边缘计算是什么？

边缘计算指的是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。这些物或数据源头的一侧搭载着融合网络、计算、存储、 应用核心能力的边缘计算平台，为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。

边缘计算是什么？

举个最简单的例子：在焊接机器人焊接两个钢制部件时，焊点如何选择？是偏左一点儿还是偏右一点儿，是偏上一点儿还是偏下一点儿？虽然冲压出来的钢板都是统一标准出来的，但是两个部件结合时难免会有细微差别，通过可视化观察以及边缘计算，机器人可以自己判断最优焊点的位置，将两个部件焊接牢固。每次焊接的数据通过网络上传至云端储存，用以机器学习。如果没有边缘计算，都通过云计算来判断焊点位置，生产效率会降低，同时焊点也可能千篇一律，有些部件可能正好赶上并不是最优的焊点位置，给焊接上了。

边缘计算，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，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
自动化事实上是一个以“控制”为核心。控制是基于“信号”的，而“计算”则是基于数据进行的，更多意义是指“策略”、“规划”，因此，它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。就像对全国的高铁进行调度的系统一样，每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整，它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。
简单地说，传统自动控制基于信号的控制，而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。
值得注意的是，边缘计算、雾计算虽然说的是低延时，但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言，仍然是非常大的延迟的，边缘计算所谓的“实时”，从自动化行业的视角来看——很不幸，依然被归在“非实时”的应用里的。

什么是边缘计算？

简单理解边缘计算，就是用网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在终端处理，减少延迟，从而实现实时和更高效的数据处理，是对云计算的补充。

边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧， 融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，充分利用整个路径上各种设备的处理能力，就地存储处理隐私和冗余数据，降低网络带宽占用，提高系统实时性和可用性，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私等方面的关键需求。

通俗来说，边缘计算就是将云端的计算存储能力下沉到网络边缘，用分布式的计算与存储在本地直接处理或解决特定的业务需求 ，用以满足不 断出现的新业态对于网络高带宽、低延迟的硬性要求。

为什么这么火？

就目前来说，5G将普及，而目前也没有出现与5G有关的“杀手级”应用，但回看主流的三个应用场景，每一个都产生海量的数据，且或多或少都对低时延有要求。

增强型移动宽带（eMBB）：面向VR、AR、4K/8K高清直播、安防摄像头、云游戏等消费互联网场景；

超可靠低时延（uRLLC）：面向无人驾驶、工业互联网等物联网垂直行业的特殊应用场景；

海量机器类通信（mMTC）：面向智能井盖、智能水电表这类以传感和数据采集为目标的物联网应用场景。

借助边缘的发展，原本需要在云端运行的人工智能技术可以由此下行到边缘端，创造更大的应用价值。

“边缘计算”的概念本身并不是一个“新鲜词”。早在2003年，CDN服务商Akamai就与IBM合作推出了最早的“边缘计算”。如果以时间维度看，从亚马逊在2006年推出AWS看作是云计算的起点开始，那么它要比云计算被提出的时间更更加的早。
不过，过去很多年的时间由于技术和应用场景等各种原因，边缘计算一直没有获得太多的关注，直到5G时代的到来，才让一直处在“很边缘”的边缘计算得到了全新的发展良机。
云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
云计算vs边缘计算
云计算的不足
随着边缘计算的兴起，在太多场景中需要计算庞大的数据并且得到即时反馈。这些场景开始暴露出云计算的不足，主要有以下几点：大数据的传输问题：据估计，到2020 年，每人每天平均将产生 15GB 的数据。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，以中心服务器为节点的云计算可能会遇到带宽瓶颈。数据处理的即时性：据统计，无人驾驶汽车每秒产生约 1GB 数据，波音 787 每秒产生的数据超过 5GB；2020 年我国数据储存量达到约 39ZB，其中约 30% 的数据来自于物联网设备的接入。海量数据的即时处理可能会使云计算力不从心。隐私及能耗的问题：云计算将身体可穿戴、医疗、工业制造等设备采集的隐私数据传输到数据中心的路径比较长，容易导致数据丢失或者信息泄露等风险；数据中心的高负载导致的高能耗也是数据中心管理规划的核心问题。
边缘计算的优势和发展
边缘计算的发展前景广阔，被称为“人工智能的最后一公里”，但它还在发展初期，有许多问题需要解决，如：框架的选用，通讯设备和协议的规范，终端设备的标识，更低延迟的需求等。随着 IPv6 及 5G 技术的普及，其中的一些问题将被解决，虽然这是一段不小的历程。相较于云计算，边缘计算有以下这些优势。
优势一：更多的节点来负载流量，使得数据传输速度更快。
优势二：更靠近终端设备，传输更安全，数据处理更即时。
优势三：更分散的节点相比云计算故障所产生的影响更小，还解决了设备散热问题。
两者既有区别，又互相配合上文讲了云计算的缺点以及边缘计算的优点，那么是不是意味着在未来，边缘计算更胜云计算一筹呢？其实不然！云计算是人和计算设备的互动，而边缘计算则属于设备与设备之间的互动，最后再间接服务于人。边缘计算可以处理大量的即时数据，而云计算最后可以访问这些即时数据的历史或者处理结果并做汇总分析。

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