隨著信息化的不斷發展，人們對網際網路提出了更高的生活需求，5G、人工智慧、物聯網等新興技術應運而生，萬物互聯已經成為一種新的發展趨勢。網絡技術不再只停留於原來的數字層面，在物質生活中可以提供更加智能化的服務幫助。而與物之間的密切交流帶來的不僅僅是數據量的迅速提升，同時也對網絡帶寬和延遲提出了更高的要求。邊緣計算則是通過將數據存儲和計算的重心由中央數據處理中心，轉移到邊緣，只需要直接在終端設備進行智能化技術操作，不需要進行大量的中心設備與邊緣設備間的數據處理。這樣不僅可以減少數據到網絡中心的等待時間，提供網絡更大的連接數和終端資源分配，還可以緩解網絡流量壓力，更好的提供智能化服務。

從位元組跳動應用的手機人像識別技術到目前較有前景的智能家居系統、人工智慧技術、深度學習等，它們無形中都在宣示著智能時代的到來。雲計算技術的產生雖然在一部分上解決了海量數據處理的問題，但隨著智能化技術的發展，以及人們對終端設備提出的愈來愈高的服務需求，需要傳輸的數據量大大增加，用中心處理數據的方式顯然會降低數據傳輸的速度和效率。因此，邊緣計算產生了，其接近邊緣設備直接進行數據處理和智能服務的操作方式，減少了不必要的網絡延遲，可以有效的緩解雲計算中心的計算壓力，節省資源空間。

一 邊緣計算的發展背景

隨著 5G、物聯網、人工智慧等新興技術的發展，對網絡帶寬、時延、連接數和安全有了更高的要求。在需要進行即時交互、前端採集的數據量較大以及數據連接數需求較高的情景下，採用全集中的方式進行雲計算中心管理的雲計算技術架構顯示了弊端，而邊緣計算將數據和存儲移動到邊緣節點的一端，對數據直接進行採集和智能化分析，可有效減小數據傳輸帶寬和計算系統的延遲，提供超大網絡連接，緩解雲計算中心壓力，保護數據安全與隱私，於是邊緣計算技術被迫切的提到日程上來。

二 邊緣計算的概念與框架結構

（一）定義

工業網際網路產業聯盟 (AII) 和邊緣計算產業聯盟（ECC) 在 2017 年 11 月提出的邊緣計算架構 2.0 白皮書指到邊緣計算：在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平台，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。它可以作為聯接物理和數字世界的橋樑，使能智能資產、智能網關、智能系統和智能服務。

OpenStack基金會對外發布的白皮書《邊緣計算 - 跨越傳統數據中心》對「邊緣計算」這一概念進行了清晰的闡述，邊緣計算是為應用開發者和服務提供商在網絡的邊緣側提供雲服務和 IT 環境服務，「邊緣」指的是位於管理域的邊緣，儘可能地靠近數據源或用戶。其目標是在靠近數據輸入或用戶的地方提供計算、存儲和網絡帶寬。

（二）框架結構

在 ECC 白皮書中分五個方面對邊緣計算參考架構進行講解，模型驅動的參考架構、多視圖呈現、概念視圖、功能設計視圖、部署視圖。

整個邊緣計算體系分為了四個層次：ECN 依託智能資產、智能網關等智能設備，提供計算、存儲、網絡等資源；Fabric（CCF）對業務屏蔽邊緣設備的複雜性，實現OICT基礎設施部署運營自動化和可視化，支撐邊緣計算資源服務與行業業務需求的智能協同；業務 Fabric 定義端到端業務流，實現業務敏捷與智能業務編排；智能服務基於模型驅動的統一服務框架，通過開發服務框架和部署運營服務框架實現開發與部署智能協同，能夠實現軟體開發接口一致和部署運營自動化。

三 移動邊緣計算與智能服務

（一）移動邊緣計算

根據中國移動邊緣計算技術白皮書中的定義：移動邊緣計算（MEC）是一種基於移動通信網絡的全新的分布式計算方式，構建在 RAN 側的雲服務環境，通過一定的網絡服務和網絡功能脫離核心網絡，實現節省成本，降低時延和往返時間（RTT），優化流量，增強物理安全和緩存效率等目標。

（二）智能服務

在智慧城市領域，主要應用有視頻監控、物流、智能建築等，邊緣計算可以對車輛和貨物的運輸進行實時的監控，可以進行人臉識別等智能圖像分析，對城市進行智能化管理。在直播領域，邊緣計算使得雲遊戲、雲桌面等新興技術成為可能，特別是 VR 虛擬現實技術，不僅可以讓人們真實的體驗遊戲中的場景，還可以為人們遠程交流和觀影提供超現實服務。同時邊緣計算還將對車聯網以及人工智慧的發展產生較大的推動。

四 邊緣計算的優勢與產業化

（一）優勢

邊緣計算可以提供海量的數據連接以及兼容性服務。隨著網絡的不斷發展，連接設備呈較高趨勢的遞增，網絡連接成為了發展的瓶頸，邊緣計算在靠近設備的一側進行數據處理，減少了中心網絡的雲計算處理，節省更多的網絡資源以提供網絡連接，同時，邊緣計算還可以提供網絡擴展，屏蔽底層的差別，兼容多種異構的總線連接以及確保網絡的實時連接。業務處理也是如此，例如像AR、VR 等新興技術對實時連接要求性較高，對業務的響應要求都在毫秒級別，雲端的處理方式不能保證實時性需求，從而影響終端用戶的體驗。邊緣計算的智能化服務，推動了運維自動化、業務優化和創新，通過對終端的智能處理，提高數據分析和網絡運維能力，同時為 5G 技術以及人工智慧的廣泛利用提供了較好的網絡環境。

此外，邊緣計算對於網絡安全和隱私也有著更有效的防護。邊緣計算在終端可以根據具體的設備情況進行智能化安全幫助，它可以有效且及時地對網絡攻擊做出反應，從而對攻擊更有針對性，減小了中心雲計算的數據處理量，以及不必要的網絡時延。

（二）產業化

最早發布自己的邊緣計算技術的是亞馬遜AWS，框架是 Greengrass, 允許用戶數據在本地流轉，通過設計函數提取數據上傳雲端。隨之而來，微軟推出了Azure IOT edge，中國移動、聯通等在全國多地開展了邊緣計算應用試點。2018年3月阿里推出了邊緣計算產品Link Edge。邊緣計算產業聯盟，有中國的邊緣計算產業聯盟ECC、日本的Edgecross聯盟、Avnu聯盟；晶片廠家，有國外的Intel、ARM以及國內的華為、中天微等；核心研究機構有中國信通院、中科院瀋陽自動化研究所、微軟、西門子等。

五 發展機遇與挑戰

（一）機遇

2019 年 4 月 10 日， 中 國 信 通 院 產 業與規劃研究所高級工程師胡海波表示，CDN節點分布式部署在邊緣雲是大勢所趨，CDN+MEC（移動邊緣計算）將成未來主力戰場。網宿科技副總裁李東曾表示車聯網的發展需要低延遲和高數據處理能力，它迫切的需要邊緣計算技術的支持和幫助。除了在車聯網領域的應用，邊緣計算在 CDN、城市大腦、智能安防、智能製造、智能物流、智慧門店、區域鏈等場景也有諸多應用。

（二）挑戰

360 企業安全集團總裁吳雲坤在由 ECC主辦的 2017 邊緣計算產業峰會上指出邊緣計算在滿足高連接、實時數據、應用服務、安全等需求的同時，也面臨著兩個失效定律、技術整合挑戰、行業需求多樣化 - 跨產業協作挑戰這三方面的安全挑戰，他提出了基於數據驅動的邊緣計算協同防禦體系，對邊緣、平台和應用進行保護，改變傳統的防護思想，從被動防禦轉化為積極防禦。

【作者簡介】

史雅琪（1998-），女，本科，河北農業大學，研究方向為網絡工程系。