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1 邊緣計算和云計算

要想搞清楚邊緣計算，就得先了解云計算，及二者的關系。這里要說明的是，雖然云計算已經被我們廣泛地使用，但云計算并沒有一個統一的定義，邊緣計算也一樣。至于霧計算，就更沒有存在感了，并且其概念并沒有統一標準，因此，在大的范疇里面，也歸類在邊緣計算。

“云計算”，就是把處理這些大數據的計算功能完全放在云端。以云平臺作為計算基礎，管理著數量巨大的CPU、存儲器、交換機等大量硬件資源，以虛擬化的技術，來整合一個數據中心或多個數據中心的資源，屏蔽不同底層設備的差異性，以一種透明的方式向用戶提供計算環境、開發平臺、軟件應用等在內的多種服務。

邊緣計算指的是在網絡邊緣結點來處理、分析數據。什么又是邊緣結點呢？邊緣結點指的就是在數據產生源頭和云中心之間，任一具有計算資源和網絡資源的結點。如最靠近物的終端設備傳感器、采集器，以及路由器、網關、機頂盒、代理服務器、基站、PLC、工業PC等，都可以說是邊緣結點。

關于邊緣計算的理解有很多，如華為提出的“章魚說”。章魚擁有巨量的神經元，但60%分布在章魚的八條腿（腕足）上，腦部僅有40%。章魚在捕獵時異常靈巧迅速，腕足之間配合極好，從不會纏繞打結。章魚用“多個小腦+一個大腦”來決策，這就是邊緣計算。還有比如“公司說”“仿生說”等，但都脫離不了我們之前提到的，在網絡邊緣結點就近處理采集到的數據，而不需要將大量數據上傳到遠端的核心管理平臺。

例如，通過速度和能耗傳感器的數據，即時計算燃料經濟性的車輛，而在車輛中執行這種計算的計算機可以被認為一種邊緣計算設備。

2 邊緣計算架構

在工業現場，用戶可能沒有部署專用邊緣服務器的物理空間或資源，因此邊緣計算功能可能需要嵌入現有基礎設施中，例如傳感器、網關、PLC、工業PC，或工廠端其他各種設備。

在AZFT物聯網實驗室從事邊緣計算相關研究工作的韓天嘯博士就提出，最靠近物的是傳感器終端和采集器，而傳感器終端和采集器之間也會有計算資源的不同，在不添加新設備的情況下，可以通過終端設備間的P2P通訊組成一個邊緣網絡，設定或自選舉出一個或幾個計算能力強的節點，作為數據匯聚節點，做適當的數據預處理后，與上一層網絡節點進行通訊。首要目標減少異構數據，其次是可以引入命名機制，便于管理，此外可以引入數據的過濾清洗等隱私保護機制。這一次的邊緣計算是在采集器、路由器等嵌入式設備上實現的。引入規則引擎后，進行多變量間的關聯性設計，可以做到對于環境的感知，比如智能家居。

邊緣計算的架構一般分為三個部分，除了上面提到的物終端間的邊緣計算，還有基于私有邊緣節點的邊緣計算、基于公共邊緣設備的多接入邊緣計算。

基于私有邊緣節點的邊緣計算，需要在局域網部署邊緣服務器或能力較強的網關設備，除了具有物終端邊緣計算設備的能力外，本層次邊緣計算具備多種功能，更強大的數據處理能力，對于數據具有一定的存儲能力，和一定的人工智能能力。

基于公共邊緣設備的多接入邊緣計算，需要在多網絡匯聚點設置邊緣服務器群，可以做到快速內容分發，提高服務的實時性，應對主干網絡可能出現的擁堵情況。

3 邊緣計算需要的平臺、硬件和軟件

要想實現邊緣計算，需要哪些平臺、硬件及軟件呢？一般地，邊緣計算使用微服務容器技術，這樣可以屏蔽操作系統帶來的底層異構問題，而且方便管理。在硬件上，一般的邊緣計算節點是基于X86或arm架構微處理器的硬件，需要運行AI或ML推理的需要專業芯片或FPGA。我們從云廠商、硬件廠商聯盟與開發軟件基金會來看下。

3.1云計算廠商

通常來說，邊緣不需要處理所有數據，而是和云端協同，共同完成計算。所以，所有的邊緣計算實踐都需要云端配置和邊緣端部署。云計算廠商中AWS、微軟和阿里云是邊緣計算最早發力的。

其中AWS推出了Greengrass，微軟推出了Azure IoTedge，而阿里云則推出了linkedge等邊緣計算工具。這些工具均實現了定義中所介紹的，將云端能力遷移到設備中，既可以在本地處理數據，又可以利用云端的優勢。對這三家邊緣計算平臺的各方面作一比較（見上表）。

3.2硬件廠商

目前，不同廠家的終端設備只與自己廠家的軟件兼容。盡管如此，這些廠家現有的邊緣計算套件也有很大的參考價值。

谷歌的EdgeTPU是一個專門在邊緣上實現機器學習推理的超大規模集成電路芯片，配合cloud TPU可以完成AI和ML的算法訓練和部署。具體來說，Cloud TPU可以實現獨占或彈性的云端TPU加速訓練，而edge tpu在體積和功耗小的物理器件上實現了高性能，實現了邊緣上的高精度AI算法，兩者可以結合可以實現端到端、云到端的軟硬件基礎設施來促進AI算法的實用。

NI、研華、凌華等硬件廠商的邊緣計算實踐是以硬件能力為核心的，其中FPGA是核心器件，由于FPGA的硬件邏輯可以本地配置，同時能完成告訴的AI和ML算法推理。所以使用邊緣計算對于硬件廠商有天然的優勢。用邊緣節點設備和可以遠程更新配置的軟件，可以完成邊緣的數據壓縮和匯聚以及服務器和邊緣的協同。但是，因為硬件廠商自身不具備云計算能力，云端的開放與集成是一個短板。

● NIIC-3173工業控制器，具有2.20GHz Intel Core i7雙核處理器，四GigE端口，雙USB3.0端口，適用于極端環境的自動化和控制應用，售價在300K。

● 凌華SETO-1000戶外服務器具有E5 Xeon處理器，雙GigE端口，雙SFP+端口，適用于適用于極端環境的自動化和控制應用，售價174K。

● 研華EIS-D150邊緣智能服務器具有Core i5 6300U，運行win10操作系統，并擁有自行研發的WISE-Agent邊緣IoT套件，售價13K。

● 華為AR502網關內置工業級LTE模塊，提供大帶寬、低時延的無線訪問能力，并提供豐富的本地接口，包括千兆以太接口、RS485/RS422、RS232、RF、ZigBee等，可連接各種以太設備、串口設備和RF設備，售價9K。

● 谷歌edgetpu預計在十月發售，在之前intel發布的Movidius Neura lCompute Stick，NCS的優勢就是低功耗，它可以在不到1瓦的工作功率下運行一個經過完全訓練的神經網絡，在不增加耗電和主機處理器壓力的情況下，賦予機器的深度學習能力，僅售$79。而特斯拉的數據中心級TeslaP100顯卡售價169K。

3.3軟件基金會

軟件基金會主要服務于開發者來使用邊緣計算，同時開發者也會反哺開源基金會，故此邊緣計算在軟件基金會發展是最早的。Openstack一直以來被認為是有可能替代AWS云的開源軟件，在邊緣設備使用Openstack可以實現邊緣計算，在Openstack的不同網絡分層中部署相應的邊緣計算應用。

同樣，隸屬于linux基金會的edgeX項目也是一個邊緣計算軟件，他是基于docker的一些列微服務的集合，又可以劃分為四個微服務層——核心服務層、支持服務層、開放服務層、設備服務層。此外linux基金會在2018年開源了一個叫Akraino的項目，Akraino是一個開源軟件棧，同樣使用虛擬機和容器技術，它可以通過對于底層的靈活優化，在邊緣將應用的延時控制在20ms以內。

4 邊緣計算和云計算的關系

為什么有了云計算，還會出現邊緣計算的呢？可以說，邊緣計算是為了彌補云計算的不足。

云計算可以進行非實時、長周期數據的分析，適合集中業務的處理和復雜計算，但它也有弱點。在云計算中，數據、數據處理和應用程序都要全部保存在云端，在傳輸大容量數據如高清圖像或視頻的時候，就會出現占用帶寬過多或負載過重等情況。高流量和長距離可能會顯著降低網絡速度。

例如,使用可穿戴式攝像頭的視覺服務，響應時間需要在25ms至50ms之間，使用云計算會造成嚴重的延遲。如基于云平臺的網絡游戲，依賴云計算也會為玩家造成類似于等待時間過長的問題，無法滿足用戶的需求。

也許有人會問，難道以后有了5G，還不能滿足對低時延的要求嗎？雖然5G能夠提速并增加帶寬，將數據延遲減少到最低水平，但正是隨著5G興起的新應用，不僅需要處理大量的數據，而且對實時性要求又更高了，甚至達到“毫秒級”，還必須保持時刻在線，這對傳統云端計算力的挑戰超乎想象，只能由靠近終端的邊緣計算來完成低時延的響應，通過云、邊、端的結合來解決5G時代下對計算力的不同訴求。

在工業領域，自動化設備對低時延這一性能的苛刻，云計算仍然稍顯不足。工業系統檢測、控制、執行的實時性高，部分場景實時性要求在10ms以內，如果數據分析和控制邏輯全部在云端實現，則難以滿足業務要求。也因此，邊緣計算正成為云計算不可或缺的重要補充，利用邊緣節點用以減少網絡等待時間。

對于未來而言，物聯網、AR/VR場景、大數據和人工智能行業，實際上都有著對近場計算的極強需求。邊緣計算能夠保障在離終端很近的區域完成大量計算需要，完成苛刻的低延時服務響應。據統計，全球有500億終端設備，數據量大約是44ZB，這些數據如果全部傳輸到云端進行計算和存儲，將會帶來巨大的帶寬消耗和低延遲的挑戰，邊緣計算能很好的解決帶寬消耗和低延遲問題，未來，85%以上的數據都不會被傳回云數據中心，而是直接在邊緣計算側進行分析和處理。目前，AWS、微軟、英特爾等國外大型企業已經著手布局邊緣計算，對于云服務企業來說，邊緣計算的重要性不言而喻。

總的來說，邊緣計算與云計算是一種互補關系。云計算側重“云”，邊緣計算側重“端”。未來，兩者在資源、數據、服務等領域會形成“邊云協同”。云計算聚焦非實時、長周期數據的大數據分析，能夠在周期性維護、業務決策支撐等領域發揮特長；邊緣計算聚焦實時、短周期數據的分析，能更好地支撐云端應用的大數據分析；反之，云計算通過大數據分析優化輸出的業務規則也可以下發到邊緣側，邊緣計算基于新的業務規則進行業務執行的優化處理。