像絕大多數新興的IT發展趨勢一樣，“邊緣計算”并不是一場革命，相反，其更多的則是一次進化。邊緣計算的根源在于本世紀初的內容交付和點對點網絡以及網格計算。然而，隨著網絡、計算和分析技術能力的不斷提高及其與大規模數據增長的處理需求相結合，意味著現如今，計算對于企業組織機構的IT經理們而言將變得越來越重要。

隨著大量預期的數據信息被發送到網絡，并通過網絡不斷增長，企業組織正在開發更接近網絡邊緣的計算能力，因為海量的數據信息就是在這些網絡邊緣生成的。邊緣計算所創建的中斷允許本地用戶實時生成和執行數據分析。但是，盡管這一發展趨勢背后的勢頭越來越大，整個業界對于如何以及何時部署邊緣計算仍然不確定。未來幾年，邊緣技術能否推動行業業務決策，抑或更廣泛的部署是否需要進一步推進和全面的長期規劃;哪些使用案例會切實的推動邊緣計算的部署實施，還有哪些挑戰仍然存在;等等這一系列的問題都亟待解答。

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何謂邊緣計算?

對于其定義，廣義的邊緣計算這一概念似乎起源于近20年前，彼時，邊緣服務器指的是涉及到內容傳送網絡(CDN)中的服務器的術語。其最近出現在處理、分析和應用網絡邊緣的數據源產生的數據的知識背景下，而不是將數據傳輸到“核心”處理單元。

“邊緣”這一術語是基于數據源的處理接近度以及分析所發生的位置，因此，其涵蓋了一系列可能的用途。來自物聯網(IoT)設備、移動設備以及網絡的海量數據各自均有著不同的處理要求和優先級，而且這些數據還將繼續產生。這種轉變將強調計算所發生的具體位置的重要性，故而要求更小、更靈活的處理單元更貼近用戶。其可能采取分布式微型數據中心的形式，具備本地網絡接入和互連點，實質上形成了一款分布式云服務。

什么因素推動我們走向邊緣?

即將到來的數據傳輸增長背后的力量是計算機與計算機的通信和物聯網設備的增加的結果。由于各種各樣的傳感器和處理器可以創造和傳輸大量的數據信息。而與此同時，市場對于人工智能和增強現實、無人駕駛飛機以及自動化交通系統方面的投資和開發也越來越多——這一切均推動了邊緣計算的發展。

2015年，思科云指數發現，在全球所創建的數據中，約有90%的數據是此前兩年內所產生的。該指數還預測，從2014年到2019年，每月的互聯網協議(IP)流量將以超過100%的復合年增長率(CAGR)保持持續的增長。與此同時，互聯網用戶數量預計將以每年7%的年均復合增長率增長，所連接的設備的數量也將增長更快，達到11.4%的復合年增長率。

而在同一個五年的時間跨度內，視頻數據的傳輸預計將增長80%.從這些數據來看，截至2016年，共計約有34億人在互聯網上活動。YouTube用戶每天下載400個小時的新視頻，Instagram用戶每分鐘為250萬張照片點過贊，而Facebook用戶每分鐘則分享了300萬個帖子，每分鐘點贊的帖子數量則超過了400萬。此外，每天每分鐘進行了大約400萬次Google搜索，每分鐘所發送的電子郵件數量超過2億封，在蘋果應用程序商店所下載的App應用程序量超過了40萬，發送了277，000條推文。在財務方面，亞馬遜每天每分鐘所銷售的商品和服務價值約達8萬美元!

消費和技術因素的結合創造了一系列更為復雜的驅動因素，這些驅動因素在行業和地理上的差異很大。一般說來，推動我們走向邊緣網絡的三大驅動因素如下：

• 不斷變化的消費者和商業預期，以及數據使用情況;
• 新興技術的發展，特別是在網絡、處理、軟件和協議領域，使邊緣計算成為可能;
• 邊緣處理的應用程序，如整合物聯網設備數據的機會、更高的網絡處理和傳輸效率、更低的延遲，進而提供了更好的客戶體驗和數據安全性。

邊緣處理在企業業務中的使用

與任何其它IT趨勢一樣，商業和技術專業人士都希望知道這些新的技術進步趨勢將如何幫助他們優化運營。但是，邊緣計算可能并不適合所有的業務，至少現在是這樣。邊緣計算和應用程序的采用最終將取決于這些技術與業務目標的關聯程度，取決于企業是否擁有有效實施、管理和貨幣化它們的資源。

有幾大行業將特別能夠從邊緣計算中受益：

• 智能城市。邊緣計算可以廣泛應用于智能社區或城市。隨著傳感器和信息源的不斷增加(交通系統、醫療系統、公用服務事業和安保計劃)，在中央位置存儲和分析數據已經變得不太可行。邊緣計算還可以減少社區服務中的延遲，例如針對醫療緊急情況、執法、交通模式和公共交通等的處理。其還考慮到了地理精度，因此能夠將特定街道、街區或郊區相關的信息與該地區的用戶即時共享。這些應用程序和技術將最終確定邊緣是否從交通系統傳感器和路燈延伸到數據中心的泵、渦輪機和其他傳統上不相連的實用設備。在發生自然災害時，智能城市邊緣網絡將如何收集和分發信息?如何利用智慧城市和邊緣技術來傳遞和緩解水和汽油等資源對供應鏈的影響?
• 智能商業和公共交通運輸業。邊緣計算已經為商業和公共交通運輸業執行了許多方面的功能了。對于諸如飛機、輪船和宇宙飛船等復雜的飛行器來說，在邊緣的加速處理需求和邊緣計算/分析意味著只傳輸最為重要的信息以便進行進一步的分析;大部分都是本地存儲的。邊緣技術允許交通和環境傳感器處理和提供最相關的信息給車輛，包括自駕車。邊緣網絡的第二大功能是其信息性：將本地數據模式提供給更廣泛的網絡系統，以提高交通運輸的效率和安全性。智能交通系統也是智慧城市發展的自然部分。
• 智能家居。一些數據中心的原始設備制造商聲稱，在美國，每個家庭都將很快成為自己的數據中心，而這一說法正在逐漸成為現實。然而，邊緣計算將智能家居系統與核心生產中心聯系起來，而不是在數據走向邊緣時創建獨立的數據中心。故而圍繞著“批量發送”與實時連接設備在智能家居中的作用還將繼續討論和發展。
• 無人駕駛汽車/飛機和遙控機械。根據風投公司Andreessen Horowitz的Peter Levine介紹說，關于邊緣技術，最為出名的例子可能是無人自動駕駛汽車估計需要200個以上的CPU，并且是“車輪上的數據中心”。自動駕駛汽車可以處理實時視頻和流照片，根據數據輸入實時的立即作出決定。他們強調需要通過智能交通網絡來共享協作信息。這一概念還可以擴展到農業、采礦業、石油和天然氣等行業的無人機，這些行業必須對收集到的數據進行實時反應和處理。
• 媒體和其他內容。CDN已經使內容更貼近用戶，而邊緣計算是為用戶提供額外操作應用程序的合乎邏輯的下一步。他們還將參與未來的內容交付，使供應商能夠擴大地理覆蓋范圍，并最大限度地提高交付網絡的效率，特別是在引入更多增值和交互式服務的情況下。
• 制造業和工業4.0.機器人、人工智能和機器學習已經被許多工業企業所采用，所有這些都是邊緣計算的最佳使用案例。制造業邊緣計算的指導原則是將生產簡化為從需求到生產，交付和消費的標準過程。這方面將需要邊緣計算所提供的各個位置的數據源之間的確切類型的協作。工業物聯網(Industrial IoT，IIoT)通過預測性的維護，提高安全性和其他運營效率，不斷提高效率，降低成本。邊緣本質上是工業4.0的數據供應鏈。

開發制定一套邊緣戰略

一些企業已經采用了一套“多位一體”的方式來應對物聯網及其邊緣，盡管他們應該留意到某些采用緩慢的產業仍然在為云計算而忙碌。從集中化和云計算到分布式邊緣計算的趨勢需要仔細考慮，以便為每項使用案例確定融合和分解之間的最佳平衡。

對于正在采用邊緣計算的企業來說，制定綜合的戰略將主要包含如下五個主要組成部分：

1. 確定目標和要求，包括業務目標/驅動因素以及品牌，客戶和投資回報要求。
2. 將網絡拓撲從邊緣映射回核心。
3. 定義構成邊緣處理、抽象和通信功能的系統、協議和程序。
4. 定義將邊緣處理單元鏈接到數據源并返回到核心處理設施的網絡。
5. 制定邊緣計算系統的監控、維護和安全策略。

關于邊緣操作的注意事項

企業建立邊緣計算功能僅僅只是實施這項技術的第一步。而長遠的成功將取決于操作運營、安全和維護需求的全面發展，以及與IT和通信提供商的整合。隨著對邊緣計算需求的不斷增長，必須明確定義各方的角色，并在網絡中優先考慮數據。盡管邊緣計算有明顯的好處，但還應該考慮一些因素。

安全和隱私是亟待解決的主要挑戰。數據信息是如何生成和處理的，以及數據信息的所有權必須被定義。刑事或民事責任方面的概念可能會變得復雜。例如，由于編程方面的缺陷而引發自駕車事故時，誰將被追究責任?數據保護要求會產生什么影響?邊緣創新，模仿或調節又會產生什么影響?

分析人員們還想知道，越來越多的數據生產設備何時將創造一個突破臨界點和過載的網絡。軟件定義的網絡，5G技術和邊緣到邊緣的通信將繼續發展。無線電環境中的干擾和帶寬需求將對傳輸網絡提出苛刻的要求。傳統的宏觀網絡將需要通過添加小的單元來補充。

討論邊緣計算時也必須考慮彈性。其引發了各種各樣的問題：邊緣處理單元中的單位、源或單元失效所產生的影響是什么?其將如何影響連接的單元和共享的程序?完全依賴流體網絡的系統如何保護自己免受網絡攻擊?容量和延遲如何共存，以及如何確定網絡的優先級?答案似乎是，彈性將取決于所交付的內容，受監管的位置，最終用戶體驗以及成本/收入指標。

隨著邊緣計算的不斷發展，支持多個邊緣系統、多種平臺和運行時間的共享語言也將增加，并且需要進一步改善。使系統和網絡協同工作的協議也將需要進一步的發展。業界領導者們已經在開發能夠支持邊緣計算的物聯網網關和路由器了，而像Apache Spark這樣的軟件正在通過集群和運行各種模式，在需要的時候寫入磁盤的方式來應對整個行業需求的發展變化。這類轉折點與那些小的發展里程碑的組合將會產生重大的變化。

理解和準備邊緣計算將需要考慮諸多方面的因素，包括移動性和安全性。整體性的規劃可以幫助確保滿足系統的要求，而該系統可以識別邊緣設備和用戶，并與之通信。