随着人工智能新一轮浪潮持续蔓延，全球数据流量爆发，叠加智慧城市、自动驾驶、工业物联网等应用逐步落地，大量终端设备产生的数据量快速增加，中心云计算在算带宽负载、网络延时等方面越来越紧张，边缘计算的价值进一步凸显。

PrecedenceResearch数据显示，2022年全球边缘计算市场规模为45.5亿美元，该市场规模将以12.46%的CAGR增长至2030年的1165亿美元。

根据Gartner数据显示，2021年底有超过50%的大型企业部署至少一个边缘计算应用，到2023年底，50%以上的大型企业将至少部署6个用于物联网或沉浸式体验的边缘计算应用，并将在未来成为规模化行业，边缘计算发展战略将成为大势所趋。

什么是边缘计算？

边缘计算（Edge computing）是相对云计算而言的，它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中，而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。边缘计算又被叫做分布式云计算、雾计算或第四代数据中心。

边缘计算首先通过在WAN网络上虚拟化网络服务而出现。最初是由一个平台来驱动的，适应了云计算用户的习惯，这也便是思科(Cisco)于2011年曾提出的雾计算概念的由来。随着新的边缘计算能力的出现，边缘计算不再需要构建集中的数据中心，创建了具有潜在数千个可应用的大规模分布式节点的能力。

Gartner预计到2020年全世界有多达250亿的智能设备会连接互联网，如此多的设备会产生50万亿GB的数据，这相当2015年全球数据量的5倍多。如果将这些设备产生的数据全部传输到云端，对网络带宽、网络流量成本控制、云端存储能力都是一个巨大的挑战。

同时，一些应用需要及时响应，如工厂的机械设备的故障预测，时延即意味着损失。另外一些边缘设备还涉及个人隐私和安全。为了应对物联网场景中海量数据传输、存储和云计算能力的挑战，领先的云计算厂商纷纷推出边缘计算的产品。将部分数据分析功能，放到了应用场景的附近(终端或网关)来实现，这种就近提供的智能服务可以满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

边缘计算不同于云计算

边缘计算最早可以追溯到1998年Akamai公司提出的内容分发网络（ content delivery network，CDN），CDN 是一种基于互联网的缓存网络，依靠部署在各地的缓存服务器，通过中心平台的负载均衡 、内容分发、调度等功能模块，将用户的访问指向最近的缓存服务器上，以此降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。CDN强调内容（数据）的备份和缓存，而边缘计算的基本思想则是功能缓存（function cache）。

2005年美国韦恩州立大学施巍松教授的团队就已提出功能缓存的概念 ，并将其用在个性化的邮箱管理服务中，以节省延迟和带宽。 2009年Satyanarayanan等人提出了Cloudlet的概念，Cloudlet 是一个可信且资源丰富的主机，部署在网络边缘，与互联网连接，可以被移动设备访问，为其提供服务，Cloudlet可以像云一样为用户提供服务，又被称为“小朵云”。此时的边缘计算强调下行，即将云服务器上的功能下行至边缘服务器，以减少带宽和时延。

随后，在万物互联的背景下，边缘数据迎来了爆发性增长，为了解决面向数据传输 、计算和存储过程中的计算负载和数据传输带宽的问题，研究者开始探索在靠近数据生产者的边缘增加数据处理的功能，即万物互联服务功能的上行。

以现在最火的车辆自动驾驶为例，控制车辆进行高度可靠、安全和响应的在公路上行驶就必须在车辆内部安装大量的传感器并通过安装车载计算服务器对无人驾驶汽车传感器数据实时进行数据处理和分析，并将分析所得结果以极低延迟（通常是毫秒级）传送给临近区域内其他联网车辆人，以便车辆做出决策。

其实如果说云计算是集中式大数据处理，边缘计算则可以理解为边缘式大数据处理。但不同的是，只是这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决。边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理，相较单纯的云计算也更加高效而且安全！如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛耳朵和手脚。核心服务器让智能系统具有很强的人工智能，但是如果这个人工智能是聋子瞎子，它也发挥不了太大的作用。

边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式。边缘计算是对云计算的一种补充和优化，云计算把握整体，而边缘计算更专注局部。

边缘计算典型应用场景

边缘网络基本上由终端设备（例如移动手机、智能物品等等）、边缘设备（例如边界路由器、机顶盒、网桥、基站、无线接入点等等）、边缘服务器等构成。这些组件可以具有必要的性能，支持边缘计算。作为一种本地化的计算模式，边缘计算提供了对于计算服务需求更快的响应速度，通常情况下不将大量的原始数据发送云网络。然而，总体来说，边缘计算不需要会主动协助 IaaS,、PaaS、 SaaS和其他云服务，更多地专注于终端设备端。

边缘计算的概念是因工业制造之因而起。在工业领域，云端固然必不可少，但是仍需要边缘与云端的协同工作。单点故障在工业级应用场景中是绝对不能被接受的，因此除了中心云的统一控制外，工业现场的系统也必须具备一定的活力，能够自主判断并解决问题。边缘计算可以更便捷的处理工厂设备产生的海量数据，及时检测异常情况，更好的实现预测性监控，提升工厂运行效率的同时也能预防设备故障问题。

目前，边缘计算产业正进入高速发展期，产业生态逐渐形成，上下游合作增强。边缘计算产业链上游为服务器、边缘网关、边缘计算终端、边缘计算平台等基础软硬件设施提供商。产业链中游为云服务厂商、电信运营商等边缘云建设服务商。下游为行业垂直系统集成商、产业链综合服务商、边缘计算专家等系统集成商。

据前瞻经济学人预测，2030年中国数据原生产业的规模将占整体经济总量的15%，数据的总体规模超过4YB，占全球数据总量的30%。依靠企业传统数据存储及处理设备已完全不足以支撑日益庞大的数据生产、价值挖掘需求，而且企业对数据处理的时效性、安全性的需求也越来越多，构建边缘数据中心和服务器成为数据爆发的必然要求。

未来五年边缘计算服务器有望成为服务器市场增长最快的子市场之一。根据IDC，中国边缘计算服务器未来五年CAGR将达到22.0%，高于全球19.6%的平均增速。从出货数量看，中国边缘定制服务器市场排名前三的厂商依次为浪潮、新华三（紫光股份旗下）和超聚变（原华为），TOP3厂商占据全国53%市场份额。

文章来源： 乐晴行业观察，电子发烧友，金融界