物聯網時代，網絡賦予物與物“溝通”的能力，而邊緣計算更像是這張大網內的“裁決者”，哪些“物”能對話，哪些“物”不能對話，需要設備間有判斷或計算的能力，邊緣計算便是這種能力的賦予者。

那么什么是邊緣計算？

在近一兩年，邊緣計算的概念就像雨后春筍般在IT界迅速盛行。與完全基于本地或者云計算的交付方式不用，邊緣計算靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等多方面的關鍵需求。

從現階段來說，邊緣計算交付服務的對象以智能手機等移動設備為主。與純云端的模式相比，業務應用在邊緣交付不僅可以顯著降低云端的壓力，還可以實現毫秒級低延時以及更高的網絡帶寬，能夠保證網絡傳輸效率以及穩定性，特別適用于高清圖像處理、視頻監控、智能交通、智能家居等業務場景。

例如，在銀行大廳內，通過邊緣計算的方式可以快速、智能向金融客戶提供網絡瀏覽、視頻觀看、應用下載等交付服務，客戶可以通過手機獲得更好的體驗，金融服務的黏性也得到大大增強，而云端的壓力也會得到顯著降低。

那么，在物聯網的背景下，邊緣計算將扮演怎樣的角色呢？

首先，可以肯定的說，物聯網的發展離不開邊緣計算。物聯網時代，萬物進行互聯，手機、可穿戴設備以及附帶傳感器的智能設備正在呈爆發式增長。BusinessInsider的優質搜索服務“BI智能”預測，在2020年，企業和政府將有58億個物聯網設備會使用邊緣計算。隨著物聯網應用的不斷成熟，網絡不斷擴大，更多設備加入網絡，海量的數據如何處理，需要從根源解決；網絡不斷的復雜化，網絡延時、網絡堵塞將給物聯網帶來不可估量的損失?，F有的物聯網直接接入云的模式不再適用，邊緣計算將高效、及時并安全地地處理海量數據，將成為萬物互聯時代關注的重點。

其次，邊緣計算能夠提高物聯網設備處理效率。在物聯網時代，海量的設備數據上傳云端，再反饋于終端執行，不僅浪費了云端資源而還影響了數據處理效率。對于有實時數據處理要求的場景，譬如智能駕駛，在監測到障礙物時，如果無法智能化地決策，控制方向避開障礙物，而是先傳入云端再下發指令到車載終端的話，稍有延遲，就會導致事故的發生。

再拿智能安防系統的攝像頭來講，美國部署了3000余萬個攝像頭，每周生成超過40億小時的海量視頻數據。這些數據傳輸的云端數據中心進行處理，不僅需要傳輸成本，更需要存儲成本。而這些數據信息如果能在網絡邊緣側就被存儲與處理，那將大大減少成本并提高設備處理效率。

如何利用現有資源對數據進行預處理，提供緊急響應以及對數據進行數據過濾篩選。這就需要邊緣側根據相應的“規則”進行審核管理。例如新華三的物聯網網關就可以根據場景化需求，定制數據規則，對數據進行預處理，避免大量數據傳向云端浪費資源，并幫助云端騰出更多空間去處理更多的請求優化資源調度。其推出的工業級網關IG550可為邊緣側提供多種業務接口，如RJ45、RS485、WiFi等，可擴展支持Zigbee、BLE、3G／LTE、GPS、DIDO、HDMI、VGA等。開發者可以通過在已安裝的CentOS操作系統上靈活架設應用程序，對邊緣側業務數據進行計算處理，大大提高物聯網設備工作效率。

最后，邊緣計算實現物聯網設備協同。邊緣計算作為一種小型數據中心，盡量靠近終端，便于提升訪問速度和性能。而物聯網應用不斷地增長刺激著邊緣計算更多的需求，越來越多的物聯網設備需要邊緣計算。小到一個安防攝像頭，大到工業設備網關都需要邊緣計算來實現設備間的信息溝通與協同運作。

邊緣計算類似于人類的神經末梢，對于簡單的信息可以直接處理；對于復雜的信息則傳輸給云端（即大腦）。類似于人類對于簡單處理的記憶，邊緣計算可以通過提取到的特征數據的上傳進行追溯。正如所有人類都需要神經末梢式的應對一樣，所有物聯網設備未來都需要配備邊緣計算，這樣才能實現真正的萬物相連。

無論是有實時數據需求的車載終端，還是高帶寬的海量數據傳輸，抑或者是聯網電梯以及高速運轉的波音飛機、高生產速率的流水線都需要邊緣計算的助力。從安全、預測維護、個性化服務等方面提高用戶體驗，完成設備智能化升級。

未來邊緣計算潛力巨大

根據國際電信聯盟電信標準分局ITU－T的研究報告，到2020年，每個人每秒將產生1．7MB的數據，IoT可穿戴設備的出貨量將達到2．37億。IDC也發布了相關預測，到2018年，50％的物聯網網絡將面臨網絡帶寬的限制，40％的數據需要在網絡邊緣側分析、處理與儲存，到2025年，這一數字將超過50％。

美國部署了3000余萬個監控攝像頭，每周生成超過40億小時的海量視頻數據。物聯網領域擁有海量的終端設備，如果這些設備產生的數據聚在一起，會是個天文數字。海量數據的分析與儲存對網絡帶寬提出了巨大的挑戰，而邊緣計算的誕生，就是為了解決這一問題。

總之，邊緣計算作為新興概念進入我們的視野，也會發著這巨大的作用，邊緣計算與云計算的相互補充相得益彰，至于流傳的未來將會替代云計算的觀點，我們且行且看。

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