导读：伴随着物联网的迅猛发展，以及 5G 时代的到来，边缘计算越来越得到广泛的重视与应用。本文从边缘计算的基本概念、边缘计算———物联网深度发展的解决方案、边缘计算——物联网深度发展的解决方案、边缘计算的广泛应用、边缘计算面临的挑战等多方面，论述了边缘计算在缩短数据的传输距离，消除带宽延迟问题，提升应用和性能的可靠性，降低运行成本的作用。
体工业的迅猛发展把算的广泛应用、边缘计算面临的挑战等多方面，论述了边缘计算在缩短数据的传输距离，消除带宽延迟问题，提升应用和服务的性能和可靠性，降低运行成本的作用。人们生活带到了智能时代，如:智能手环、智能手表、智能手机这样的随身玩物，更为整个工业世界带来了爆发式增长的、各类全新的传感器，世界半导体贸易统计组织( WSTS) 数据显示，上世纪九十年代初，半导体世界市场规模仅为约 500 亿美元，而 2018 年则增长至接近 10 倍的4779 亿美元。根据 IDC 预测，到 2020 年，全球将有 500 亿终端设备、2120 亿个传感器接入互联网，每天产生超过 44ZB 的数据大部分来自它们。海量的设备和庞大的数据量更组成了互联网的一个全新分支———物联网。
物联 5G 网络的出现，以及云基础设施上的负载越来越大，智能应用的数量剧增，推动了边缘计算的兴起。在物联网应用中，数据处理、分析和存储越来越多地发生在网络边缘侧，接近用户和设备需要访问信息的地方，边缘计算已成了一个重要的发展方向。物联网的快速发展推动了边缘计算的兴起。
边缘计算的概念
边缘计算是指在智能设备或数据源头的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，为用户提供本地的智能服务。
边缘计算一般由云端系统、本地核心节点和普通设备组成，云端系统负责设备管理、配置设备驱动函数和联动函数、设置消息路由等功能，本地核心节点一般是计算能力较强的设备，如路由器和网关，提供本地计算、消息转发、设备管理的能力，设备一般如灯、开关等轻量级设备，可以接收网关下发的指令，和上报数据给网关。
通过缩短设备与提供给设备资源之间的距离，另外减少网络跳数，边缘计算消除了当今互联网在延迟和带宽方面的限制，从而带来全新的应用类别。就边缘计算而言，计算系统和存储系统也位于边缘，尽可能接近生成所处理的数据的部件、设备、应用或人。思科在 2014 年 1 月推出了其雾计算，以此将云计算功能引入到网络边缘。实际上，雾是标准，边缘是概念。雾实现了边缘计算概念中的可重复结构，那样企业就可以将计算推送到集中系统或云之外的地方，以获得更好的性能和可扩展性。
边缘计算-物联网深度决方案
基数庞大的传感器就像人的末梢神经，监业机体的每一台设备、每一个流程，并将数据源源不断汇集到数据中心里，让企业能够通过数据形成新的工业感知。这种全新的感知不仅能够极大地提高生产效率，更能催生出自动驾驶、智能城市等全新的工业应用场景。
2.1 边缘计算的形成
随着海量数据在数据心内的高速汇集，传统上数据中心为核心的 IT 总体架构却遇到了空前的挑战。各类终端和传感器必须通过网络将数据汇集到数据中心里，再通过网络将经过处理的数据反馈给终端，从而形成完整的感知和控制回路。
巨大的数据量让整个数据中心的南北向网络面临沉重担。在以带宽计费的网络世界中，带宽太小就无法满足工业对实时感知的现实需求，而足量的带宽却又意味着及其高昂的成本和种种网络技术的限制。显然，这种以数据中心为核心的传统 IT架构思路已经不能支撑物联网的深度发展。于是，边缘计算应运而生。
2.2 边缘计算的可靠性
对于制造业、医疗、公用事和市政等，物联网的发展未几年可能会得到快速的发展，无论是设备的数量还是数据量都会呈几何式增长。物联网设备产生的大量数据可能会导致延迟现象，而边缘计算解决方案可以帮助增强数据处理能力，缩短数据的传输距离，从而消除带宽和延迟问题，最终提升应用和服务的性能和可靠性，并降低运行成本，从而进一步帮助避免延迟。数据处理发生在距离数据来源最近的地方，这使得用户更容易实时的监测洞察到物联网设备的运行情况。
边缘计算的广泛应用
2018 年 9 月在无锡发布17-2018 年中国物发展年度报告》显示，2017 年，我国物联网市场已进入实质性发展阶段，全年市场规模突破 1 万亿元，预计 2021 年，我国物联网平台支出将位居全球第一。
蓬勃发展的物联网产业也给边缘计算带来了前所未有的新需求。以自动驾驶为例，由于自动驾驶汽车上遍布各种传感器，这些传感器每小时所采集到的数据量就有数十 TB，汽车正是基于对这些数据的实时分析来实现自动驾驶。问题来了，当汽车遭遇突发状况时，系统如何在第一时间毫不迟疑地做出反应呢? 依靠数据传输到云端处理，再下发指令的方式显然行不通。
并非只有自动驾驶这样的场景需要边缘计算，在医疗行业、制造行业、智能家居行似这样的应用场景同样大量存在。在这些场景里，边缘计算的应用可以让系统做出实时响应，从而避免网络中断或延迟所造成的负面影响。研究公司Grand View 表示，物联网设备产生的大量数据可能会导致延迟现象，而边缘计算解决方案可以帮助增强数据处理能力，从而进一步帮助避免延迟。数据处理发生在距离数据来源最近的地方，这使得用户更容易实时的监测洞察到物联网设备的运行情况。总之，物联网的快速发展是推动边缘计算兴起的最大因素之一。
总之，边缘计算的时代来了。边缘计算是一种解决方案，边缘计算也是云服务，是由原来据中心慢慢推向了部分用户侧的边缘计算与云计算的协和，它是由于用户的业务需求所决定的，边缘计算更准确的是一种 IT 和 CT 更融合的解决方案。
作者简介: 蒋志斌( 1967-) ，男，湖南永州人，齐齐哈尔大学图书馆，副研究馆从事图书情报研究。
参考文献:
施巍松，张星洲，王一帆，张庆阳.边缘计算: 现状与展望
林小新.云计算、缘计算和雾计算——了解每种计算的实际应用
刘启诚.边缘计算产业进入重要机遇期
李林哲，周佩雷，程鹏，史治国.边缘计算综述: 构架、挑战与应用
