“小而美”的边缘计算不边缘

张力平

边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘计算的核心目的就是在网络边缘侧实现更高的智能。边缘计算不仅要处理本地数据，也需要在异构环境中实现跨厂商、跨应用的集成和互操作。

边缘計算横跨运营技术、信息技术、通信技术等多个领域，涉及网络联接、数据聚合、芯片、行业应用等多个产业链角色。

边缘计算是一种分布式运算架构，将应用程序、数据与服务的运算，由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘计算将原本完全由中心节点处理的大型服务分解、切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快数据处理与传送速度，减少延迟。在这种架构下，数据分析与知识产生更接近于数据源，因此更适合处理大数据。

边缘计算其实并不“边缘”，而且意义重大。“小而美”的边缘计算和“大而全”的云计算有些类似，都是处理大数据的计算运行方式。不同的是，边缘计算相对于云计算更靠近用户端，提供更高的实时性和便捷性。边缘计算犹如人类的神经末梢，对简单的刺激进行自处理并将处理的特征信息反馈给云端大脑，而复杂信息则直接传输给云端大脑。采用边缘计算，数据不必都传到遥远的云端，许多数据在边缘侧就能解决。边缘计算更适合实时数据分析和智能化处理，也更高效、安全。

边缘计算是信息通信技术与运营技术融合的支撑与使能技术，与物联网密切相关。无论是企业级的智能工业、智能农业、智能物流、智能电网和智能环保等行业应用，还是智能家居、智能医疗、可穿戴设备的消费级物联网应用，对边缘计算的需求都十分可观。

边缘计算横向发展通用计算能力，纵向整合垂直行业应用，是物联网应用落地的催化剂，并正成为智能社会实现的关键。在一些应用场景中，可以在边缘端做分析，同时也在云端做深入分析，使两者各展所长。