2020年将有超过500亿的终端与设备联网

什么是边缘计算?我们先说点其他的，比如人……

我们首先在大脑里勾画一张图，就是一张人类大脑神经网络图，如果你还想不到，那直接看下图：

把云计算看作是大脑，那么边缘计算就像是大脑输出的神经触角，这些触角连接到各个终端运行各种动作。

如果还觉得抽象，那我们再打个不太精准的比方吧。

现在请想象出一只章鱼，就是可以当刺身来吃的那种八爪鱼。

或者这样可爱一点的：

作为自然界中智商最高的无脊椎动物，章鱼能够拥有”概念思维”能力与他两个强大的记忆系统分不开。一个是大脑记忆系统，具有5亿个神经元；另一个是八个爪子上的吸盘，也就是说，章鱼的八条腿可以思考并解决问题。脑子真是个好东西，章鱼有好几个！

我们可以做这样一个类比：云计算看得见摸不着，像章鱼的大脑；边缘计算就类似于那些触手，一个触手就是一个小型的机房，靠近具体的实物。

简单来说，云计算把握整体，而边缘计算更专注于局部，更靠近设备端，更靠近用户。因此，边缘计算的优势显而易见：

01

近水楼台先得月

边缘计算分布式以及靠近设备端的特性注定它实时处理的优势，所以它能够更好的支撑本地业务实时处理与执行。

02

简单不粗暴效率高

边缘计算直接对终端设备的数据进行过滤和分析，节能省时效率还高。

03

省心省力省流量

边缘计算减缓数据爆炸和网络流量的压力，用过边缘节点进行数据处理，减少从设备到云端的数据流量。

04

智能更节能

AI+边缘计算的组合不止是计算，其智能化特点更为明显，另外云计算+边缘计算组合出击，成本只有单独使用云计算的39%。

但是，虽然今后会将越来越多的基础任务交给边缘计算来完成，但是这只能代表边缘所在的装置设备会越来越灵敏，不能直接说这些任务和云计算毫无关系，他们是一种让彼此更完美的存在。

边缘计算和云计算互相协同，彼此优化补充，共同使行业数字化转型。云计算是一个统筹者，它负责长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策等领域运行。边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析，更好地支撑本地业务的及时处理执行。边缘计算靠近设备端，也为云端数据采集做出贡献，支撑云端应用的大数据分析，云计算也通过大数据分析输出业务规则下发到边缘处，以便执行和优化处理。

所以不管是云计算还是边缘计算，不存在一方完全取代另一方的状况，只是在各个擅长的领域各司其职，物尽其用。

所谓万物互联，以时间为横坐标延伸，最大的网络就是物联网。而边缘计算就是靠近物联网边缘的计算、处理、优化和存储过程。基于物联网的发展，边缘计算的应用也十分广泛，从智慧城市、智慧家居、智慧医院、在线直播，到智能泊车、自动驾驶、无人机、智能制造等各方面都有它的身影，制霸物联网的时刻指日可待。

当然，基于边缘计算的关键性，许多行业大佬们都争相入局：

阿里云边缘计算产品Link Edge已经问世。通过这款产品，开发者能够将阿里云的边缘计算能力部署在各种智能设备和计算节点上，比如车载中控、工业流水线控制台、路由器等；英特尔目前已经在工业领域、零售领域做出了更有计算能力的管理平台，来适应更复杂的自动化的场景。可以看出英特尔也在努力顺应物联网、边缘计算等新兴技术趋势。

当然万物都有双面性，边缘计算的发展也存在不小的挑战性：

❉ 跨界协作的挑战

制造、能源、公共事业等行业要实现智能化，需要整合机械、电子、ICT等跨行业技术，边缘计算首先要实现OT和IT领域的深度协作，并将行业专有技术与知识与ICT数字化技术相结合。

❉ 技术碎片化挑战

边缘侧技术体系的每个领域都有大量的技术选择：目前业界有超过6种以上的工业实时以太技术，超过40种工业总线，还有多种公私有云平台。技术碎片化给系统间的互联互通、数据价值的挖掘带来的巨大的挑战和成本。

❉ 技术不确定性挑战

人工智能、区块链等新技术在行业应用还是早期探索阶段，存在不确定性风险。这些技术的早期应用者希望降低技术投资风险，获得技术应用的商业回报。

不过，按照IDC的统计数据，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，边缘计算所面对的市场规模非常巨大。

物联网的存在就是不断创造新的生态，在未来两个毫无关系的人可以通过各种方式连接，由此看来，边缘计算将是一个很大的产业和生态，脑洞已开，就等你来！