2018年之后，该行业正在重视边缘与云之间的微妙关系。物联网的发展逐渐改变了互联网上建立的基础设施，螺旋式变化的过程。
2016年底，在年度Gartner数据中心会议上，硅谷风险投资公司A16Z的合伙人Peter Levine表示，边缘计算是云计算的“终结者”。经过近两年的验证，周边计算与云计算之间的关系更加清晰，并且已经建立了两者不相互排斥的基本论点。由于Edge Computing解决了在“最后一英里”云中提供本机应用程序的问题，因此它已成为未来开发中云计算的重要登陆支持。边缘计算和云计算被迫相互合并，并达到“云边缘协作”的新阶段。
像分发网络从降压发生器变电站给最终用户的输出输送能量，由边缘计算产生的网络分配从最后一英里至互连对象，从而提高性能在云中的本机应用程序关键应用程序。、改善了实时处理。、功能提高了安全性和可靠性，在很大程度上弥补了IoT域中云计算的缺点和局限性。
通过由边缘和云，和随之而来的“协同云边缘”的效果所形成的混合结构的多层，两者的优点可以被最大化，以促进完全更新基础设施物联网。
侧云协作的主要推动者实际上是云计算的三大巨头。
如何直观地解释横向云的协同效应？华为公司业务的比喻李立达是最合适的。他说，在无脊椎动物中，章鱼的智商最高，因为它有大量的神经元。这些神经元中有60％分布在八条腿（边缘）中，只有40％的大脑（云）。看来，章鱼，它采用“腿”来思考和解决问题，永远环绕的“腿”打猎，由于其“多小脑（边缘）”和“分布式”类似于分布式计算的时候。大脑（云）一起工作。
在世界范围内，我们惊讶地发现，合作的云边缘的主要推动者是试图“完成”新锐计算机云计算的巨头。云计算仍是一个迅速扩大的市场，预计云计算市场规模将到2021年达到300十亿美元主导亚马逊“三士”、争夺战微软和谷歌之间的分类从一开始就一直没有停止过，而物联网时代将加大。
基础设施即服务平台即服务、、软件即服务......一切都在服务。要搜索进一步扩大，AWS、 Azure和谷歌云看到了发展的动力来自两个方向，一个是云服务的能力产生加入各种的SaaS提供的值的势头，另一个是原生应用程序边缘计算提供的云计算。拉力到几个智能终端。
Edge是计算资源和应用程序服务以及通信路径，从数据到云源分布式分布式计算基础设施。由于外围计算可以提高云计算的时间维度的值时，“锻炼”，在经营业绩，与各种合规性要求和隐私的最好的保护和安全依从性好数据驱动性能的云平台。有效的手段。
协作路线巨头的横向调动完美云，亚马逊AWS、格林格拉斯边缘微软Azure物联网、谷歌TPU边缘和边缘云物联网已经开始。不同的公司的商业模式也颇为相似：在边缘侧，在云中“电”的应用程序分发到工业汽轮机、“最后一英里”和球队领先的多条生产线免费或开放代码。 。
当然，企业是关于云计算方面乐观不限于三个巨头。 HPE、IBM、、SAP思科等知名公司，警告号角、IOTech、Falkonry等新公司都告诉我，加我。
值得注意的是VMworld的峰会2018在上周刚刚结束VMware发布云边缘最新的协同策略，如戴尔EMC、Pivot3、Veeam、Extreme网络公司共同展示了多款的协作产品云端的前卫。
侧云协作的“优势”
有障碍要克服的第一次多层次的，但最基本的是认识“边缘”的矛盾。
边云协作中的“边缘”在哪里？这可能是最常见的问题之一。与云平台不同，可以说对边缘的理解是成千上万的人。互联网IIC产业联盟白皮书介绍了《计算概论边缘IIoT》，边缘是一个逻辑概念，而不是一个体能师。与此同时，IIC还提供周边社区的计算必须考虑到，包括管理分布式数据分析、、、统一的服务编排，数据连接和安全性。
因此，对于不同的自定义应用程序，“边缘在哪里”是一个“数千人”的开放性问题。从应用程序的角度来看，边缘的位置取决于业务问题需要解决的“关键目标”。
因此，从最终用户和服务提供商的角度来看，边缘的位置是不一样的。因此，在边缘2018》的白皮书《国家，共同的公司，如ARM、Vapor IO、Ericsson UDN开发，两个边的定义，从运营商的角度出发，将设备从角度边缘基础设施的边缘最终用户。
基础设施边缘是指位于“最后一英里”的网络运营商或服务提供商的IT资源。主要建筑是边缘数据中心，通常位于城市与周围环境之间5-10公里处。
边缘设备是指网络终端的信息资源边缘或在装置的一侧，包括传统的互联网设备，如PC和智能电话和新的智能设备，比如灯智能信号智能车辆的环境传感器、。
虽然基础设施的边缘和设备的边缘属于同一类边缘计算，但两者的定义是、。、的中央容量（包括网络资源的存储容量和存储容量、等）极为不同。
由于边缘计算在协作过程云边缘的成千上万的人的基本特征，不同级别的边缘和云平台的形成多层结构，和工作量应用程序在层之间动态分配资源。这两种编程边缘基础设施设备的边缘“成千上万人”的另一个问题是，估计横向云协同市场规模的不一致导致了不同公司对侧云协作的重要性。边缘云协作的重要性非常高。估计或低估
边缘计算的激进代表包括戴尔首席执行官兼总裁迈克尔·戴尔，他说：“我认为优势将大于云计算。”
不同的市场研究机构也对最前沿的计算机市场给出了自己的估计。
Gartner预测，到2021年，由于时间延迟和带宽需求，40％的大公司将在项目中包括周边计算，2017年不到1％。
IDC预测，到2020年，与外围计算相关的费用将占物联网所有费用的18％。到2022年，物联网的总支出将达到12亿美元，而与周边计算相关的费用将达到2160亿美元。
Grand View Research认为，到2025年，全球领先的计算机市场将达到32.4亿美元，复合年增长率超过40％。
透明度市场研究公司估计，2017年全球领先的计算机市场约为80亿美元，预计到2022年底将达到133亿美元。
2017年Stratistics MRC的市场估计与透明度市场研究一致，约为80亿美元。 Stratriss MRC还预测，到2026年，先进的计算市场将达到205亿美元。
如何通过横向云协作进行有效的数据分析？
数据分析是将数据转换为信息的过程，为制定运营决策提供新的知识和观点。如果数据是一种新型的“石油”，那么数据分析就是推动其产生价值的新“引擎”。数据分析的质量在一定程度上决定了物联网项目的最大价值。
一旦大部分数据分析在云端完成，随着边缘云协作的推进，边缘分析可以降低通信和数据存储处理成本、，消除噪声不必要的数据和更多的数据分析将回到极限。处理。
通常，如果应用程序场景具有良好的信息源并且业务问题具有明确的逻辑，那么数据分析应该处于极限。在更复杂的情况下，为了处理多个数据源和多个变量，边缘云的协调必须考虑处理速度。、可靠性、安全性、带宽的要求和复杂性。处理速度：数据的类型和数量，以及业务决策的时间限制，都会影响处理速度要求。边缘计算使用分布式计算架构。由于操作分散在数据源的近端设备周围，因此不再需要将数据远程返回到云进行处理。实时性能更好。、更有效率。、具有较短的延迟。
可靠性和安全性：尽管可靠性和安全性有很大差异，但对于大粒度仍有类似的要求，这些要求暂时被视为一个整体。连接的设备可以最大化可靠性。、通过边缘应用程序实现安全和隐私保护，设备数据同步以及与其他设备的安全通信，甚至无需连接到Internet。但是，仍然必须将一些重要数据返回到云中以便保存以分析长期趋势。
带宽要求：带宽是远程控制中需要考虑的重要问题。边缘云协调的数据量直接决定了数据分析的成本。如果您监控风力发电机中的100个参数并每10分钟将数据发送到云平台，则每天的数据量为14400，这只是一个风扇。一些公司正在采用最新的LPWAN技术来降低向云发送大量数据的成本，但带宽问题仍然是云边缘协作无法避免的真正因素。
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