全云时代论调过时？边缘计算来抢饭碗

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正餐还是快餐?赶时间的人往往会匆忙塞一口汉堡，而在正式场合则会大摆宴席，需求决定了行为。这就像云计算和边缘计算的关系，如果需要应对大规模业务，选择灵活可扩展的云，如果是应付物联网、VR/AR、AI这种对实时响应有高要求的场景，边缘计算要更胜一筹。换句话说，二者谈不上谁取代谁，而是不同用途和需求的互补关系。

云和边缘计算在IoT时代的互补(图片来自Open Automation Software)

Edge Computing(边缘计算)的理念并不新鲜，但在应用领域却刚刚起步。随着越来越多的工作负载出现在云端，以及物联网等新技术走进生产和生活，对于本地的处理能力提出了额外的需求。而对于云计算来说，其在应对大规模业务有优势，不过这种集中化的数据处理方式在万物互联时代似乎“过时了”。难怪Gartner认为边缘计算正在吃掉云。

数据显示，到2020年物联网带来的经济附加值将达到1.9万亿美元。根据Metcalfe's Law，网络价值和用户数的平方是成正比的，当越来越多的人和智能的物连接在一个网络上，会让整个网络增值。在物联网数据中，至少23%以上的数据是具备分析价值的数据。这意味着，物联网带来的价值不止是管道商的红利，对广告商也有潜在的刺激作用，设备商也可以借此大做文章。

有调研机构预计，未来79%的IoT流量将通过网关接入，50%的网络流量将来自物联网，而物联网将贡献超过500亿的连接。值得一提的是，会有40%的IoT流量在边缘进行处理。再来看一组数据，全球约有3.52亿盏路灯，传统照明能耗大、运维管理成本高，而在华为承接的捷克路灯改造项目中，边缘计算技术的应用使节能效率达到80%，运营成本降低90%。说到这可能会有人问，云计算难道失宠了?

别急，这只是云计算与边缘计算的侧重点有所差异。首先，云计算太大了，而且数据中心通常与数据产生地距离很远，传输过程中也会受到通信网络的影响。比如用户通过遥控器控制家里的空调或者电视，端到端之间是需要响应时间的，信号一来一回的周期可能会延长。其次，传输成本也成问题，前提是还得有个快网速。此外，消费者的使用感受才是边缘计算的主导，而不是企业，这就使得云服务商的设计逻辑需要调整。

举个例子，大家都知道手将要碰到火的时候赶紧把手伸回来，不会等到被烫伤再反应，这就涉及到了响应延迟。边缘计算，顾名思义就是在数据源一侧完成运算，完成运算的设备既可以是智能家电，也可以是PC、移动手机，甚至是摄像头，通过局域网即可实现。此时，边缘计算也充当了信息调度的角色。

物联网的特点是“小、快、灵”，实时交互是体验的核心，数据预处理、低能耗、敏捷连接都是前提条件。从架构上来看，边缘计算物联网解决方案可分为传感控制层、网络层、敏捷控制器和应用层，其中网络层主要实现融合和互联，它的功能除了网络连接和管理，还包括边缘计算，进行现场处理，同时保障业务在本地实现。可以说，边缘计算不仅提供了集成计算、存储、连接的智能开放平台，还能降低安全风险。另一方面，这种计算模式也减轻了云的负担。

当然，边缘计算更大程度上只能是云计算的补充，要说取代未免偏颇。为什么?***，IT复杂度的演进使得异构化数据逐渐增多，这在处理性能上对计算平台提出了考验，如何让“冰箱听懂空调说的话”，还需要在架构层面完善;第二，边缘计算到底有多智能，至少目前看距离智能云还有差距，大规模集中化的数据融合了多种算法，为应用实现带来了多可能性;第三，边缘计算的相关行业标准尚有缺失，ECC联盟只是个开始，商业化应用仍需探索。

结语

边缘计算可以缓解负载瓶颈、延迟、容错等方面的困难，计算是万物互联的中心，“大智能”放在云端，“小智能”放在边缘，仍然是长期趋势。资本层面，像英特尔、ARM这些顶层设计厂商继续加大投入;技术层面，无论是软件层面的开源IoT系统，还是硬件层面的智能网关，正在补足劣势;市场层面，各大厂商相继建立合作组织。通过这三大层面的积累，边缘计算将与云计算协同推进物联网的发展。