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边缘计算是一个积极的新兴计算模式，严重影响了我国在城市化进程中的经济社会发展，带来了巨大变革。 本文从边缘计算的基本概念开始，探讨技术应用背后系统的本质属性，展望边缘计算的重点应用领域和发展趋势。 边缘计算为智能城市建设提供了高效的网络计算体系结构，建立了集网络、计算、存储和应用核心能力于一体的边缘开放平台，提供了高效、低延迟的近端用户面对相应的机遇和挑战，提出边缘计算推动智慧城市发展的建议，展望未来智慧城市的蓝图。
近年来，物联网和无线网络广泛普及，万物互联的应用需求不断发展。 万物的相互连接不仅包括人与人、人与物、物与物的连接，还包括语境感知能力、计算能力和感知能力的人、物、数据、过程、场景等有机融合，相互连接更有价值。 万物互连所涉及的外围设备类型非常广泛，传感器、智能家电、智能手机以及可佩戴设备也是万物互连的一部分。 因此，位于因特网终端的终端装置的数量及其发生数据量急剧增加。
根据国际数据公司(International Data Corporation )的统计数据[1]，到2025年全球有1500亿个终端设备接入网络，其中70%以上的数据在网络边缘处理。 美国思科预计全球设备产生的数据量将从2016年的218ZB增长到2021年的847ZB。 随着边缘设备中数据量的增加和计算需求的增加，网络延迟和带宽不足已成为传统云计算的瓶颈，但仅仅增加网络带宽，就能满足大量网络设备和应用程序延迟的要求必须在靠近数据源的边缘设备上卸载计算任务，减少数据传输，提高响应速度。 [2]
针对云计算面临的困境，边缘计算提出了一种新的计算模式，逐渐成为适应万物互联应用需求的新计算模型。 边缘计算模型的边缘设备具有计算和分析能力，通过在网络的边缘执行计算，为应用开发者和服务提供者提供计算能力支持[3]。 边缘计算采用分布式计算体系结构，将主要应用程序、服务和数据存储压缩到网络的边缘侧，从而使计算接近数据源。
边缘计算将原本由中心节点处理的大任务分割成更加容易管理的子任务，在数据源和用户服务终端附近执行，通过在附近提供边缘智能服务减少网络通信和服务提供延迟，以及云产生更快的网络服务响应，满足行业实时业务、智能应用、安全和隐私保护等关键需求。2017年，加利福尼亚大学伯克利分校Michael I.Jordan教授(美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士)发表的人工智能研究报告显示，边缘云融合是未来人工智能应用的重要技术之一。 与传统云计算相比，边缘计算的优势主要体现在以下三个方面：
在附近实时计算。 云计算需要将数据上载到中心节点并对其进行处理，因为网络带宽限制，将边缘设备生成的大量数据上载到云计算中心会带来巨大的网络负载。 另一方面，物理网络应用程序通常要求实时性，例如无人驾驶需要在10毫秒内完成所有操作。 在云计算中，数据传输过程中出现的严重延迟显然无法满足实时性要求。 相反，边缘计算中，可将计算能力放置在网络上最接近操作逻辑的位置处(例如，蜂窝基站)，以确保自动驾驶员能够实时处理车辆感知数据。
文/IT外包专家 蓝盟
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