下一次IT变革：边缘计算（Edge computing）

数十亿物联网设备和5G网络这两股力量必将推动计算工作负载的部署方式发生深远而重大的变化。

近年来，计算工作负载一直在迁移：先是从本地数据中心迁移到云，现在日益从云数据中心迁移到更靠近所处理的数据源的“边缘”位置。旨在缩短数据的传输距离，从而消除带宽和延迟问题，最终提升应用和服务的性能和可靠性，并降低运行成本。

这倒不是说本地环境或云中心已死亡；一些数据总是需要存储在集中的地方并加以处理。但数字基础设施无疑在发生变化。比如据Gartner声称，到2025年，80%的企业将关闭传统数据中心，而2018年这个比例只有10%。工作负载的布置是这次基础设施演变的关键驱动因素，工作负载的布置有赖于各种业务需求，这家调研公司称：

随着最近业务驱动的IT项目不断增加（通常超出传统IT预算的范围），实施物联网解决方案、边缘计算环境和“非传统”IT的现象在迅速增多。此外日益关注面向外部的应用的客户体验，并日益关注糟糕的客户体验给企业声誉带来的直接影响。关注外部的这种形势导致许多企业组织基于网络延迟、客户群体和地缘政治限制因素（比如欧盟的《通用数据保护条例》即GDPR或监管方面的限制），重新考虑某些应用的布置。

当然，边缘计算面临挑战，尤其是连接方面（连接断断续续），具体表现为网络边缘处带宽低及/或延迟高。如果大量智能边缘设备运行的软件（比如机器学习应用）需要与中央云服务器或“雾计算”中的节点进行联系，这就会出现问题。然而，解决方案正在开发中。

由于边缘计算处于Gartner 2018年云计算成熟度曲线的高峰期，在标准和最佳实践得以确定之前，还要经历一段相当长的幻灭期，之后才会得到主流界的采用。本文旨在评估边缘计算的现状。

不同机构的定义

边缘计算是个比较新的概念，已经与另一个术语“雾计算”联系起来，这可能会在非专业观察人士当中造成混淆。下面是几个定义，但愿可以澄清一下。

•Futurum Research：不像云计算依赖数据中心和通信带宽来处理和分析数据，边缘计算在网络边缘附近处理和分析数据，数据最初在边缘附近加以收集。边缘计算（专注于在网络节点层面处理和分析的一类雾计算）......应被视为雾计算的一个事实上的要素。

•State of the Edge 2018：将计算能力提供给网络的逻辑末端，以便改善应用和服务的性能、运营成本和可靠性。通过缩短设备与提供给设备的云资源之间的距离，另外减少网络跳数，边缘计算消除了当今互联网在延迟和带宽方面的限制，从而带来全新的应用类别。实际上，这意味着沿着今天的集中式数据中心和越来越多的现场设备之间的路径，分配新的资源和软件堆栈，而这条路径邻近最后一英里网络，连接基础设施和设备两端。

•451 Research/开放雾联盟：[雾]的一端始于边缘设备（我们在这里定义的边缘设备是生成传感器数据的那些设备，比如车辆、制造设备和“智能”医疗设备），这些设备拥有必要的计算硬件、操作系统、应用软件和连接功能，以便参与分布式分析雾。它从边缘延伸到“近边缘”功能，比如本地数据中心及其他计算资产、企业或运营商无线接入网络内的多接入边缘（MEC）功能、托管服务提供商内的中间计算和存储功能以及互连和托管设施，最终延伸到云服务提供商。这些位置有集成或主机“雾节点”，这些其实是能够参与整个分布式分析系统的设备。

•David Linthicum（德勤咨询公司的首席云战略官）：“就边缘计算而言，计算系统和存储系统也位于边缘，尽可能接近生成所处理的数据的部件、设备、应用或人。目的是消除处理延迟，因为数据不必从网络边缘发送到中央处理系统，然后发回到边缘......思科首创的“雾计算”这个术语还指将计算扩展到网络边缘。思科在2014年1月推出了其雾计算，以此将云计算功能引入到网络边缘......实际上，雾是标准，边缘是概念。雾实现了边缘计算概念中的可重复结构，那样企业就可以将计算推送到集中系统或云之外的地方，以获得更好的性能和可扩展性。”

开放雾联盟在下面直观地显示了网络边缘处生成数据的“物件”、核心处的云数据中心以及介于两者之间的雾基础设施三者之间的关系：