邊緣計(jì)算是處理發(fā)生在活動(dòng)和數(shù)據(jù)源附近的一種計(jì)算形式，靠近邊緣的工作減少了將數(shù)據(jù)傳輸?shù)教幚韱卧难舆t，對(duì)于需要快速響應(yīng)的用例（例如物聯(lián)網(wǎng)）來(lái)說(shuō)是理想選擇。邊緣計(jì)算是云計(jì)算的有效補(bǔ)充，云計(jì)算通常是遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)源的集中式處理。

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很容易就得出這樣的結(jié)論：邊緣計(jì)算解決了云計(jì)算無(wú)法解決的很多問(wèn)題，但由于邊緣系統(tǒng)的高度分布性，這一結(jié)論有待商榷。每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)都不是完全獨(dú)立的，因?yàn)槊總€(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)都需要有其他節(jié)點(diǎn)共享信息，保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性將是一大挑戰(zhàn)。問(wèn)題是：如何協(xié)調(diào)大量邊緣計(jì)算系統(tǒng)，同時(shí)仍需要它們獨(dú)立工作？這是一個(gè)多年來(lái)一直困擾分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)者的問(wèn)題，也是大家認(rèn)知當(dāng)中的分布式、一致性和同步問(wèn)題。

邊緣計(jì)算系統(tǒng)的數(shù)量將會(huì)很龐大，因此任何解決方案都需要大幅度擴(kuò)展。總而言之，這是一個(gè)亟待解決的重大問(wèn)題。

邊緣數(shù)據(jù)

除了一些專門處理事件和上傳數(shù)據(jù)的工作負(fù)載之外，很多在邊緣處理的應(yīng)用程序需要共享安全性、用戶和其他信息。這些應(yīng)用程序包括：物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、游戲、廣告、VR/AR以及移動(dòng)應(yīng)用等等。

有些人提出了數(shù)據(jù)引力（data gravity）的想法，任何應(yīng)用程序工作負(fù)載的相關(guān)部分都是數(shù)據(jù)，因此應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)和部署使得訪問(wèn)數(shù)據(jù)不會(huì)遇到瓶頸，如果程序和數(shù)據(jù)彼此靠近，這樣的效果***。如果需要維護(hù)一個(gè)中央共享數(shù)據(jù)庫(kù)，那么這些程序需要駐留在中央數(shù)據(jù)庫(kù)附近，這不是我們需要的分布式邊緣計(jì)算。

另一個(gè)挑戰(zhàn)是邊緣計(jì)算的計(jì)算功率不高，很難運(yùn)行傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)或應(yīng)用程序服務(wù)器，其中許可和數(shù)據(jù)處理成本可能很高。輕量計(jì)算如容器或無(wú)服務(wù)系統(tǒng)可能更適合邊緣計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景。

新興的解決方案

為了解決這些問(wèn)題，一些廠商正在推出可實(shí)現(xiàn)基于邊緣計(jì)算和存儲(chǔ)的輕量級(jí)系統(tǒng)。如AWS Greengrass是一種使用無(wú)服務(wù)器計(jì)算和本地緩存數(shù)據(jù)，在本地處理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，但需要依賴云進(jìn)行長(zhǎng)期存儲(chǔ)。

而以Kuhiro為代表的初創(chuàng)公司通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)illusion加以實(shí)現(xiàn)，illusion每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)在其本地副本上工作時(shí)存在單個(gè)邏輯一致性數(shù)據(jù)庫(kù)。

盡管云服務(wù)提供商已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了用于內(nèi)部使用的邊緣解決方案，但隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用日益普及，企業(yè)可能很快意識(shí)到他們需要解決類似的問(wèn)題。此外，一些應(yīng)用程序在移動(dòng)設(shè)備商運(yùn)行，也可能需要在邊緣進(jìn)行處理，例如靠近手機(jī)基站。

與邊緣計(jì)算和邊緣數(shù)據(jù)相關(guān)的問(wèn)題非常復(fù)雜，但云服務(wù)提供商和初創(chuàng)公司提供的解決方案將能夠解決這些問(wèn)題，幫助企業(yè)快速部署邊緣計(jì)算。