物聯(lián)網(wǎng)的核心在于物與物、人與物的強關(guān)聯(lián)，而多數(shù)時候的彼此聯(lián)系會發(fā)生在本地。也就是說，計算、存儲、分析等需求響應(yīng)通常在距離物理位置較近的地方完成，而不是傳輸?shù)角Ю镏獾臄?shù)據(jù)中心。這種就近處理的方式耗時更短，而且足以應(yīng)付本地業(yè)務(wù)交互的輕量化需求，推動著云計算向分布式延伸。

　　分布式云計算來了（圖片來自servertech）

物聯(lián)網(wǎng)讓云離散化

一直以來，技術(shù)的更迭總是伴隨著應(yīng)用場景的變遷，從最初大型機的集中處理到后來的分布式架構(gòu)，越來越多的需求趨于離散化和碎片化。如今，大型設(shè)備會集中處理大規(guī)模的核心計算，而低延遲、快響應(yīng)的計算需求則會交給“邊緣設(shè)備”——既可以是PC、手機、電視盒子，也可以是攝像頭，甚至是ATM機。未來，當嵌入式芯片的性能不再是瓶頸，這種終端計算的方式勢必將更加普遍。

IDC預(yù)計，到2020年全球?qū)⒂谐^500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，超過40%的數(shù)據(jù)要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進行分析、處理與存儲。如此大的數(shù)據(jù)量傳輸?shù)皆贫?，對網(wǎng)絡(luò)帶寬和存儲能力都是考驗，更不要說通訊過程中的安全風險。以往，前端設(shè)備會將采集到的信息傳回數(shù)據(jù)中心，由后者運算處理后發(fā)送指令，再由設(shè)備執(zhí)行用戶的需求。這樣一來，無疑加重了數(shù)據(jù)中心的負擔。

重新定義云管端

既然數(shù)據(jù)產(chǎn)生在本地，為何不能讓設(shè)備自己解決問題呢？舉個例子，工業(yè)機器人對處理任務(wù)有著實時性的要求，通過云端傳到數(shù)據(jù)中心可能只是不到1秒的延遲，但要是乘以整個生產(chǎn)線上機器人的數(shù)量，顯然是一次“大面積延誤”。相比之下，邊緣計算不僅能夠做到快速處理，還可以根據(jù)現(xiàn)場情況作出判斷，結(jié)合軟件選取最優(yōu)的操作。

此外，邊緣計算削弱了網(wǎng)絡(luò)和存儲環(huán)境的影響。當機器人在礦井下作業(yè)時，通訊信號偏弱怎么辦？沒有了云，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備隨即罷工，這顯然不是人們想看到的。此時，邊緣計算可以利用自身的運算和處理能力迅速作出響應(yīng)。

架構(gòu)層面，邊緣計算物聯(lián)網(wǎng)解決方案可分為傳感控制層、網(wǎng)絡(luò)層、敏捷控制器和應(yīng)用層，其中網(wǎng)絡(luò)層主要實現(xiàn)融合和互聯(lián)，它的功能除了網(wǎng)絡(luò)連接和管理，還包括邊緣計算，進行現(xiàn)場處理，同時保障業(yè)務(wù)在本地實現(xiàn)?？梢哉f，邊緣計算重新梳理了“云管端”之間的關(guān)系，一方面提升了云資源的使用效率，另一方面也讓終端有了更高的話語權(quán)。

邊緣計算前景可期

從商業(yè)邏輯來看，消費者的使用感受才是邊緣計算的主導，而不是企業(yè)，這不僅需要云服務(wù)商轉(zhuǎn)變思路，同時也為中小企業(yè)提供了機會。云計算市場的平臺化趨勢加劇，核心資源和份額都掌握在巨頭手中，而未來會有40%的IoT流量在邊緣處理，這無疑蘊含著彎道超車的可能。

從長期發(fā)展來看，無論是中國制造2025還是工業(yè)4.0，物聯(lián)網(wǎng)都將在其中扮演重要角色；同時，融合AI的軟硬件加速普及，將帶來更多基于終端的處理需求；再者，5G商業(yè)化的腳步正在推進，也會進一步強化邊緣計算高帶寬、低延遲的能力。

目前，一些云服務(wù)商已經(jīng)推出了邊緣智能計算解決方案，將邊緣IoT與混合云相結(jié)合，允許用戶自行定制物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，在本地完成數(shù)據(jù)處理，并且兼顧了大規(guī)模云平臺的配置、部署和管理功能。