边缘计算内涵及优点

一. 边缘计算内涵及优点

边缘计算 (Edge computing) 是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，知足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。而云端计算，仍然能够访问边缘计算的历史数据。

边缘计算既能够在大型运算设备内完成也能够在中小型运算设备、本地端网络内完成。用于边缘运算的设备能够是智能手机这样的移动设备、PC、智能家居、无人驾驶汽车等家用终端，也能够是ATM 机、摄像头、红绿灯、电动机、泵、发电机或其余的传感器等终端。

边缘计算是伴随着物联网的发展而出现的。对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着经过本地设备就可实现数据分析与控制，无需交付云端处理。这将大大提高数据处理效率， 减轻云端负荷，为用户提供更快速的响应。

“边缘计算最大的好处是可以更快地利用数据和洞察力。”Forrester 公司副总裁兼首席分析师BrianHopkins 说，“缩小数据生成方式与数据提供洞察力方式之间的差距，能够创造竞争优点。”边缘计算的兴起不是为了彻底取代云计算， 而是对云计算的有益补充，它的主要优点包括如下几点。

1.1 实时或更快速地处理和分析数据。数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，所以能够减小迟延时间。

1.2 较低的运营成本。企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。

1.3 占用网络流量较少。随着物联网设备数量的增长，数据生成继续飙升。所以，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，形成更大的数据瓶颈。

1.4 更高的应用程序运行效率。随着滞后的减小，应用程序可以以更快的速度更高效地运行。

1.5 减小对云的依赖能够下降发生单点故障的可能性，也意味着某些设备能够稳定地离线运行。这在互联网链接受限或没法访问的偏远地区尤为可以派上用场。2016 年，Salesforce 网站的北美14 站点（又名 NA14）宕机超过24 个小时。客户没法访问用户数据，从电话号码到电子邮件等，业务运营遭受严重的破坏。此后，Salesforce 将它的物联网云转移到亚马逊的 AWS 上，可是此次宕机事件凸显了仅依赖云的一大弊端。

1.6 边缘计算能够提升数据的安全性和合规性，这对保护我的信息大有裨益。因为边缘设备可以在本地收集和处理数据，数据没必要传输到云端。所以，敏感信息不须要经由网络，这样若是云遭到网络攻击，影响也不会那么严重。边缘计算还可以让新兴联网设备和旧式的“遗留”设备之间实现互通。它将旧式系统使用的通讯协议“转换成现代联网设备可以理解的语言”。这意味着传统工业设备能够无缝且高效地链接到现代的物联网平台。

二. 边缘计算的应用场景

随着万物互联时代的到来，边缘计算将在各行各业中获得愈来愈多的应用，尤为是在云计算效率低下的一些领域。如下是边缘计算能够带来新价值的应用场景。

2.1交通运输

边缘计算技术最显而易见的潜在应用之一是交通运输，特别是无人驾驶汽车、无人驾驶地铁和无人机。这些智能交通工具装备了各类各样的传感器，从摄像头到雷达到激光系统，来帮助其自动运行。好比，自动驾驶汽车能够利用边缘计算， 经过这些传感器在离车辆更近的地方处理数据，进而尽量减小系统在驾驶过程当中的响应时间。

Gartner 公司副总裁兼杰出分析师 Thomas Bittman 说，自动驾驶汽车须要可以自我学习， 而无需链接到云端来处理数据。机器学习技术不依赖于训练大数据集的大型模型，与其相反，能够直接由汽车的计算机自行进行处理，这实质上是边缘计算。

今年早些时候，汽车边缘计算联盟（AECC） 宣布将启动以联网汽车解决方案为重点的项目。该联盟的成员包括DENSO Corporation、丰田汽车、AT&T、爱立信、英特尔等公司。不仅仅是自动驾驶汽车会产生大量的数据并须要实时处理，飞机、火车、地铁和其余交通工具也是如此，无论它们有没有人类驾驶。

例如，飞机制造商庞巴迪（Bombardier） 的 C 系列飞机就装备了大量的传感器来迅速检测发动机的性能问题。在 12 小时的飞行中，飞机产生了多达 844TB 的数据。边缘计算支持对数据进行实时处理，所以该公司可以主动处理引擎问题。

此外，边缘计算还可应用于智能交通管理。好比收集了大量的数据须要处理，不过只有部分数据是有用的。边缘计算可以分析和处理交通硬件自己的数据，并过滤掉不须要的信息，从而消除没必要要的交通拥堵。这减小了须要经过网络传输的数据总量，并有助于下降操做和存储成本。

2.2 智能制造

因为可以减小滞后，边缘计算可能会使得制造流程可以更快速地作出响应和变更，可以实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热以前将其关闭。Bittman 表示，边缘计算能够帮助建立可以感知、检测和学习东西的机器，而无需编程。例如，若是阳光透过窗户照射到机器上，机器最终将可以判断出其温度变化会不会产生问题。

工业机器人的大量使用显得边缘计算更加剧要，若是边缘设备判定机器人极可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂可以实时地评估潜在的故障。若是机器人可以本身处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。不只能够提升生产效率，并且能防止安全隐患。

2.3 医疗保健

现在，人们愈来愈喜欢佩戴健身追踪设备、血糖血压监测仪、智能手表手环和其余监测健康情况的可穿戴设备。但要真正地从所收集的海量数据中获益，实时分析多是必不可少的。许多可穿戴设备直接链接到云上，但也有其余一些设备支持离线运行。一些可穿戴健康监控器能够在不链接云的状况下本地分析脉搏数据或睡眠模式。而后， 医生能够当场对病人进行评估，并就病人的健康情况提供即时反馈。

在医疗保健领域，边缘计算的潜力远不局限于可穿戴设备。快速的数据处理可以给远程患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗管理带来巨大的好处。医生将可以为患者提供更快、更好的护理， 同时患者所生成的健康数据也多了一层安全保护。这些数据的处理将直接发生在更靠近边缘的地方，而不是将隐私数据发送到云端，所以可以避免数据被不当访问的风险。

2.4 智慧农业

边缘计算很是适合应用于农业，由于偏远的位置和恶劣的环境可能存在带宽和网络链接方面的问题。边缘计算则是一种合适的、具备成本效益的替代方案。

智慧农业可使用边缘计算来监测温度、湿度、土壤、光照和设备性能，以及自动让各类设备（好比过热的泵）减缓运转或者关闭。

2.5 智慧能源

边缘计算或许在整个能源行业都很是有效， 尤为是在能源设施的安全监测方面。例如，压力和湿度传感器应当受到严密监控，不能在链接性上出差错，尤为是考虑到这些传感器大多位于偏远地区。若是出现异常状况，好比油管过热，却没有被及时注意到，那就可能会发生灾难性的爆炸。

边缘计算的另外一个好处是可以实时检测设备故障。经过电网控制，传感器能够监控从电动汽车到发电厂的一切设施所产生的能源，有助于相应做出决策来下降成本和提升能源生产效率。

2.6 新零售

一些零售商包括电商正在利用加强现实(AR) 等技术创造更多身临其境的店内环境，以吸引更多购物者。这须要更低的延迟，这是边缘计算发挥做用的地方。零售可使用边缘计算应用程序来加强顾客体验。此外，不少人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心。借助边缘计算，数据能够在本地进行分析，从而减小商业敏感数据泄漏的风险。

此外，金融、家居、办公、安防、新媒体等场景也有边缘计算的用武之地。现阶段，边缘计算距离规模化落地还须要一段时间，相关的解决方案也须要进一步完善和优化。对于不少边缘计算服务商而言，须要广积粮、高筑墙、缓称王。

三. 边缘计算面临的挑战

随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另外一项技术也很重要，它就是雾计算。边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络链接。雾计算使得云更接近于网络的边缘；所以，根据OpenFog的说法， “雾计算老是使用边缘计算，而不是边缘计算老是使用雾计算。”

好比火车场景，传感器可以收集数据，但不能当即就数据采起行动。若是一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是如何运行的，他可使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否须要维修。在这种状况中，数据处理使用边缘计算，但它并不老是即时进行的（与肯定引擎状态不一样）。而使用雾计算，短时间分析能够在给定的时间点实现，而不须要彻底返回到中央云。边缘计算、雾计算都是比较新的概念，容易混淆，下面是几个权威定义，希望能够澄清一下。

Futurum Research：不像云计算依赖数据中心和通讯带宽来处理和分析数据，边缘计算在网络边缘附近处理和分析数据，数据最初在边缘附近加以收集。边缘计算（专一于在网络节点层面处理和分析的一类雾计算）应被视为雾计算的一个事实上的要素。

State of the Edge 2018：将计算能力提供给网络的逻辑末端，以便改善应用和服务的性能、运营成本和可靠性。经过缩短设备与提供给设备的云资源之间的距离，另外减小网络跳数，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。实际上，这意味着沿着今天的集中式数据中心和愈来愈多的现场设备之间的路径，分配新的资源和软件堆栈，而这条路径邻近最后一英里网络，链接基础设施和设备两端。

Research/ 开放雾联盟：“雾”的一端始于边缘设备（咱们在这里定义的边缘设备是生成传感器数据的那些设备，好比车辆、制造设备和“智能”医疗设备），这些设备拥有必要的计算硬件、操做系统、应用软件和链接功能，以便参与分布式分析雾。它从边缘延伸到“近边缘”功能，好比本地数据中心及其余计算资产、企业或运营商无线接入网络内的多接入边缘（MEC）功能、托管服务提供商内的中间计算和存储功能以及互连和托管设施，最终延伸到云服务提供商。这些位置有集成或主机“雾节点”，这些实际上是可以参与整个分布式分析系统的设备。

DavidLinthicum（德勤咨询公司的首席云战略官）：“就边缘计算而言，计算系统和存储系统也位于边缘，尽量接近生成所处理的数据的部件、设备、应用或人。目的是消除处理延迟，由于数据没必要从网络边缘发送到中央处理系统，而后发回到边缘……思科独创的“雾计算”这个术语还指将计算扩展到网络边缘。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，那样企业就能够将计算推送到集中系统或云以外的地方，以得到更好的性能和可扩展性。”

编辑：周川

出自：《新经济导刊》，2018，（11）