云計算是計算服務(wù)的集中化，以最簡單的形式利用共享數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施和規(guī)模經(jīng)濟來降低成本。然而由于路由器跳數(shù)，虛擬化技術(shù)的引入帶來的數(shù)據(jù)包延遲或數(shù)據(jù)中心內(nèi)的服務(wù)器延遲是云計算遷移的關(guān)鍵問題，邊緣計算的概念近年來日趨火熱，同時邊緣計算還是OpenStack中的創(chuàng)新驅(qū)動力。

邊緣計算，是一種分散式運算的架構(gòu)，將應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)資料與服務(wù)的運算，由網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點，移往網(wǎng)絡(luò)邏輯上的邊緣節(jié)點來處理。邊緣運算將原本完全由中心節(jié)點處理大型服務(wù)加以分解，切割成更小與更容易管理的部分，分散到邊緣節(jié)點去處理。邊緣節(jié)點更接近于用戶終端裝置，可以加快資料的處理與傳送速度，減少延遲。

邊緣計算涵蓋非常廣泛的技術(shù)，包括點對點、網(wǎng)格計算、霧計算、區(qū)塊鏈和內(nèi)容傳輸網(wǎng)絡(luò)（CDN），邊緣計算在移動領(lǐng)域深受歡迎，現(xiàn)在幾乎遍及各行各業(yè)。

在很多情況下，邊緣計算和云計算是共生關(guān)系。隨著物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，未來將會出現(xiàn)數(shù)據(jù)大爆炸的狀況。完全依賴云計算來進行數(shù)據(jù)傳輸和處理將會造成巨大的網(wǎng)絡(luò)延遲，邊緣計算將數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點進行處理能夠有效減少數(shù)據(jù)的傳輸和處理，但通過云計算的遠程存儲仍然至關(guān)重要。

云計算承載著業(yè)界的厚望，業(yè)界曾普遍認為，未來計算功能將完全放在云端。但是隨著接入設(shè)備的增長，在傳輸數(shù)據(jù)、獲取信息時，帶寬越來越捉襟見肘，尤其是隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，云計算在應(yīng)對聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和智能設(shè)備增長的大潮下逐漸不能滿足需求。搭配了分布式的邊緣計算之后，通過智能路由等設(shè)備和技術(shù)，在不同設(shè)備之間傳輸數(shù)據(jù)可以有效減少網(wǎng)絡(luò)流量，降低數(shù)據(jù)中心的負荷。

邊緣計算的起源可以追溯到上個世紀90年代，當時Akamai推出了內(nèi)容傳送網(wǎng)絡(luò)（CDN），該網(wǎng)絡(luò)在接近終端用戶設(shè)立了傳輸節(jié)點。這些節(jié)點能夠存儲緩存的靜態(tài)內(nèi)容，如圖像和視頻等。邊緣計算通過允許節(jié)點執(zhí)行基本的計算任務(wù)來進一步理解這一概念。1997年，計算機科學家Brian Noble演示了移動技術(shù)如何將邊緣計算用于語音識別，兩年后這種方式也被用來延長手機電池的壽命。當時這一過程被稱為“cyber foraging”，這也是蘋果的Siri和Google的語音識別的工作原理。

1999年出現(xiàn)了點對點計算（peer-to-peer computing），隨著2006年亞馬遜公司發(fā)布了EC2服務(wù)的發(fā)布，云計算正式問世，自此以后各大規(guī)模的企業(yè)紛紛采用云計算。2009年發(fā)布了移動計算匯總的基于虛擬機的Cloudlets案例詳細介紹了延遲與云計算之間的端到端關(guān)系。該文提出了兩級架構(gòu)的概念：第一級是云計算基礎(chǔ)設(shè)施，第二級是由分布式云元素構(gòu)成的cloudlet。這是現(xiàn)代邊緣計算的很多方面的理論基礎(chǔ)，2012年思科推出了旨在提升物聯(lián)網(wǎng)可擴展性的分布式云計算基礎(chǔ)設(shè)施“霧計算”。

霧計算的概念中有很多是目前我們理解的邊緣計算的理念，包括純分布式系統(tǒng)，如區(qū)塊鏈、點對點或混合系統(tǒng)，其中比較典型的是AWS的Lambda@Edge、Greengrass和Microsoft Azure IoT Edge，邊緣計算目前已經(jīng)成為推動采用物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)。

邊緣計算的分布式架構(gòu)意味著隨著延遲的降低，它能夠提高彈性，降低網(wǎng)絡(luò)負載，并且更加容易實現(xiàn)可擴展。

邊緣計算的數(shù)據(jù)處理從數(shù)據(jù)源就已經(jīng)開始了，一旦完成了數(shù)據(jù)處理，只需要發(fā)送需要進一步分析的數(shù)據(jù)。這大大減少了組網(wǎng)需求和集中式服務(wù)的瓶頸，此外對于其他的邊緣位置或者在設(shè)備上緩存數(shù)據(jù)的潛力，用戶可以避免中斷并提高系統(tǒng)的彈性。這減少了擴展集中式服務(wù)的需求，因為它們需要處理的流量相對較少，可以節(jié)省成本、降低設(shè)備復雜性和管理。

邊緣計算將會如何發(fā)展？隨著越來越多的終端用戶通過邊緣計算來提高性能、功能，我們將會看到邊緣計算的爆炸式增長。邊緣計算可加速數(shù)據(jù)流生成，包括毫無延遲的實時數(shù)據(jù)處理。智能應(yīng)用程序和設(shè)備得以在數(shù)據(jù)創(chuàng)建之時進行即時相應(yīng)，從而減少延遲時間。這對自動駕駛汽車等技術(shù)及企業(yè)發(fā)展來說至關(guān)重要。

邊緣計算可在來源附近就地高效地處理大量數(shù)據(jù)，減少 Internet 帶寬使用。成本得以縮減的同時，還可確保遠程應(yīng)用程序的高效使用。此外，用戶無需將數(shù)據(jù)傳輸至公有云即可處理數(shù)據(jù)，從而提高了敏感數(shù)據(jù)的安全性。

邊緣計算不僅可以解決聯(lián)網(wǎng)設(shè)備自動化的問題，且對數(shù)據(jù)傳輸量的要求降低，能夠在云計算的基礎(chǔ)上消除數(shù)據(jù)存儲及數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的高速發(fā)展，邊緣計算作為其關(guān)鍵技術(shù)也將會獲得巨大的成功。