隨著5G商用化進(jìn)程的推進(jìn)，邊緣計算正式站上了市場的風(fēng)口，成為一股不可阻擋的技術(shù)趨勢。

在這個一切都朝著數(shù)字化發(fā)展的時代，邊緣計算已經(jīng)不遺余力地進(jìn)入商業(yè)和工業(yè)領(lǐng)域。由于云用戶對計算的巨大需求，以及物聯(lián)網(wǎng)帶來的海量數(shù)據(jù)爆炸，進(jìn)一步鞏固了云計算的絕對地位，但邊緣計算的日益流行并不意味著云計算已經(jīng)沒落，甚或是成為歷史，相反，兩者對于IT基礎(chǔ)設(shè)施都同樣重要。彼此不會互相競爭，因為它們在這里是為了永生，肩并肩。邁克爾·戴爾曾經(jīng)發(fā)表了一份關(guān)于邊緣計算的聲明，他說：“它將是一切，無處不在，也就是物聯(lián)網(wǎng)，這意味著最終它將是一切的互聯(lián)網(wǎng)?！弊罱囊环輬蟾骖A(yù)測，到2025年，邊緣計算將占領(lǐng)全球32.4億美元的市場，石油和天然氣、電力設(shè)施、航空航天和汽車等行業(yè)在優(yōu)化運營時將受益于邊緣計算。

所謂邊緣計算，從本質(zhì)上而言，是云計算的一個子類，對于邊緣計算和云計算的差異，有人曾形象地拿章魚做了比喻，云計算就像是天上的云，看得見摸不著，像章魚的大腦，邊緣計算則就類似于那些小爪子，一個爪子就是一個小型的機(jī)房，更靠近設(shè)備端和用戶。云計算是把握整體，邊緣計算更專注于局部，互相協(xié)同，彼此優(yōu)化補充。

而安全、可靠性則是邊緣計算最明顯的兩個特點：

隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增多，對網(wǎng)絡(luò)和私有數(shù)據(jù)的威脅也在增加，邊緣計算為此提供了高水平的安全性，可以抵御這些脆弱的攻擊。存儲、應(yīng)用程序和處理的分布是跨廣泛的數(shù)據(jù)中心和設(shè)備進(jìn)行的，這使得單個中斷很難入侵網(wǎng)絡(luò)，從而確保了網(wǎng)絡(luò)安全。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊，但邊緣計算的分布式架構(gòu)使其更容易封住受到攻擊的部分，而不是關(guān)閉網(wǎng)絡(luò)。

除了巨大的安全支持，它還提供了可靠性。由于數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備位于終端用戶的位置，因此網(wǎng)絡(luò)受到影響的可能性較小。本機(jī)管理重要的處理功能有助于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的有效操作，大量的邊緣數(shù)據(jù)中心使得完全關(guān)閉服務(wù)變得非常困難，為了確保服務(wù)不會故障，需要使用多個路徑路由所需的數(shù)據(jù)，這有助于提供無與倫比的可靠性。

產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢

一、自動駕駛

如果需要更換人工駕駛員，那么車輛對所有發(fā)生的事故進(jìn)行實時反應(yīng)是非常重要的。車輛傳感器和后端數(shù)據(jù)中心可能需要100毫秒來完成這一操作，這可能會危及乘客的生命。5G網(wǎng)絡(luò)和人工智能能力對自動駕駛汽車極其重要，為各行各業(yè)的邊緣計算鋪平了道路。

5G網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒂嬎隳芰Σ渴鹪谧罱咏W(wǎng)絡(luò)邏輯邊緣的地方，從而形成分布式蜂窩基站，大大加強了通信塔和車輛之間的高速數(shù)據(jù)傳輸，使得汽車比人類反應(yīng)更快。

二、語音輔助

由于亞馬遜Echo、谷歌Home和蘋果Siri等語音助手技術(shù)，人工智能的應(yīng)用范圍有所擴(kuò)大。據(jù)預(yù)測，到2025年，50%的消費者互動將使用語音助手技術(shù)，這些不斷增長的消費者需求要求高級人工智能處理和低延遲響應(yīng)時間，以有效交付最終用戶交互，而邊緣計算可以使這項技術(shù)超越人工智能的計算能力和數(shù)據(jù)傳輸速度。

為了降低語音助手技術(shù)的安全風(fēng)險，像亞馬遜這樣的供應(yīng)商正在通過在邊緣部署技術(shù)來增強他們的人工智能能力，這樣做的好處是可以減少漏洞，因為數(shù)據(jù)不會在網(wǎng)絡(luò)上移動。

三、邊緣數(shù)據(jù)中心

在邊緣計算模式下，為更好地支撐高密度、大帶寬和低時延業(yè)務(wù)場景，唯一有效的方式為在靠近用戶的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)構(gòu)建業(yè)務(wù)平臺，提供存儲、計算、網(wǎng)絡(luò)等資源，將部分關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用下沉到接入網(wǎng)絡(luò)邊緣，以減少網(wǎng)絡(luò)傳輸和多級轉(zhuǎn)發(fā)帶來的帶寬與時延損耗。這種在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)構(gòu)建的新型基礎(chǔ)設(shè)施區(qū)別于集中化的云數(shù)據(jù)中心，具有以下技術(shù)特點：

●在網(wǎng)絡(luò)傳輸方面：海量的數(shù)據(jù)不再需要上傳至云端進(jìn)行處理，大大降低了網(wǎng)絡(luò)延時；同時，核心網(wǎng)傳輸壓力下降，避免了網(wǎng)絡(luò)堵塞，網(wǎng)絡(luò)傳輸速率大大增加；

●在可靠性方面：邊緣數(shù)據(jù)中心成為數(shù)據(jù)的第一入口，應(yīng)具備對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實時分析處理能力，以及高性能的數(shù)據(jù)處理及傳輸可靠性；

●在部署特點方面：邊緣數(shù)據(jù)中心部署非?？拷畔⒃?，具有屬地化（地級市及以下）部署特點，分布極為廣泛，只滿足屬地用戶需求，具有規(guī)模小、數(shù)量多、分散部署等特點。

事實上，計算發(fā)展至今，在社會運作過程的影響越來越大，特別是最近這幾年，在邊緣計算的流行風(fēng)口上，我們看到的恰恰是這樣一個技術(shù)融合（5G、AI、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等等）、應(yīng)用融合、場景融合的趨勢，而融合也最終推動了計算的另一個范式，即邊緣計算走上更高的發(fā)展水平。
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