在网络边缘产生的数据正在逐步增加，如果我们能够在网络的边缘结点去处理、分析数据，那么这种计算模型会更高效。许多新的计算模型正在不断的提出，因为我们发现随着物联网的发展，云计算并不总是那么高效的。接下来文章中将会列出一些原因来证明为什么边缘计算能够比云计算更高效，更优秀。

目前创新互联已为1000+的企业提供了网站建设、域名、网络空间、网站托管维护、企业网站设计、乳山网站维护等服务，公司将坚持客户导向、应用为本的策略，正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化，与客户和合作伙伴齐心协力一起成长，共同发展。

为什么需要边缘计算
云服务的推动：云中心具有强大的处理性能，能够处理海量的数据。但是，将海量的数据传送到云中心成了一个难题。云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽的有限性，传送海量数据需要一定的时间，云中心处理数据也需要一定的时间，这就会加大请求响应时间，用户体验极差。
物联网的推动：现在几乎所有的电子设备都可以连接到互联网，这些电子设备会后产生海量的数据。传统的云计算模型并不能及时有效的处理这些数据，在边缘结点处理这些数据将会带来极小的响应时间、减轻网络负载、保证用户数据的私密性。
终端设备的角色转变：终端设备大部分时间都在扮演数据消费者的角色，比如使用智能手机观看爱奇艺、刷抖音等。然而，现在智能手机让终端设备也有了生产数据的能力，比如在淘宝购买东西，在百度里搜索内容这些都是终端节点产生的数据。

Frost＆Sullivan的最新报告分析，预计到2022年，将有90％的工业企业将使用边缘计算，到2024年，多访问边缘计算市场规模将达到72.3亿美元。预计到2024年，5G和边缘计算云工作负载转移到边缘。

尽管处于起步阶段，但无线网络运营商的多路访问边缘计算（MEC）预计将以157.4％的复合年增长率增长，到2024年将从2019年的6410万美元达到72.3亿美元的收入。
边缘计算焕发新春
边缘计算是传感器数据的分布式计算过程，该过程远离中心节点并靠近网络的逻辑边缘，与单个数据源有关。可以将其称为能够对本地产生的数据进行移动计算的分布式IT网络体系结构。出色的计算无需将数据传输到云数据中心，而是分散了处理能力，以确保实时处理而减小延迟，同时降低了带宽和网络存储需求。
早在2003年，Akamai就在与IBM的合作中提出了“边缘计算”概念，并开发了一些初步应用。所以，边缘计算不是新提法，只是在特定的时代背景下又复苏了。技术圈，这样的事情并不少见，比如人工智能也是两起两落后才得以真正落地
为何边缘计算再次爆发？根本原因是物联网普及导致数据指数级增长，使得云计算已不是最优解。IDC预测，2020年，全球将有约500亿智能设备接入网络，主要包括智能手机、可穿戴设备、个人交通工具等，其中40%的数据需要在边缘处理。
这也就不难理解为什么边缘计算在短时间内就变得如此火爆。而且还有一组数据更值得注意，根据IDC Global DataSphere 2018年11月公布的数据来看：全球超过一半的数据创建于过去两年，而且这一态势还将不断持续下去。
换句话说，边缘计算的旺盛需求不是昙花一现，而是会越来越旺。
价值媲美云计算
究竟边缘计算能解决什么问题？通过一个形象的例子，可以通俗的理解边缘计算，那就是章鱼。
章鱼被称为地球上最“聪明”的生物类群之一。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，成功越狱进入外海就是最有力的证明之一。
章鱼之所以聪明，是因为它拥有“一个大脑+多个小脑”，不仅能通过40%的大脑容量进行分析和决策，还能通过八条腿上分布的60%的巨量神经元进行感知和分析，腕足和大脑有效配合，让章鱼在各种复杂环境中都能游刃有余。
边缘计算就像是章鱼的小脑，云计算则是大脑，边缘计算的价值显而易见，通过将计算前置，使数据在本地完成就近处理，需要进一步处置的传至云端，不需要的则直接反馈。这样一来，响应速度更快，计算效率更高。
众多场景刚需
正因为边缘计算有着区别于云计算的独特价值，在很多应用场景，它已经成了基础需求。
在视频场景（直播、点播等）下，边缘计算出现之前，视频会传到IDC源站里去做处理。这里存在两大问题，一是整体的上传、处理、分发的链路过长，会卡顿。在直播这类对延迟敏感的场景下，用户体验会很差。另外IDC的带宽成本较高，尤其是在这类大流量场景下，会给企业带来较大压力。
边缘计算出现之后，众多视频厂商开始做边缘源站的架构升级。通过把源站和视频相关处理任务，前置到边缘节点去处理，包括视频流的接入、审核、合流、切片、转码，或是其他视频衍生类计算任务，比如弹幕处理等。处理后，在用原来CDN的分发能力，分发到全国观众侧观看。在这一套全新架构下，有着非常明显的降本增效的作用。
在智慧安防场景下，摄像头端种类多样，适配成本高。而通过边缘节点来做视频流和图片流的统一接入，可实现端的统一纳管。端负责做视频流的部分预处理，处理后的视频流统一汇聚到边缘节点上，相关的结构化处理，比如人脸分析、车辆分析、行为分析等也都放在边缘上进行计算。如果需要和端上有交互，也能把结果实时地返回给端。另外一些核心数据，也能传回中心云做留存。这里面其实就很好地体现了，云、边、端的三体协同，算力层层消化。
除此之外，边缘计算在工业互联网、新零售、自动驾驶等行业领域也有较为突出的表现。
目前，在全球边缘计算市场中的主要参与者包括思科、亚马逊(AWS)、华为、通用电气、诺基亚、IBM、英特尔、Machineshop、微软公司和Litmus Automation。
边缘计算的前景不容置疑，但这并不是说边缘计算将彻底取代云计算，只能说两者各有所长，只有分工合作，云边协同，才能支撑企业迎接即将到来的各种数据处理挑战。
网站题目：边缘计算市场即将爆发
本文地址：http://scgulin.cn/article/scoess.html