什么是边缘计算？它是怎样火起来的？终于有人讲明白了
导读：本文将介绍边缘计算出现的背景、不同的概念。
作者：赵志为 闵革勇
来源：大数据DT（ID：hzdashuju）
01 边缘计算的历史背景
1946年在美国宾夕法尼亚大学，电子晶体管计算机ENIAC携170平方米、18000个晶体管的庞大身躯悄然问世，作为计算的载体，开启了现代计算机的发展之路。
此后，晶体管代替了电子管，集成电路代替了晶体管，计算机的发展沿着摩尔定律的轨道一路狂奔，从巨大的机房一步步走进了千家万户，登上了小小的桌面，甚至作为可穿戴嵌入式设备成为人体的一部分。伴随这一过程，越来越多的物理世界需求被转化为计算需求，计算的形态也经历了几次重要变化。
1. 共享到独占
在计算机发展初期，由于高昂的成本，计算机主要用于大型科学实验，几乎不存在现代意义的个人计算机。因此，此时的计算过程往往是很多用户采用分时的方式共享一台计算机，这一需求也造就了后来人们熟知的UNIX系统和类UNIX系统。
虽然此时所有的计算需求是在大型机“本地”执行的，但其任务来源通常是多个用户，资源也是由多用户共享的。因此从计算模式的角度而言，大型机的计算采用了多用户共享的模式。
而随着集成电路的出现，计算机体积沿着“摩尔定律”的轨迹不断缩小，计算成本不断降低，使得用户逐渐能够通过个人计算机来满足各类计算和数据存储的需求，计算的形态也从多用户分时共享为主流变为了独占资源的个人计算机为主流。
2. 本地到云端
随着计算机网络和通信技术的不断发展，计算机再也不仅仅是数据存储和运算的载体，而是承担了越来越多的信息传输和交互任务。与此同时，智能手机、交互式Web服务、社交网络的出现和普及，使得大量的用户信息由本地迁移到网络服务器当中。
伴随着“信息网络化”这一过程，在数据被带到网络服务器上的同时，一部分运算过程也被带到了服务器上，例如网站托管、推荐算法、各类在线服务等。不仅如此，随着通信和网络技术的不断发展，越来越多的计算业务得以通过网络实现，从而一步步形成了如今云计算的形态。
3. 云端到边缘
随着智能手机、可穿戴设备等智能化计算设备的普及，以及高清视频、人工智能算法等需求的涌现，各类游戏、应用、视频业务对于数据和实时性的要求越来越高，例如风靡一时的增强现实（Augmented Reality，AR）游戏口袋妖怪（PoKeMon GO），对摄像头实时采集的图像进行识别和处理，并在识别出的目标位置显示不同种类的“口袋妖怪”。
对于此类应用业务，一方面本地计算会出现能力不足或者电量消耗过快的问题；另一方面若采用云计算架构，则无法达到游戏的延迟要求，不仅如此，当应用规模扩大时，云计算架构中网络带宽将会成为瓶颈，难以支撑来自海量前端设备的大规模实时计算和数据请求。
即便对于实时性要求不高的传统业务，越来越多的设备接入网络，也会使得云计算网络基础设施不堪重负，甚至使得云计算中心成为许多地区能源消耗的最大来源。
与此同时，随着5G/6G、Wi-Fi 6等通信技术和标准的快速发展，用户端到网络接入端的直接延迟可以降到个位数毫秒级。此时我们发现，在云计算架构中，数据从接入点到云计算中心的传输过程已经占据了绝大部分的延迟。考虑到互联网数据需要经过主干网多级路由的过程，这一延迟几乎无可避免。
因此，计算资源从云中心下降到靠近用户的网络边缘设备（如移动无线基站、家用路由等），则成为实现大规模实时计算的必然要求。如此，不仅彻底避免了广域网中的数据传输延迟，也提升了数据的隐私安全级别、访问效率以及服务部署和管理的灵活性。
02 边缘计算的概念
简而言之，边缘计算是一种计算模式：在该计算模式下，服务与计算资源被放置在靠近终端用户的网络边缘设备中。
与传统的云计算数据中心相比，边缘计算中直接为用户提供服务的计算实体（如移动通信基站、WLAN网络、家用网关等）距离用户很近，通常只有一跳的距离，即直接相连。这些与用户直接相连的计算服务设备称为网络的“边缘设备”。
如图1-1所示，对于校园、工业园区等场景，配备计算和存储资源的设备即可作为边缘设备，为其前端用户提供边缘计算服务；对于城市街区场景，移动蜂窝网络的通信基站可作为边缘计算设备提供服务；对于家庭住宅场景，家用路由器可作为边缘计算设备。
▲图1-1 边缘计算系统示意图
关于边缘计算的概念，目前国内外学术界与工业界存在几种不同的定义。根据其出发点的不同，本文将边缘计算的定义整理如下：
边缘计算作为云计算的延伸：边缘计算是一种云计算优化方法，“通过将网络集中节点（云核心）上的应用、数据和服务放置到逻辑边界节点（边缘）”，从而建立与物理世界的直接联系。
边缘计算作为前端设备和云计算的中介：边缘计算是指那些使得计算发生在网络边缘的技术合集，向下的数据流来自云计算服务，向上的数据流来自前端的各类物联网设备。
描述计算平台的角度：根据中国边缘计算产业联盟的定义，在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、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。它可以作为连接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。
泛化的云与用户之间的补充：边缘计算是指从数据源到云数据中心的路径上任意计算和网络资源的统称。该定义明确将边缘计算看作云计算中心与用户之间所有计算和资源的统称。
本文从计算模式发展的角度给出边缘计算的定义：边缘计算是一种计算资源与用户接近、计算过程与用户协同、整体计算性能高于用户本地计算和云计算的计算模式，是实现无处不在的“泛在算力”的具体手段。其中，边缘设备可以是任意形式，其计算能力通常高于前端设备，且前端设备与边缘设备之间应当具有相对稳定、低延迟的网络连接。
关于作者：赵志为，电子科技大学计算机学院副教授、博士生导师。主要研究方向为低功耗物联网与边缘计算。在计算机网络领域国际重要学术期刊/会议上发表60余篇学术论文，期刊包括IEEE/ACM Trans.on Networking、IEEE Trans.on Mobile Computing、IEEE JSAC、IEEE INFOCOM、IEEE ICNP、IEEE ICDCS等，并获得3项国际会议论文奖，主持国家级、省部级科研项目10余项。
闵革勇，英国埃克塞特大学计算机系教授。在移动互联网、无线通信、物联网、分布式计算等领域取得了一系列创新性科研成果，在国际重要学术期刊/会议上发表300多篇论文，获得10余项国际会议论文奖。现任多个国际学术期刊的编委并担任多个国际学术会议的主席。
本文摘编自《边缘计算：原理、技术与实践》，经出版方授权发布。（ISBN：9787111690894）
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划重点
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