随着5G 革命的爆发，Edge Computing （边缘计算） 此类词汇开始走向大众的视野，据不完全统计，自2016年起，全球的巨头们开始布局这一生态，例如：亚马逊AWS 发布的GreenGrass 项目、谷歌发布的IOT Core 项目、Intel 的“Cloud Computing at the Edge”项目、微软Azure 发IOT Edge 项目、华为的“全面云化”战略， EC-IOT、阿里云发布的LinkEdge项目以及其他组织所合作的项目等等。边缘计算，从本质上来讲，其一直是云计算中最重要的趋势之一，并且促成了众多用例。随着AI、物联网、智能生态系统以及5G技术的高速发展，成熟的云模型将支持边缘用例的成熟，从而促进了更广泛的边缘计算应用 。边缘计算将扩展其生态系统，并将推动计算、存储和网络产品的成熟周期。
那么，什么是 Edge Computing ？
针对 Edge Computing -边缘计算概念的定义，因所处的行业场景、范围界定以及当前的概念化，使得各组织或机构对其定义没有统一的规范。通常来讲，Edge Computing-边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务，目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。基于上述定义，也可以将其概念定义为指在用户或数据源的物理位置或其附近进行的计算。通过将计算服务靠近这些位置，用户能够得到更快速可靠的服务，公司则能够享受混合云计算带来的灵活性。通过边缘计算，公司能够在许多位置使用和分布公共资源池。
Edge Computing 为何存在或者解决什么问题呢？
通过上述的概念，我们可以清晰地认为，Edge Computing 边缘计算也是一种云计算模型，一种服务，例如，云计算服务、大数据服务。从本质上讲，Edge Computing着重要解决的问题是基于传统云计算（或者说是中央计算）模式下存在的高延迟、网络不稳定以及低带宽瓶颈问题。
边缘计算从本质上来讲，其脱胎于云计算，那么，既然有了云计算，为何还要有边缘计算？不多余吗？
我们都知道云计算，它有着许多的特点：有着庞大的计算能力、海量存储能力、通过不同的软件工具，可以构建多种不同应用。如同生活中那样，我们所使用的各种 APP 产品 ，其本质上都是依赖各种各样的云计算技术，比如视频直播平台、电子商务平台。边缘计算脱胎于云计算，靠近设备侧，具备快速反应能力，但不能应付大量计算及存储的场合。这两者之间的关系，可以用人体的神经系统进行阐述。
接下来，我们了解下 Edge Computing 边缘计算的革命史，具体如下：
边缘计算1.0
1.0 时代，也就是所谓的概念定义时代，边缘计算产业联盟（ECC）2017 年发布的《边缘计算参考架构 1.0》中给出了边缘计算 1.0 的定义。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它从边缘计算的位置、能力与价值等维度给出定义，在边缘计算产业发展的初期有效牵引产业共识，推动边缘计算产业的发展。
边缘计算1.0 参考架构如下图所示：
边缘计算2.0
边缘计算 2.0：边缘计算的业务本质是云计算在数据中心之外汇聚节点的延伸和演进，主要包括云边缘、边缘云和云化网关三类落地形态；以“边云协同”和“边缘智能”为核心能力发展方向；软件平台需要考虑导入云理念、云架构、云技术，提供端到端实时、协同式智能、可信赖、可动态重置等能力；硬件平台需要考虑异构计算能力，如 鲲鹏、ARM、X86、GPU、NPU、FPGA 等。
边缘计算2.0 参考架构如下图所示：
边缘计算3.0
基于模型驱动的工程方法（Model-Driven Engineering MDE），ECC 2018 年提出了边缘计算参考架构 3.0。参考架构 3.0 在每层提供了模型化的开放接口，实现了架构的全层次开放；通过纵向管理服务、数据全生命周期服务、安全服务，实现业务的全流程、全生命周期的智能服务。边缘计算参考架构 3.0 的主要内容包括：
1、整个系统分为云、边缘和现场三层，边缘计算位于云和现场层之间，边缘层向下支持各种现场设备的接入，向上可以与云端对接；
2、边缘层包括边缘节点和边缘管理器两个主要部分。边缘节点是硬件实体，是承载边缘计算业务的核心。边缘管理器的呈现核心是软件，主要功能是对边缘节点进行统一的管理；
3、边缘计算节点一般具有计算、网络和存储资源，边缘计算系统对资源的使用有两种方式：第一，直接将计算、网络和存储资源进行封装，提供调用接口，边缘管理器以代码下载、网络策略配置和数据库操作等方式使用边缘节点资源；第二，进一步将边缘节点的资源按功能领域封装成功能模块，边缘管理器通过模型驱动的业务编排的方式组合和调用功能模块，实现边缘计算业务的一体化开发和敏捷部署。
边缘计算3.0 参考架构如下图所示：
（ 备注：此图源自白皮书）
基于上述 Edge Computing 边缘计算阶段参考架构特性，无不围绕以下几点进行场景应用与落地：
1、延迟特性，计算能力部署在设备侧附近，以便能够对设备请求进行实时响应，而无需去中心节点请求与处理。
2、资源特性，将工作迁移至更接近于用户或是数据采集终端的能力能够降低站点带宽限制所带来的影响。尤其是当边缘节点服务减少了向中枢发送大量数据处理的请求时。
3、数据安全，就近采集、分析以及处理，无需经过网络进行集中式存储，减少传输风险。
最后，我们来了解下Edge Computing 边缘计算的应用场景，既然边缘计算是云计算的重要补充，那么边缘计算的应用场景又有哪些呢？边缘计算模式的基础特性就是将计算能力更接近于用户，即站点分布范围广且边缘节点由广域网络连接。目前，此技术已经在以下业务场景中应用，具体如下所示：
1、移动互联，即物联网领域，目前应用较为广泛，例如应用于远程修复的增强现实、远程医疗、采集公共设施（水力，煤气，电力，设施管理）数据的物联网设备、库存、供应链以及运输解决方案、智慧城市、智慧道路和远程安全保障应用。这些应用都受益于边缘计算就近端处理的能力。
2、卫星通信，该场景以大量可用的终端设备分布于最偏远和恶劣的环境为特征。将这些分散的平台用于提供托管服务极为合理的，尤其是当考虑到极高的延时，有限的带宽以及跨卫星通讯的费用。
3、传统行业，例如供零售、金融、远程连接领域使用的“开箱即用云”：提供了一系列可定制边缘计算环境，这类边缘计算主要提供给企业使用，并服务于特定产业应用。
除上述外，其他行业也有落地，以上为边缘计算相关概念简要介绍，目前，对于边缘计算的发展思路，仍然没有到完全清晰的时刻，仍然等待各大企业对于边缘计算技术的进一步研究。
