“邊緣計(jì)算”的誕生——主要是因?yàn)榧惺较到y(tǒng)邊緣的設(shè)備（智能手機(jī)、筆記本電腦、平板電腦、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）比以往可以容納更多信息，并且能做得更多。

邊緣計(jì)算是一種云計(jì)算系統(tǒng)的優(yōu)化方法，在網(wǎng)絡(luò)邊緣、數(shù)據(jù)源附近進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。通過在數(shù)據(jù)源或附近執(zhí)行分析和知識(shí)生成，它降低了傳感器和中央數(shù)據(jù)中心之間所需的通信帶寬。

這種方法需要使用不能持續(xù)連接到網(wǎng)絡(luò)的資源，例如筆記本電腦、智能手機(jī)、平板電腦和傳感器。

就其性質(zhì)而言，邊緣計(jì)算（也包括通過藍(lán)牙和其他非云方法相互通信的設(shè)備）可以減少以前在24/7云計(jì)算系統(tǒng)中處理的工作負(fù)載。

這不僅提高了計(jì)算和數(shù)據(jù)應(yīng)用的效率，而且也促進(jìn)了人工智能和5G帶寬等新興技術(shù)的進(jìn)一步實(shí)施。

邊緣計(jì)算成為2017年討論的焦點(diǎn)。新一年，業(yè)界對(duì)它的興趣還在不斷增長。

更重要的是，未來 OpenStack 有望在其中占據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者地位。

OpenStack Foundation的首席運(yùn)營官M(fèi)ark Collier曾認(rèn)為，只將三、四個(gè)大型的工作負(fù)載運(yùn)行在一些集中的基礎(chǔ)設(shè)施這樣的想法不會(huì)成真。

他說，大型云提供商肯定意識(shí)到了邊緣計(jì)算的趨勢(shì)，并將圍繞部署服務(wù)來抓住這項(xiàng)業(yè)務(wù)，但 OpenStack 已經(jīng)建立的相關(guān)服務(wù)有機(jī)會(huì)在市場(chǎng)成熟之前參與競(jìng)爭(zhēng)。

未來四年有望大幅增長

基于這樣的背景，TrendForce在1月22日預(yù)測(cè)，邊緣計(jì)算產(chǎn)品和服務(wù)市場(chǎng)在2018年至2022年將以復(fù)合年增長率（CAGR）超過30％的速度增長。

TrendForce分析師Jimmy Liu表示，云計(jì)算系統(tǒng)的傳統(tǒng)架構(gòu)已經(jīng)引領(lǐng)市場(chǎng)潮流多年，并創(chuàng)造了新的商機(jī)，例如云存儲(chǔ)和大數(shù)據(jù)分析。

然而，隨著大數(shù)據(jù)工作負(fù)載的增加和實(shí)時(shí)計(jì)算的興起，傳統(tǒng)架構(gòu)最終將無法滿足未來的需求。

邊緣計(jì)算采用去中心化的架構(gòu)，將現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備和云網(wǎng)關(guān)邊緣的網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)和自我管理集成在一起，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的實(shí)時(shí)響應(yīng)，提高數(shù)據(jù)采集和高級(jí)應(yīng)用的效率。

另外，Liu說，與傳統(tǒng)架構(gòu)相比，邊緣計(jì)算也可以降低成本。

供應(yīng)鏈已經(jīng)在形成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、生態(tài)系統(tǒng)

因?yàn)轭A(yù)計(jì)這一趨勢(shì)將改變市場(chǎng)上的架構(gòu)和實(shí)際應(yīng)用，一些企業(yè)聯(lián)盟為邊緣計(jì)算設(shè)定了新標(biāo)準(zhǔn)，

例如，歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（ETSI）的Multi-access Edge Computing（MEC）、霧計(jì)算的OpenFog參考架構(gòu)和邊緣計(jì)算聯(lián)盟（Edge Computing Consortium）一直在積極開發(fā)參考架構(gòu)，以建立新的業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。

此外，還有幾家公司推出了邊緣計(jì)算解決方案，比如微軟推出的Azure IoT Edge——它將機(jī)器學(xué)習(xí)、高級(jí)分析和AI服務(wù)放在了接近數(shù)據(jù)源的前端物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上。

芯片軟件提供商ARM也推出了Mbed Edge，這是一個(gè)協(xié)助協(xié)議翻譯、網(wǎng)關(guān)管理和邊緣計(jì)算的計(jì)算平臺(tái)。包括服務(wù)器提供商、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備提供商、工業(yè)計(jì)算機(jī)提供商、傳統(tǒng)制造商和開源組織在內(nèi)的其他產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)都已經(jīng)推出了相應(yīng)的解決方案。

AI、5G的實(shí)現(xiàn)將取決于邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算將會(huì)對(duì)AI和5G的廣泛使用產(chǎn)生重大影響。

Liu表示，AI過去依靠強(qiáng)大的云計(jì)算能力來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和算法實(shí)現(xiàn)，但隨著芯片和新架構(gòu)的進(jìn)步，現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備和網(wǎng)關(guān)已經(jīng)具備了基本的AI能力來幫助它們進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)篩選分析、即時(shí)響應(yīng)需求等工作。

這一優(yōu)勢(shì)可以進(jìn)一步改善行業(yè)、智慧城市和消費(fèi)市場(chǎng)的現(xiàn)有服務(wù)，如實(shí)時(shí)預(yù)警、安全系統(tǒng)、智能助手和預(yù)防性維護(hù)等。

邊緣計(jì)算也是5G的重要技術(shù)變革之一。

與3G和4G時(shí)代相比，5G網(wǎng)絡(luò)具有更多樣化的應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)需求。因此，5G網(wǎng)絡(luò)必須針對(duì)不同的應(yīng)用和需求提供相應(yīng)的解決方案。