随着信息化的不断发展，人们对互联网提出了更高的生活需求，5G、人工智能、物联网等新兴技术应运而生，万物互联已经成为一种新的发展趋势。网络技术不再只停留于原来的数字层面，在物质生活中可以提供更加智能化的服务帮助。而与物之间的密切交流带来的不仅仅是数据量的迅速提升，同时也对网络带宽和延迟提出了更高的要求。边缘计算则是通过将数据存储和计算的重心由中央数据处理中心，转移到边缘，只需要直接在终端设备进行智能化技术操作，不需要进行大量的中心设备与边缘设备间的数据处理。这样不仅可以减少数据到网络中心的等待时间，提供网络更大的连接数和终端资源分配，还可以缓解网络流量压力，更好的提供智能化服务。
从字节跳动应用的手机人像识别技术到目前较有前景的智能家居系统、人工智能技术、深度学习等，它们无形中都在宣示着智能时代的到来。云计算技术的产生虽然在一部分上解决了海量数据处理的问题，但随着智能化技术的发展，以及人们对终端设备提出的愈来愈高的服务需求，需要传输的数据量大大增加，用中心处理数据的方式显然会降低数据传输的速度和效率。因此，边缘计算产生了，其接近边缘设备直接进行数据处理和智能服务的操作方式，减少了不必要的网络延迟，可以有效的缓解云计算中心的计算压力，节省资源空间。
随着 5G、物联网、人工智能等新兴技术的发展，对网络带宽、时延、连接数和安全有了更高的要求。在需要进行即时交互、前端采集的数据量较大以及数据连接数需求较高的情景下，采用全集中的方式进行云计算中心管理的云计算技术架构显示了弊端，而边缘计算将数据和存储移动到边缘节点的一端，对数据直接进行采集和智能化分析，可有效减小数据传输带宽和计算系统的延迟，提供超大网络连接，缓解云计算中心压力，保护数据安全与隐私，于是边缘计算技术被迫切的提到日程上来。
（一）定义
工业互联网产业联盟 (AII) 和边缘计算产业联盟（ECC) 在 2017 年 11 月提出的边缘计算架构 2.0 白皮书指到边缘计算：在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，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。它可以作为联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。
OpenStack基金会对外发布的白皮书《边缘计算 - 跨越传统数据中心》对“边缘计算”这一概念进行了清晰的阐述，边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和 IT 环境服务，“边缘”指的是位于管理域的边缘，尽可能地靠近数据源或用户。其目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。
（二）框架结构
在 ECC 白皮书中分五个方面对边缘计算参考架构进行讲解，模型驱动的参考架构、多视图呈现、概念视图、功能设计视图、部署视图。
整个边缘计算体系分为了四个层次：ECN 依托智能资产、智能网关等智能设备，提供计算、存储、网络等资源；Fabric（CCF）对业务屏蔽边缘设备的复杂性，实现OICT基础设施部署运营自动化和可视化，支撑边缘计算资源服务与行业业务需求的智能协同；业务 Fabric 定义端到端业务流，实现业务敏捷与智能业务编排；智能服务基于模型驱动的统一服务框架，通过开发服务框架和部署运营服务框架实现开发与部署智能协同，能够实现软件开发接口一致和部署运营自动化。
三 移动边缘计算与智能服务
（一）移动边缘计算
根据中国移动边缘计算技术白皮书中的定义：移动边缘计算（MEC）是一种基于移动通信网络的全新的分布式计算方式，构建在 RAN 侧的云服务环境，通过一定的网络服务和网络功能脱离核心网络，实现节省成本，降低时延和往返时间（RTT），优化流量，增强物理安全和缓存效率等目标。
（二）智能服务
在智慧城市领域，主要应用有视频监控、物流、智能建筑等，边缘计算可以对车辆和货物的运输进行实时的监控，可以进行人脸识别等智能图像分析，对城市进行智能化管理。在直播领域，边缘计算使得云游戏、云桌面等新兴技术成为可能，特别是 VR 虚拟现实技术，不仅可以让人们真实的体验游戏中的场景，还可以为人们远程交流和观影提供超现实服务。同时边缘计算还将对车联网以及人工智能的发展产生较大的推动。
（一）优势
边缘计算可以提供海量的数据连接以及兼容性服务。随着网络的不断发展，连接设备呈较高趋势的递增，网络连接成为了发展的瓶颈，边缘计算在靠近设备的一侧进行数据处理，减少了中心网络的云计算处理，节省更多的网络资源以提供网络连接，同时，边缘计算还可以提供网络扩展，屏蔽底层的差别，兼容多种异构的总线连接以及确保网络的实时连接。业务处理也是如此，例如像AR、VR 等新兴技术对实时连接要求性较高，对业务的响应要求都在毫秒级别，云端的处理方式不能保证实时性需求，从而影响终端用户的体验。边缘计算的智能化服务，推动了运维自动化、业务优化和创新，通过对终端的智能处理，提高数据分析和网络运维能力，同时为 5G 技术以及人工智能的广泛利用提供了较好的网络环境。
此外，边缘计算对于网络安全和隐私也有着更有效的防护。边缘计算在终端可以根据具体的设备情况进行智能化安全帮助，它可以有效且及时地对网络攻击做出反应，从而对攻击更有针对性，减小了中心云计算的数据处理量，以及不必要的网络时延。
（二）产业化
最早发布自己的边缘计算技术的是亚马逊AWS，框架是 Greengrass, 允许用户数据在本地流转，通过设计函数提取数据上传云端。随之而来，微软推出了Azure IOT edge，中国移动、联通等在全国多地开展了边缘计算应用试点。2018年3月阿里推出了边缘计算产品Link Edge。边缘计算产业联盟，有中国的边缘计算产业联盟ECC、日本的Edgecross联盟、Avnu联盟；芯片厂家，有国外的Intel、ARM以及国内的华为、中天微等；核心研究机构有中国信通院、中科院沈阳自动化研究所、微软、西门子等。
（一）机遇
2019 年 4 月 10 日， 中 国 信 通 院 产 业与规划研究所高级工程师胡海波表示，CDN节点分布式部署在边缘云是大势所趋，CDN+MEC（移动边缘计算）将成未来主力战场。网宿科技副总裁李东曾表示车联网的发展需要低延迟和高数据处理能力，它迫切的需要边缘计算技术的支持和帮助。除了在车联网领域的应用，边缘计算在 CDN、城市大脑、智能安防、智能制造、智能物流、智慧门店、区域链等场景也有诸多应用。
（二）挑战
360 企业安全集团总裁吴云坤在由 ECC主办的 2017 边缘计算产业峰会上指出边缘计算在满足高连接、实时数据、应用服务、安全等需求的同时，也面临着两个失效定律、技术整合挑战、行业需求多样化 - 跨产业协作挑战这三方面的安全挑战，他提出了基于数据驱动的边缘计算协同防御体系，对边缘、平台和应用进行保护，改变传统的防护思想，从被动防御转化为积极防御。
【作者简介】
史雅琪（1998-），女，本科，河北农业大学，研究方向为网络工程系。
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