隨著互聯網流量的暴增，基於傳統架構的雲計算行業，越來越難以滿足互聯網實時交互的需求。擴展至物聯網的廣泛應用領域，則會產生更大的計算壓力，因此邊緣計算應運而生。邊緣計算是指在靠近物、客戶端或數據源頭的一側，採用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供服務。由於更加靠近用戶，所以可為用戶提供更快的響應，將需求在邊緣端解決。
3月28日，在2018雲棲大會深圳峰會上，阿里雲宣佈2018年將戰略投入邊緣計算技術領域，佈局城市、汽車、生活、製造等核心部分，並推出首個物聯網邊緣計算產品Link Edge，阿里雲開始帶動行業將雲計算、大數據、人工智能的優勢拓寬到更靠近用戶端的邊緣計算上，打造雲、邊、端一體化的協同計算體系，為用戶提供更快響應、更便捷的數字化服務。
邊緣計算 VS 雲計算
事實上，雲計算如今應用已經十分廣泛，為各行業提供數據分析服務。它是一種數據存儲和處理的集中化形式，集中優勢資源為計算提供更高效和可擴展的平臺。邊緣計算在主體功能上與雲計算相類似，不過它更接近需求方的數據源頭，可以就近直接執行數據處理工作。現階段，物聯網的主要運算能力都是經由雲計算來提供的，涉及設備聯網、交互、數據收集、分析處理等各個方面。但是面對越來越多的邊緣設備產生的海量數據流，雲端先上傳、再處理、後返回的工作模式難免顯得"遠水難救近火"，尤其對於一些對響應時間要求極高的工作場景，例如視覺服務設備、工業在線檢測等，雲計算有時會造成嚴重的延遲，造成用戶等待時間過長等弊端，難以滿足業務需求。而邊緣側的智能計算，則可以帶來顯著的效率提升與成本優勢，邊緣計算可以分擔雲計算的部分任務，將一些基礎任務在端側直接解決，合理分配計算資源，從而大大增強計算中心的整體服務能力。
助力物聯網發展，巨頭掀起新浪潮
隨著物聯網發展的不斷推進，邊緣計算如今已成為巨頭們搶佔新一輪市場機遇的必爭之地。亞馬遜、微軟、阿里雲等都已經意識到邊緣計算的趨勢，並圍繞其展開了大量業務部署。全球來看，亞馬遜網絡服務向世界展示了邊緣計算和雲計算可以完美地協同運行，其Greengrass軟件可以將網絡服務完美擴展到設備上，實現邊緣計算和雲端管理；微軟Azure Stack則實現了將雲端力量下沉至各個數據收集站點，直接在邊緣側執行聚合分析與決策；英特爾的Smart Cell Platform使用虛擬化技術，可以支持額外的計算任務；諾基亞提供的軟件解決方案，也可以為基站站點提供邊緣計算能力。國內的中興通訊等企業，在邊緣計算的設備層領域進行了佈局，擁有較為完整的邊緣計算解決方案；華為、阿里等企業也已具備自建邊緣計算平臺的能力，並在相關業務部署中展開了大量工作。
主要應用場景及發展方向
（1）安防監控
在大數據時代，邊緣計算與安防的結合將越來越緊密，邊緣計算提供快速、高效、精準的實時響應，將驅動安防行業人工智能應用邁入全新層次。對於眾多的行業系統，接入網絡的安全性和私密性一直是重中之重，邊緣雲可以在物聯網網關和數據中心之間建立加密通道，進一步提高系統的安全性和隱私性。英特爾公司結合了Altera在FPGA的產品線和Movidius的產品線，與國內的大華、海康威視等企業合作，已經可以實現比以往更復雜的安防數據分析。數量龐大的安防攝像頭等，每天產生海量數據，若在邊緣側就得到存儲與處理，將大大減少成本並提高設備處理效率。
（2）車載交通
車載交通領域，例如自動駕駛這種對於數據實時處理要求極高的應用場景，邊緣側存儲與處理將越來越重要。自動駕駛在躲避障礙物的過程，若按照先上傳雲端、分析處理、再返回設備的模式，將造成信號傳輸的延遲，緊急情況下極易發生交通事故，而邊緣計算則可以很好的解決這一問題。目前戴爾科技集團已經宣佈加入汽車邊緣計算聯盟，推動分佈式和邊緣計算，在網聯汽車和智能駕駛發展迅速的時代，汽車大數據管理將變得更加智能和高效。
（3）工業製造
在工業領域，雲端固然必不可少，但是仍需要邊緣與雲端的協同工作。單點故障在工業級應用場景中是絕對不能被接受的，因此除了中心雲的統一控制外，工業現場的系統也必須具備一定的活力，能夠自主判斷並解決問題。邊緣計算可以更便捷的處理工廠設備產生的海量數據，及時檢測異常情況，更好的實現預測性監控，提升工廠運行效率的同時也能預防設備故障問題。
沙利文全球合夥人、全球市場戰略規劃副總裁兼中華區總裁王昕博士指出，邊緣平臺將計算、存儲、傳輸和自我管理融為一體，實時響應，與雲計算中心相輔相成，共同助力各行各業的數字化轉型，已經成為大數據時代十分重要的基礎設施。隨著人工智能和物聯網的不斷髮展，邊緣計算產業將迎來巨大的市場機會。
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