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边缘数据处理的刚需

就连接性而言，过去十年或多或少地致力于以下三件事：将世界用无线连接起来;提高无线连接的强度和完整性;并确保一切可连(从人到物) 的、都以某种方式连接起来。本质上讲，这是通过——下一代5G部署(强化基础蜂窝基础架构并开发更新的技术以优化数据吞吐量、容量、覆盖范围和延迟要求)以及物联网革命(其中物理目标配备了感知功能和/或标签)——实现的。这些技术发展已经产生了深远的社会影响，无线连接已成为日常生活中不可或缺的一部分。从家用电器到复杂的工业机械，使用传感器和执行器进行远程监视、跟踪甚至控制相关对象的能力几乎已成为了基本必须的能力。但是，设备密度的巨大提升也导致了某些非常明显的瓶颈。

如何理解边缘计算

近年来，大数据、云计算、智能技术的快速发展，给互联网产业带来了深刻的变革，网关边缘计算产品，也对计算模式提出了新的要求。大数据时代下每天产生的数据量急增，而物联网等应用背景下的数据在地理上分散，并且对响应时间和安全性提出了更高的要求。云计算虽然为大数据处理提供了很高的计算平台，但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度，网络带宽成本的下降速度要比 CPU、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多，同时复杂的网络环境让网络延迟很难有突破性提升。因此传统云计算模式需要解决带宽和延迟这两大瓶颈。在这种应用背景下，边缘计算应运而生，并在近两年得到了研究者的广泛关注。

边缘计算中的边缘指的是网络边缘上的计算和存储资源，这里的网络边缘与数据中心相对，网关边缘计算价格，无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。边缘计算则是利用这些资源在网络边缘为用户提供服务的技术，使应用可以在数据源附近处理数据。如果从仿生的角度来理解边缘计算，我们可以做这样的类比：云计算相当于人的大脑，边缘计算相当于人的***末端。

关于边缘计算技术

近年来，“物联网”“云计算”等技术得到广泛应用，但是随着万物互联以及 5G 高带宽、低时延的时代的到来，各类业务如车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实 / 增强现实（VR/AR）等所产生的数据量增长，对计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性等方面的要求，为了解决这些问题，国内外学者们提出了边缘计算的概念。边缘计算的“边缘”指的是在数据源与云端数据中心之间的任何计算及网络资源。例如，智能手机就是个人与云端的“边缘”，智能家居中的网关就是家庭设备与云端的“边缘”。边缘计算的基本原理就是在靠近数据源的地方进行计算，是在靠近物或数据的网络边缘侧，网关边缘计算设备，融合网络、计算、存储、应用能力，就近提供边缘智能服务的开放平台。与云计算相比较，边缘计算就近布置，因而可以理解为云计算的下沉。

边缘计算实现了物联网技术前的连接性、集中化和智能化，由此可以满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求，是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。

边缘计算是计算系统从扁平到边缘，以及面向 5G 网络架构演进的必然技术，同时也提供了一种新的生态系统和价值链。第三方数据分析机构IDC 预测，到2020年，将有约500亿的智能设备接入互联网，广西壮族自治网关边缘计算，其中主要涉及智能手机、可穿戴设备、个人交通工具等，其中 40% 的数据需要边缘计算服务。边缘计算有着强大市场潜力，也引起了各研究机构、标准***、服务提供商和产业界极大的关注。