最近，越来越多的公司开始使用跨多个站点和网络的分布式基础架构，以实现云计算架构的简化管理和灵活性。企业普遍有一个新的需求，就是跨广域网使用云功能，在网络边缘实现小型化部署。尽管这种运营模式仍处于早期阶段，但许多新兴用例和场景将从这种分布式基础架构中受益。这种分布式云计算被形象地称为边缘计算。边缘计算为何诞生？随着万物互联时代的到来和无线网络的不断发展，处于网络边缘的设备数量和产生的数据都在快速增长。据IDC预测，到2020年，全球数据总量将大于40ZB，物联网产生的数据中有45%将在网络边缘进行处理。以云计算模型为核心的集中处理模式将无法高效处理边缘设备产生的数据。集中处理模型将所有数据通过网络传输到云计算中心，利用云计算中心的超强计算能力集中解决计算问题。和存储问题，但在万物互联的背景下，传统的集中式云计算已经显现出其不足之处，包括：1.实时性不够。传统的云计算模型在应对实时性要求高的万物互联场景时，会造成系统延迟。问题。例如在无人驾驶汽车的场景下，汽车需要精确到毫秒级的响应时间。一旦出现延误，可能会导致涉及人身和财产安全的严重后果。2、带宽不足。边缘设备实时产生大量数据。当如此庞大的数据集传输到一个集中式的数据中心时，将会对网络带宽造成巨大的压力。3、能耗高。数据中心消耗大量能源。根据Sverdlik的研究，到2020年，美国所有数据中心的能源消耗将增长4%，达到730亿千瓦时。我国数据中心耗电量也已经超过了匈牙利。和希腊的综合用电量。随着处理的用户应用越来越多，处理的数据量越来越大，能耗将成为制约云计算中心发展的瓶颈。4、不利于数据安全和隐私。万物互联中的数据与用户的生活息息相关。室内智能网络摄像机等智能终端设备，将数据传输到云端会增加用户隐私泄露的风险。为了解决上述问题，边缘计算模型应运而生，用于计算边缘设备产生的海量数据。什么是边缘计算？在维基百科中，边缘计算是指一种分布式计算架构，即将应用、数据和服务的计算从网络的中心节点转移到网络的逻辑边缘节点进行处理。它允许在源头收集和分析数据，这需要不能保证与网络持续连接的资源，例如笔记本电脑、智能手机、平板电脑和传感器。Gartner认为边缘计算描述了一种计算拓扑。在这种拓扑结构中，信息处理、内容收集以及数据交付和存储都在靠近数据源（生产者）和接收者（用户）的位置进行。“边缘”本身是指物理世界中的传感器、控制器等与数字世界中的网关、本地处理、数据细化等交互的地方。图片说明（图片来源于Gartner）OpenStack认为，边缘计算中的“边缘”是指行政领域中尽可能靠近离散数据源或终端用户的郊区。这个概念适用于电信网络、具有分布式“店面”的大型企业（如零售）、其他应用程序，尤其是在物联网环境中。图片说明（图片来自OpenStack）随着边缘计算能力的不断提升和完善，适应新需求的计算范式应运而生，不再局限于建设集中式数据中心的需要。相反，对于某些应用，边缘计算是建立在结合虚拟化和云计算的经验之上，创造出具有潜在数千个大规模、分布式节点的能力，这些节点可以应用于多个不同领域的不同场景，例如工业互联网。物联网，目前比较受关注的，还是用于远程监控网络，比如跟踪亿万个地点的水资源实时使用情况。边缘计算的概念必须包含边缘站点（例如计算、网络和存储基础设施）以及在其上运行的应用程序（工作负载）。边缘计算环境中的任何应用程序都可以利用云计算、块存储、对象存储、虚拟网络、裸机或容器提供的任何或所有功能。边缘计算用在什么地方？根据OpenStack的说法，边缘计算的能力有（但不限于）以下几点：1.跨不同基础设施的一致操作模式2.在全球数千个地点的大规模分布式环境中执行的能力位于各地偏远地区的客户全球提供网络服务4，满足应用集成、协调和服务交付需求5，打破硬件限制，降低成本6，实现有限或间歇性网络连接7，可处理对低延迟要求严格的应用（AR/VR、语音等）8.实现地理围栏，保证敏感隐私数据只停留在本地图片描述中（图片来自ISTOCK）与中心化云计算相比，边缘计算？边缘计算类似于集中式云计算（即数据中心），表现在：1.包括计算、存储和网络资源2.其资源可以被用户和应用共享3.受益于虚拟化和抽象化资源池4.其他发展受益于商品硬件的支持5.使用API支持互操作性同时，边缘计算与大型数据中心有区别，包括：1.因为边缘计算部署的边缘站点距离很近2.边缘计算可能需要使用专门的硬件，如GPU/FPGA平台实现AR/VR功能3.大量扩展边缘站点可以实现。比传统的大型数据中心分布在更多、不同的位置4.了解边缘站点的具体位置和识别接入链路的终止位置非常重要。需要靠近用户运行的应用程序需要处于正确的边缘5.在边缘计算架构中，整个网站池可以被认为是动态的。由于它们在物理上分离的性质，在某些情况下，边缘站点将通过WAN互连，而核心站点将通过WAN连接。随着时间的推移，边缘站点将加入或断开网络池6.边缘站点是远程和无人值守的，这需要支持间歇性网络访问站点以进行远程管理的工具7.边缘站点支持数据中心小到单个设备8.边缘站点可能受到空间或电力要求等资源的限制，或者在向现有站点添加容量时9.一些用例需要大规模10.可能需要隔离边缘从数据中心云进行计算，以确保“外部云”域不会影响服务。边缘计算的特点和优势图片说明（图片来自ISTOCK）1.实时数据处理边缘计算集成了数据采集、处理、执行三大能力，避免了数据上传下载带来的时间延迟的弊端，提高了本地物联网设备的处理能力和响应能力。2.减少带宽限制的影响。在网络边缘处理大量临时数据，不再全部上传到云端，大大降低了网络带宽压力和数据中心功耗。3.提高敏感隐私数据的安全性。边缘计算将用户隐私数据转换为不再上传，而是存储在网络边缘设备上，降低了网络数据泄露的风险，保护用户数据安全和隐私。4.业务数据的可靠性只有基于安全的数据才能实现可靠的业务。边缘计算本身并不向云端传输数据。在WAN出现故障的情况下，也可以实现本地范围内的数据服务，从而实现本地业务。可靠运行。5、多元化的应用发展我们知道，未来一半以上的数据会在源头进行处理，还会有工业制造、智能汽车、智能家居等多种应用场景。用户可以根据自己的业务需求定制IoT应用，就像我们在安装office的过程中有多种安装选项一样。随着传感器价格和计算成本的不断下降，更多的“物”将连接到互联网，这为边缘计算提供了更坚实的硬件设备支持。而随着边缘计算被更多地采用，企业将有更多机会在各个领域测试和部署边缘计算技术。
