想要理解边缘计算，首先举一下业界有名的章鱼例子。最先提出章鱼例子的是华为公司，章鱼是地球上最魔性的动物。2016年4月，新西兰国家水族馆一只名为“Inky”的章鱼从半开的水族缸里爬了出来，走过房间并钻入一个排水口，穿过50米长的水管之后，回到了外海中。Inky的成功再次向我们证明：章鱼是地球上最聪明的生物类群之一。
章鱼的确很聪明，很特别，但这些跟边缘计算有什么关系？其实，章鱼就是用“边缘计算”来解决实际问题的。作为无脊椎动物，章鱼拥有巨量的神经元，但60%分布在章鱼的八条腿（腕足）上，脑部仅有40%。章鱼在捕猎时异常灵巧迅速，腕足之间配合极好，从不会缠绕打结。这得益于它们类似分布式计算的“多个小脑+一个大脑”。边缘计算也属于一种分布式计算：在网络边缘侧的智能网关上就近处理采集到的数据，而不需要将大量数据上传到远端的核心管理平台。
云计算
想要深入理解边缘计算，那么需要先解释一下云计算。“云计算”这个词，相信大家都非常熟悉了。经过十多年发展，云计算已经成为不可阻挡的技术潮流，逐渐深入到各行各业，不同规模的组织中，帮助用户以更低运营成本获得完善高效的 IT 服务。
云端运算的资源是动态易扩展而且虚拟化的，通过互联网提供。终端用户不需要了解“云”中基础设施的细节，不必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制,只关注自己真正需要什么样的资源以及如何通过网络来得到相应的服务。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施级服务（IaaS），平台级服务（PaaS）和软件级服务（SaaS）。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。
边缘计算VS云计算
边缘计算vs云计算在国外，以思科为代表的网络公司以雾计算为主。思科已经不再成为工业互联网联盟的创立成员，但却集中精力主导OpenFog开放雾联盟。
云计算的范式无论是云、雾还是边缘计算，本身只是实现物联网、智能制造等所需要计算技术的一种方法或者模式。严格讲，雾计算和边缘计算本身并没有本质的区别，都是在接近于现场应用端提供的计算。就其本质而言，都是相对于云计算而言的。
边缘计算的范式从二者的计算范式可以看出来，边缘侧的数据计算，一下子变得丰富起来。这里产生了全新的想象空间。
云计算的不足
随着边缘计算的兴起，在太多场景中需要计算庞大的数据并且得到即时反馈。这些场景开始暴露出云计算的不足，主要有以下几点：
大数据的传输问题：
据估计，到 2020 年，每人每天平均将产生 1.5GB 的数据。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，以中心服务器为节点的云计算可能会遇到带宽瓶颈。
数据处理的即时性：
据统计，无人驾驶汽车每秒产生约 1GB 数据，波音 787 每秒产生的数据超过 5GB；2020 年我国数据储存量达到约 39ZB，其中约 30% 的数据来自于物联网设备的接入。海量数据的即时处理可能会使云计算力不从心。
隐私及能耗的问题：
云计算将身体可穿戴、医疗、工业制造等设备采集的隐私数据传输到数据中心的路径比较长，容易导致数据丢失或者信息泄露等风险；数据中心的高负载导致的高能耗也是数据中心管理规划的核心问题。
边缘计算的优势和发展
边缘计算的发展前景广阔，被称为“人工智能的最后一公里”，但它还在发展初期，有许多问题需要解决，如：框架的选用，通讯设备和协议的规范，终端设备的标识，更低延迟的需求等。随着 IPv6 及 5G 技术的普及，其中的一些问题将被解决，虽然这是一段不小的历程。相较于云计算，边缘计算有以下这些优势：
优势一：
更多的节点来负载流量，使得数据传输速度更快。
优势二：
更靠近终端设备，传输更安全，数据处理更即时。
优势三：
更分散的节点相比云计算故障所产生的影响更小，还解决了设备散热问题。
两者既有区别，又互相配合。上文讲了云计算的缺点以及边缘计算的优点，那么是不是意味着在未来，边缘计算更胜云计算一筹呢？其实不然！云计算是人和计算设备的互动，而边缘计算则属于设备与设备之间的互动，最后再间接服务于人。边缘计算可以处理大量的即时数据，而云计算最后可以访问这些即时数据的历史或者处理结果并做汇总分析。边缘计算是云计算的补充和延伸。
从原理上来看：
边缘计算是指在数据源头的附近，采用开放平台，就近直接提供最近端的服务。而云计算，则是指通过网络，把众多数据计算处理程序分解，通过服务器组成的系统，把这些分解的小程序再处理分析来得到结果。
从特点上来看：
边缘计算的应用程序是在数据源头边缘侧发起的，减少了数据在网络上转移的过程，那么所产生的网络服务也会更快，在一些行业中的实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面应用都很不错。
边缘计算是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。边缘计算是在靠近数据源头的地方提供智能分析处理服务，减少时延，提升效率，提高安全隐私保护。
总结
不要忽视边缘计算的必然性，或任何有助于IT/OT集成以及向IIoT过渡的技术。由于日常设备的功能变得越来越强大，这就要求工程师用其做更多的事情。这是工程师面对的发展趋势，他们会发现更多利用所学知识为内部和外部客户创造价值的机会。未来几年内，在发展新知识、技能和连接方面投资的工程师，将会发现机遇的大门向他们敞开。 边缘计算的更高价值是边缘智能。边缘计算，是智能化云计算的落地部署。应用在物联网局部实现了信息成环，并能够通过边缘计算，实现信息决策、行为反馈、自动组网、负载平衡等全层域的智能化。在脱离云计算的情况下，应用也能够独立地、灵活地运行，从而在应用场景的小范围内形成物联网“生态”(各种类设备之间，形成信息互助服务的机制)。
参考：
1.边缘计算和云计算相结合，能否引领企业颠覆式数智化变革？
https://www.zhihu.com/question/481916439/answer/2096326689
2.边缘计算是什么，和云计算的区别是什么？https://www.zhihu.com/question/62869157
作者 | 康玉凤
视觉 | 王朋玉
统筹 | 郑 洁
