边缘计算是大势所趋的吗

前阵子边缘计算概念股被狂炒，众多真假专家纷纷提出对这一技术的理解和展望，股民们高涨的热情弄得我都不敢发声了。如今眼见那些边缘计算概念股冲高回落，我也终于可以阐述自己对边缘计算的观点了。今天说说，为什么我认为边缘计算会成为云计算的下一步拓展方向，是大势所趋。

边缘计算弥补传统云计算的不足

对于IT领域来说，云计算技术的出现和成长既属于意料之外，又似乎在情理之中。

本世纪初，一些互联网性质的企业提出“云计算”这一理念，当时恐怕没有人想到，云计算狂飙突进十年之后，会把那些IT领域的巨无霸硬件厂商打得满地找牙。云计算以通信和互联网等技术为基础，改变了基础设施、平台及应用等服务的增加、使用和交互模式。从使用者角度来说，云计算能够提供成本更低、效率更高的服务，大大加速了数字化的进程。

相对于各自独立的传统硬件平台，云计算通过资源共享和灵活调度，能够降低基础设施的供应成本。如今，没有人再否认云计算是IT的一种形态，越来越多的客户和企业基于云计算进行IT建设。

在传统的云计算技术架构中，主要采用全集中的方式进行云计算中心的建设和运营，资源都集中在总部，或者全球分别部署几个节点，客户通过互联网来使用云计算资源。随着云计算技术的发展和应用的普及，人们渐渐发现，这种全部集中模式的云计算未必是最优的解决方案，比如对于以下场景。

第一类是前端采集的数据量过大，如果按照传统模式全部上传的话，成本高、效率低，典型的就是影像数据的采集和处理。

第二类是需要即时交互的场景，如果数据全部上传，在中央节点处理再下发，往往传输成本高、时延长，典型的就是无人驾驶场景。

第三类是对业务连续性要求比较高的业务，如果遇到网络问题或者中央节点故障，即便是短时间的云服务中断都会带来严重影响。

除此之外还有安全信任的问题。有些客户不允许数据脱离自己的控制，更不能离开自己的系统，要让这样的系统上云，集中式的云计算中心就搞不定了。

那么云计算有没有可能进一步演化，提高对需求和场景的适应力呢？在这样的背景下，边缘计算技术作为云计算技术的延伸和补充，进入了人们的视野。

边缘计算与云计算中心的关系

为便于表述，我把传统的集中化的云计算系统（包括计算和存储）称为云计算中心，相对而言，边缘计算节点可并非一定部署在客户侧或者终端。从概念上讲，将数据的存储和计算部署在云计算中央节点之外的，都是边缘计算的范畴，因此数据采集点（如探头）、集成处理设备（如自动驾驶汽车）、属地部署的系统（如企业的内部IT系统）或数据中心（如根据安全要求建立的本地数据存储系统）等，都可以作为边缘计算的节点。

边缘计算节点与云计算中心是一个逻辑的整体。边缘计算节点可以在云计算中心的统一管控下，对数据或者部分数据进行处理和存储，用以节约资源，降低成本，以及提高效率和业务连续性，满足数据本地存储与处理等安全合规的要求。

云计算中心和边缘计算节点之间可以有这样几种关系：

一是边缘计算节点进行数据的初步处理，处理程序相对固定，主要目的是降低传输成本，提高运营效率。在本地将图像等非结构化数据转化为结构化信息，甚至引入人工智能等技术，将很多工作都部署在本地，既可以大大减少对传输资源的依赖和消耗，还能大幅提高本地的数据响应速度。

二是由云计算中心将算法下发到边缘计算节点，由边缘技术节点提供算力对本地的数据进行处理，结果也存放在本地。这样主要是满足安全管控隐私保护方面的要求，同时又能够发挥云服务快速迭代刷新的优势，确保数据处理的规则可以及时更新。

三是将边缘计算节点作为云计算中心系统的延伸，通过分布式计算技术和合理的资源调度管理，把边缘计算节点的算力、存储等资源和云计算中心统一管起来，形成逻辑集中、物理分散的高效运转的云计算平台。

如今边缘计算还处于迅速发展和成长的阶段，不同的应用场景中，边缘计算节点和云计算中心的分工不同，协作模式不同；甚至同样业务场景、同样概念下，技术实现方案也可能大相径庭。云计算中心与边缘计算节点的分工并没有一定之规，协作模式也有很多组合，有的时候边缘计算需要云计算中心强大的计算能力和海量存储的支持，有的时候云计算中心需要边缘计算节点对海量数据及隐私数据进行处理，不同的技术组合衍生出很多新的解决方案，推动云计算的技术发展和应用拓展。

结语

如果说前十年云计算的发展主要是技术驱动的话，那么当越来越多的IT人士接受云计算的理念，希望让这一技术理念更加符合实际场景的时候，应用逐渐成为云计算的发展驱动力；而传统中心化的不足之处，成为边缘计算发展的重要机会。