科技新网红边缘计算 会成云计算“终结者”吗？

“计算正从中央走向边缘”、“计算边缘化”……近日来，在大大小小各类有关人工智能的论坛或峰会上，我们或多或少的听见以上言论，其中的关键点只有一个——边缘计算。围绕这个问题，看看这些从业者们给出的解答。

边缘计算，一个不是那么“新”的词汇

关于“边缘计算”的热议是近一两年才慢慢开始的，但它并不是一个“新词汇”。早在2003年的时候，IBM就曾与CDN服务商AKAMAI合作过“边缘计算”。

根据维基百科的解释，“边缘计算”是一种分散式计算的架构，将应用程序、数据资料与服务的计算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。在这种架构下，资料的分析与知识的产生，更接近于数据资料的来源，因此更适合处理大数据。

与集中化处理数据的云计算不同，边缘计算讲究的是分布式管理。以往，因为超大规模、高可扩展性、通用性等因素，云计算受到热捧，人们也总是强调要“上云”，将数据的计算、存储等全部搬到云上。相比之下，边缘计算强调的是一种“下沉”，离终端设备更近一点的地方。

更为通俗地说，“云计算”是高高在上的。当设备端完成数据采集和指令接收，它们需要通过网络走上云端，后者会基于此作出判断，继而将结果再通过网络“告知”设备端。

相比之下，“边缘计算”则更为接地气。基于边缘计算，设备端不需再将数据等上传至云端，将“计算”本地化，省去以往繁琐的过程。

边缘计算，云计算之后的“新晋网红”

在最早的时候，边缘计算的出现就是为了弥补云计算的一些不足，因为后者已经不能满足更多智能需求。具体说来：

1、海量数据汹涌来袭，但云计算却被“带宽”捆住手脚。如今，越来越多的设备被接入互联网，产生的数量、体量是以往的多倍。原本，这些数据的计算和存储均交由云端处理，即云计算。不过，随着数据的增多，带宽不够的传输通道开始出现“堵车”现象。

这就如同“多米诺牌效应”——因为带宽受限，数据传输、分析处理、指令反馈等一系列流程都变得缓慢，最终结果就是时间线被拉长，造成高延迟现象。

2、网络传输依赖性大，隐私安全令人担忧。基于云计算，我们需要把原始数据上传至云端进行处理，然后反馈给设备端，这一过程的实现，需要依赖网络。过程中，一旦有黑客拦截，用户安全隐私的保护就成了一个大问题。另外，若是遇到断网等情况，即使强大如云计算，太过依赖网络传输的它也将面临“巧妇难为无米之炊”的窘境。

此外，云计算还面临功耗大等更多问题。智能时代渐趋渐近，云计算也不再万能，需要有新技术来弥补缺口。此时，边缘计算本地化、边缘化的特性恰恰弥补了这些短板。

以智能家居场景为例。基于边缘计算，当用户发出指令，相关原始数据不必再上传云端进行处理，具备计算能力的设备端完全能够自行处理，并实时反馈。简单来说，云计算处理的是那些非实时、长周期数据的大数据分析，而边缘计算更适合本地业务的数据实时处理与执行。

值得注意的是，边缘计算出现之后，诸如网关、自动驾驶汽车、机器人等边缘节点能够在本地实时采集和处理数据，并针对指令给出反馈，这是不是就可以看作是终端计算?

其实不然，“终端计算”意味着终端要自己负责所有的计算，就像云计算出现之前的计算机，不管是数据的采集、计算、输出和存储，均由计算机在本地设备内一手操作。

边缘计算，不会取代也离不开云计算

据IDC的数据显示，到2020年，将有超过500亿的终端和设备接入网络，而这些设备中有超过半数的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，整个边缘计算的市场将会超过万亿级别，市场体量不可小觑。

目前，在边缘计算这一块，主要有4类玩家，分别是运营商、设备商、云服务商和CDN服务商。

运营商：主要在移动边缘计算市场进行部署，在移动网边缘提供提服务环境和云计算能力。他们或是利用移动边缘计算进行内容本地分流业务，或是将业务处理下沉到最贴近用户的基站进行边缘数据处理等等。

设备商：在打法上主要以“硬件”为主，最具有代表性的就是各类芯片。将计算、存储等功能从云端搬到芯片的计算单元中。比如AI芯片，对于一些指令，系统不必再将数据上传云端，可以在本地端、设备端实时处理并给出反馈，大大节省了中间的流程。

云服务商：作为云计算的助力，云服务商并没有放弃边缘计算，他们将之视为云计算的一个延伸，包括亚马逊、微软、阿里巴巴等巨头企业均已有所布局。比如微软，其于去年推出了混合云解决方案Azure Stack，将云端能力融入终端，让数据在本地实现处理，然后进行聚合分析与决策，可以看作是在边缘设备设置了一个“微型云”。

CDN服务商：CDN是构建在网络之上的内容分发网络，依靠部署在各地的边缘服务器，让用户更快获取内容等等，其天生就有着“边缘属性”。眼下，智能化需求推动其向边缘计算靠拢，只需经过改造，其原有的节点就可升级为具备计算、存储、传输、安全功能的边缘计算节点。

从以上派别来看，在边缘计算的部署上，主要分为“软件”和“硬件”两大类。AI芯片创企异构智能中国区总裁周斌表示，这其中的“边缘计算”是有所不同。在芯片端，“这里更多的是在边缘自主的完成计算任务，不需要云端的参与。”或者说，这里的“边缘计算”并不能看作是云计算的延伸，而是独立存在的。

但是，不管是哪一类，其最终应用和落地，皆离不开云计算。

（编辑：核心网）

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