华为、英特尔和ARM看中的边缘计算究竟是什么？

日前，华为、中国科学院沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔、ARM和软通动力信息技术（集团）有限公司联合成立了边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium，简称ECC)，据了解，该联盟成员涵盖了科研院校、工业制造、能源电力等不同领域。这堪称是本年度物联网产业最重磅的消息之一。

根据IDC在不久前发布的《中国制造业物联网市场预测2016-2020》报告显示，边缘计算将成为下一个热点，未来有超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。

边缘计算究竟是个什么概念？和云计算有何区别？

虽然华为、英特尔和ARM等搞了一场声势浩大的联盟成立大会，但就目前而言，相比炙手可热的云计算，边缘计算还是一个冷门词，绝大多数人甚至没有听过这一概念。

ARM官方曾给出了这样的解释，“边缘计算指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，满足行业数字化在业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。”

通俗点解释就是，边缘计算是相对云计算的一个概念，云计算适合非实时、长周期数据的大数据分析，而边缘计算则主要完成实时、短周期数据的分析，后者更适合本地业务的实时处理与执行。一言以蔽之，边缘计算处理简单的数据，云计算处理相对复杂的信息。

边缘计算解决了什么问题？

和云计算一样，边缘计算的作用也是优化资源、提升效率。

众所周知，物物联网领域拥有海量的终端设备，如果这些设备产生的数据聚在一起这是个天文数字，这对网络带宽提出了巨大的挑战，而边缘计算的作用就是解决这一问题。英特尔物联网事业部中国区总经理陈伟说：“随着设备大规模接入物联网，在终端设备上产生的海量数据在提供商业价值的同时，也对数据处理提出挑战。由于网络带宽有限，又要满足实时响应的需求，边缘计算成为物联网发展的新趋势之一。”

“有些业务确实不适合放在云或者数据中心里面，如果所有数据都在云端处理那么对带宽和IO压力太大。”有业内人士如此表示。

举个例子，一些嵌入式的小型设备基础信息采集处理是在端完成的，即传感器手机数据传送到网关后，就进行数据过滤和处理，没必要每条原始数据都传送到云端，这省去了大量的成本。需要注意的是，这里提到的网关就属于边缘计算。

不仅是消费级的物联网终端，边缘计算还将在工业应用中发挥重要作用。边缘计算产业联盟理事长、中国科学院沈阳自动化研究所所长于海滨指出，边缘计算是ICT、CT与OT融合的技术，它是实现分布式自治控制工业自动化架构的重要支撑。

当然，边缘计算并不会取代云计算，二者更多的是会在物联网体系中保持协同工作，系统会根据数据量和架构的复杂程度来权衡。例如，边缘计算可以作为云端数据的采集单元，以支持云端应用的大数据分析；而云计算则可以通过大数据分析优化的信息反馈到终端，再通过边缘计算做进一步的优化处理。

根据刚发布的《边缘计算产业联盟白皮书》显示，边缘计算有三个发展阶段：

1. 联接。及实现终端及设备的海量、异构与实时连接，网络自动部署与运维，并保证联接的安全、可靠与维护性。远程自动抄表就是其中的应用场景，这解决了电表数量巨大的问题。

2. 智能。边缘侧引入数据分析与业务自动处理能力，智能化执行本地业务逻辑，这可以大幅提升效率并且降低成本。电梯的预测性维护就是该应用之一。

3. 自治。引入人工智能，边缘计算不但可以自主进行业务逻辑分析与计算，还可以动态实时完成自我优化、调整执行策略。
   

因此，边缘计算对操作系统、开发环境、网络协议栈和外围硬件设备都有一定的要求。上述提到的6个联盟创始成员将在行业应用、数据、网络连接、传感和芯片共同推进语言和架构的统一。虽然，要完成对整个产业链的部署还有很长的路要走，但这对物联网产业上下游来说依然是个利好消息。