùn)算,、分析、處理和儲存,。未來,，預(yù)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(chǎn)生了多種維度多種格式的數(shù)據(jù),，網(wǎng)絡(luò)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(shí)時或不定時的采集用戶的生理體征數(shù)據(jù),、應(yīng)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(yīng)用場景的物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中設(shè)備產(chǎn)生的小數(shù)據(jù)，有在本地實(shí)時處理的需求,，并不需要傳到云端,。

圖1  傳統(tǒng)的云計算結(jié)構(gòu)

上圖是傳統(tǒng)的云計算結(jié)構(gòu)，由數(shù)據(jù)生產(chǎn)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(fèi)者向云中心發(fā)送請求,，身份驗(yàn)證后使用數(shù)據(jù),。這種結(jié)構(gòu)在PC互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)時代還可以滿足業(yè)務(wù)需求,，但是當(dāng)?shù)搅宋锫?lián)網(wǎng)感知時代，就無法滿足需求了,。當(dāng)然,，將計算任務(wù)放到云端運(yùn)算和執(zhí)行是一種有效的方式，因?yàn)樵朴嬎隳芰νǔＲ冗吘壴O(shè)備的計算能力快不少，但是因?yàn)閹拝s很有限,，隨著接入網(wǎng)絡(luò)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(chǎn)生1GB以上的數(shù)據(jù),，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時處理,，以對牽引車、半掛車的運(yùn)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?，響?yīng)時間將變得非常長,，而且如果是在某區(qū)域內(nèi)的車輛過多，同時進(jìn)行運(yùn)算,，會對網(wǎng)絡(luò)帶寬和可靠性造成巨大的挑戰(zhàn),，所以，在邊緣設(shè)備上直接對業(yè)務(wù),、對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理就變得十分重要,。

邊緣計算可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣對應(yīng)用場景中的各種終端產(chǎn)生的上行數(shù)據(jù),，以及云計算中心產(chǎn)生的下行數(shù)據(jù)進(jìn)行計算。其實(shí)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(luò)資源。智能手表,、手機(jī)，都是個人與云端的邊緣,。智能音箱,、智能網(wǎng)關(guān)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(jìn)行計算,。

圖2  邊緣計算結(jié)構(gòu)

上圖是邊緣計算的結(jié)構(gòu)，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(chǎn)者,，同時也是數(shù)據(jù)的消費(fèi)者。終端和傳感器不僅可以向云計算中心請求內(nèi)容和服務(wù),，還可以獨(dú)立進(jìn)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(jìn)行緩存、存儲和處理,，在與網(wǎng)絡(luò)連接時,，可以將請求和云服務(wù)發(fā)送給用戶。邊緣計算的設(shè)計要基于應(yīng)用場景的用戶需求進(jìn)行合理規(guī)劃設(shè)計,，既要滿足業(yè)務(wù)需求，又要保證可靠性,、安全性以及隱私數(shù)據(jù)的保護(hù)等。在實(shí)際應(yīng)用中,，邊緣計算還涉及到多邊場景的三種應(yīng)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(guān)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(guān)的傳感器,、終端設(shè)備,，例如智能手機(jī),、智能手環(huán)、智能眼鏡,、智能音箱等,。當(dāng)個人從家中向其他場景，例如公司移動時,，個人邊緣計算設(shè)備將進(jìn)入業(yè)務(wù)邊緣,。

2,、業(yè)務(wù)邊緣：泛指工作場景,，工作場景既可以是室內(nèi)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(wù)邊緣領(lǐng)域涉及的設(shè)備包括：傳感器,、機(jī)器手臂、車輛,、無人機(jī)等,；制造業(yè)和工程等是業(yè)務(wù)邊緣計算快速集中發(fā)展的兩大領(lǐng)域。

3,、多云邊緣：是服務(wù)提供商或企業(yè)網(wǎng)絡(luò)邊緣的拓?fù)湫g(shù)語,，其中業(yè)務(wù)首先從撥號調(diào)制解調(diào)器進(jìn)入到家庭或者遠(yuǎn)程分支機(jī)構(gòu)中的。

圖3  三種類型的邊緣計算

個人邊緣,、業(yè)務(wù)邊緣,、多云邊緣，尤其是前兩種作為邊緣計算主要的應(yīng)用類型,，具備廣泛的應(yīng)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(wù),，能夠分擔(dān)云端計算的壓力，減少因?yàn)閹捝蟼飨螺d數(shù)據(jù)的延遲,、以及因?yàn)樵贫擞嬎銜r間過長導(dǎo)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(luò)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(guān)（或具備網(wǎng)關(guān)功能的智能音箱,、服務(wù)型機(jī)器人等）上運(yùn)行物聯(lián)網(wǎng)邊緣操作系統(tǒng),，各類電子設(shè)備均可以通過局域網(wǎng)連接到網(wǎng)關(guān)，部署相關(guān)服務(wù),、進(jìn)行運(yùn)算和統(tǒng)一管控,。伴隨5G技術(shù)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(yīng)用場景,。5G將加速物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)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(shè)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(chǎn)者和數(shù)據(jù)的消費(fèi)者,。5G將支持海量的機(jī)器通信,，以智慧城市、智能家居等為代表的典型應(yīng)用場景與移動通信深度融合,，預(yù)期千億量級的設(shè)備將接入5G網(wǎng)絡(luò)的同時也會產(chǎn)生海量的運(yùn)行數(shù)據(jù),。

隨著5G等通信技術(shù)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(luò)和帶寬進(jìn)行優(yōu)化等,。拿隱私和安全舉例,，如果邊緣計算應(yīng)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(zhì)服務(wù)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(jìn)行脫敏并只保存在本地（網(wǎng)關(guān)）,，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(quán)問題,，邊緣計算在家居場景中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)屬于數(shù)據(jù)的產(chǎn)生者,，即業(yè)主，讓用戶隱私數(shù)據(jù)保留在生產(chǎn)數(shù)據(jù)的地方將更好地保護(hù)用戶的隱私,。隨著用戶對數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的意識增強(qiáng),，建設(shè)方或運(yùn)營方對如何保護(hù)業(yè)主的隱私重視起來，為家庭網(wǎng)關(guān)設(shè)置數(shù)據(jù)上傳和下行的開關(guān)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(wù)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(yīng)用場景的滲透,，為了保障數(shù)據(jù)和在更短的時間內(nèi)運(yùn)行,，業(yè)務(wù)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(wù)會從云端向網(wǎng)絡(luò)邊緣遷移。物聯(lián)網(wǎng)傳感器,、各式各樣的終端設(shè)備充當(dāng)了重要角色,，其角色也在發(fā)生著變化，由數(shù)據(jù)的消費(fèi)者向數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和消費(fèi)者轉(zhuǎn)化,。隨著芯片,、模組、通信技術(shù),、網(wǎng)絡(luò),、系統(tǒng)平臺等整個邊緣計算生態(tài)鏈的快速演進(jìn)。未來,，邊緣計算將成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和布局的重點(diǎn)技術(shù)方向,。