一場古戰役告訴我們，或許可以這樣理解邊緣計算
當企業還在部署上云策略擁抱數字化轉型的時候，作為物理世界與數字世界橋梁的邊緣計算，被賦予了“推動網絡架構、算力模式和業務模式變革”、“催生新萬億級市場，重塑產業價值鏈”等獨有魅力，已經悄然地來到我們身邊。
邊緣計算：催生新萬億級市場
GrandViewResearch數據顯示，2019年邊緣計算市場價值35億美元，且正在快速增長，預計到2027年邊緣計算年復合增長率將達到37.4%，屆時市場規模將達到434億美元。無獨有偶，拓墣產業研究院曾預測，2018年至2022年全球邊緣計算市場規模的年復合增長率將超過30%。種種跡象表明，作為云計算市場的延伸，邊緣計算市場規模不斷龐大，逐漸成為與云計算平分秋色的市場。
“天下大勢，合久必分，分久必合”。在過去40年里，算力和處理在集中式架構和分布式架構之間交替往復。進入21世紀，以大型集中服務器群為基礎的云計算浪潮席卷而來，亞馬遜、谷歌和微軟成為超大規模云計算玩家。隨著云計算的發展，人們漸漸發現單純以“集中式云數據中心”的模式，遠遠滿足不了時代的需求。
因此，算力和資源靠近客戶部署的分布式轉型成為趨勢，邊緣計算成為這一趨勢的代表。在邊緣計算的協助下，集中式云數據中心繼續存在，容量將持續擴大，但以物聯網和企業為代表的新需求，以及5G時代超低延時業務的潛力，正在將計算拉近最終用戶。物聯網與5G時代的到來，預示著邊緣計算正式站在了風口。
古戰役與章魚，我們該如何理解邊緣計算?
顧名思義，邊緣計算(Edge Computing)是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。
華為曾形象地以“章魚”來闡釋邊緣計算的原理，其實章魚就是用“邊緣計算”來解決實際問題的。作為無脊椎動物中智商最高的一種動物，章魚擁有巨量的神經元，但有60%分布在章魚的八條腿(腕足)上，腦部卻僅有40%。也就是說章魚是用腿來思考并解決問題的。
章魚在捕獵時靈巧迅速，腕足之間配合極好，從不纏繞打結，這得益于類似分布式計算的“多個小腦+一個大腦”。邊緣計算也屬于一種分布式計算，在網絡邊緣側的智能網關上就近處理采集到的數據。甚至說，邊緣計算將數據資料的處理、應用程序的運行甚至一些功能服務的實現，由網絡中心下放到網絡邊緣的節點上。
在這里，筆者亦提出一個理論——古戰役理論。古時候，領土一旦遇到外地入侵之時，皇帝或中央集權領導人會早朝商議是戰、是降，還是和解。一旦決定“戰”這個大方針之后，接下來就靠將帥們了。這些元帥、將軍們征伐在外，殺伐決斷大部分出自以元帥、將軍、參謀組成的軍事管理層。有的時候，兵馬大元帥就能夠做主。所謂將在外，君命有所不受，具體戰役指揮并不需要通過皇帝決斷。也就是，在一場戰役中，元帥就能夠決定下屬們的具體分工，通過觀測敵軍動態，經過分析，最后直接決定如何應對。
在這個故事中，皇帝或者中央集權領導人是集團大腦，是海量數據上傳至“數據庫”，經過數據提取、數據分析之后，做出的“大政方針”、“計策”。而元帥更像是分布式計算力的“小腦”，經過數據采集、數據提取、數據分析，做出決定，而經過加工之后的數據，還得傳至中央。這是類似邊緣計算的理論，機動靈活，不占用中央的計算資源。
邊緣計算的優勢何在?
截止目前，網絡帶寬與計算吞吐量已經成為云計算的性能瓶頸。雖然云數據中心由強大的處理性能，能夠處理海量的數據。但是，如何將海量的數據傳送至云數據中心，已經成為難題之一。尤其是5G時代的到來，對數據的實時性提出更高的要求，需要規避網絡帶寬和計算吞吐不足帶來的弊端，讓部分算力本地化。
同時，物聯網時代數據量激增，對數據的安全提出更高的要求。在不遠的將來，絕大部分電子設備都可以實現網絡接入，還會產生海量的數據。因此，傳統的云架構沒有辦法及時處理這些海量數據。邊緣計算這時將發揮巨大的優勢，將部分計算放置本地，可以極大縮短響應時間，減輕網絡負載，并且邊緣計算讓數據留在設備終端，更有利于保護數據的隱秘性和安全性。
我們知道，并不是所有的數據都是云數據中心需要的，有一些不重要的數據一旦上傳之后會占用數據中心的存儲空間和算力。但是這些“不重要的數據”，對終端有著重要性。因此，終端設備產生的海量數據，需要及時處理。邊緣計算讓終端設備產生數據，并有了計算數據的能力。
我們可以看出，與云計算這樣的集中式模型相比，邊緣計算有著無可比擬的優勢，可以減少延遲、降低數據傳輸的成本，讓設備變得更快。
寫在最后，作為云計算的延伸，邊緣計算將作為與云計算并駕齊驅的技術，持續服務于企業，“云、邊、端”的模式呈現巨大的優勢。對于邊緣計算，未來已來!
