邊緣計算指的是在網(wǎng)絡邊緣結(jié)點來處理、分析數(shù)據(jù)。這里，我們給出邊緣結(jié)點的定義，邊緣結(jié)點指的就是在數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭和云中心之間任一具有計算資源和網(wǎng)絡資源的結(jié)點。比如，手機就是人與云中心之間的邊緣結(jié)點，網(wǎng)關(guān)是智能家居和云中心之間的邊緣結(jié)點。在理想環(huán)境中，邊緣計算指的就是在數(shù)據(jù)產(chǎn)生源附近分析、處理數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)，進而減少網(wǎng)絡流量和響應時間。

　　邊緣計算則通過將邊緣結(jié)點（包括智能家電、手機、平板等）產(chǎn)生數(shù)據(jù)，上傳到云中心，服務提供商也產(chǎn)生數(shù)據(jù)上傳到云中心。邊緣結(jié)點發(fā)送請求到云中心，云中心返還相關(guān)數(shù)據(jù)給邊緣結(jié)點。

　　借助于邊緣計算，在人臉識別領域，響應時間由900ms減少為169ms，把部分計算任務從云端卸載到邊緣之后，整個系統(tǒng)對能源的消耗減少了30%-40%。數(shù)據(jù)在整合、遷移等方面可以減少20倍的時間。隨著數(shù)據(jù)雪崩，預測到2025年，全球數(shù)據(jù)將增長10倍，達到163 Zettabytes。將計算和數(shù)據(jù)移動到更接近用戶的位置是有必要的。反過來，這將導致出現(xiàn)許多不同的邊緣計算“平臺”：無線邊緣、移動邊緣、建筑邊緣。

　　和云計算類似，邊緣計算也是處理數(shù)據(jù)的一種方式，但不同的是，云計算需要把數(shù)據(jù)上傳到云端，而邊緣計算則少去了上傳步驟，將數(shù)據(jù)直接在本地處理。隨著物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的設備接入網(wǎng)絡，數(shù)據(jù)量則會成指數(shù)倍的增長，數(shù)據(jù)量一旦大了，如果數(shù)據(jù)都通過云計算來傳輸，網(wǎng)絡時間消耗太大。

　　云服務的推動：云中心具有強大的處理性能，能夠處理海量的數(shù)據(jù)。但是，將海量的數(shù)據(jù)傳送到云中心成了一個難題。云計算模型的系統(tǒng)性能瓶頸在于網(wǎng)絡帶寬的有限性，傳送海量數(shù)據(jù)需要一定的時間，云中心處理數(shù)據(jù)也需要一定的時間，這就會加大請求響應時間，用戶體驗極差。

　　物聯(lián)網(wǎng)的推動：現(xiàn)在幾乎所有的電子設備都可以連接到互聯(lián)網(wǎng)，這些電子設備會后產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的云計算模型并不能及時有效的處理這些數(shù)據(jù)，在邊緣結(jié)點處理這些數(shù)據(jù)將會帶來極小的響應時間、減輕網(wǎng)絡負載、保證用戶數(shù)據(jù)的私密性。

　　終端設備的角色轉(zhuǎn)變：終端設備大部分時間都在扮演數(shù)據(jù)消費者的角色，比如使用智能手機觀看愛奇藝、刷抖音等。然而，現(xiàn)在智能手機讓終端設備也有了生產(chǎn)數(shù)據(jù)的能力，比如在淘寶購買東西，在百度里搜索內(nèi)容這些都是終端節(jié)點產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

　　下面兩幅圖，圖1是傳統(tǒng)云計算模型下的范式，最左側(cè)是服務提供者來提供數(shù)據(jù)，上傳到云中心，終端客戶發(fā)送請求到云中心，云中心響應相關(guān)請求并發(fā)送數(shù)據(jù)給終端客戶。終端客戶始終是消費者的角色。圖2是現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展下的邊緣計算范式。邊緣結(jié)點（包括智能家電、手機、平板等）產(chǎn)生數(shù)據(jù)，上傳到云中心，服務提供商也產(chǎn)生數(shù)據(jù)上傳到云中心。邊緣結(jié)點發(fā)送請求到云中心，云中心返還相關(guān)數(shù)據(jù)給邊緣結(jié)點。

圖1云計算范式

圖2邊緣計算范式