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边云协同首先需要克服的障碍有很多层面，但***基础的一个，是对于“边缘”认知的不一致性。
边云协同中的“边缘”在哪里？这恐怕是***常见的问题之一。与云平台不同，对于边缘的理解可以说是千人千面。
工业互联网联盟IIC在白皮书《Introduction to Edge Computing in IIoT》中给出的解释是：边缘是一个逻辑概念，而并非一个物理划分。同时IIC也给出了边缘计算需要考虑的共***，包括分布式数据管理、数据分析、统一业务编排、连接能力和安全性。
因此对于不同的个性化应用来说，“边缘在哪里”是一个“千人千边”的开放性问题，从应用角度来看，边缘的位置取决于业务问题需要解决的“关键目标”。
因此从***终用户和服务提供商的视角来看，边缘所处的位置并不相同。因此在由ARM、Vapor IO、Ericsson UDN等公司联合起草的白皮书《State of the Edge 2018》中，定义了两种边缘，运营商视角的基础设施边缘和***终用户视角的设备边缘。
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基础设施边缘是指位于“***后一公里”的网络运营商或者服务提供商的IT资源，其主要构建模块是边缘数据中心，通常在城市及其周边以5-10英里的间隔放置。
设备边缘是指网络终端或设备侧的边缘计算资源，包括传统互联网设备，比如PC和智能手机等，以及新型智能设备，比如智能汽车、环境传感器、智能信号灯等。
基础设施边缘和设备边缘虽然同属于边缘计算的范畴，但是两者的定义、关注点、核心能力（包括在计算和存储能力、网络资源规模等）方面的差异极大。
由于边缘计算千人千面的基本特征，因此在边云协同的过程中，不同层次的边缘与云平台之间构成了多层结构，应用程序的工作负载通过在各个层次之间动态分***源来调度。基础设施边缘和设备边缘都可以被视为集中式云平台的补充，甚至是现有云平台的扩展。
由“千人千边”衍生的另一个问题是，对于边云协同的市场规模估算的不一致性，导致不同企业对边云协同的重视程度相差极大，边云协同的重要性很容易被高估或者低估。