来源：边缘计算社区
在2019年第三届边缘计算技术研讨会上华为高级产业发展经理、ECC需求与总体组副主席黄还青发表了《ECC及华为在边缘计算领域的思考与实践》主题演讲，本文为黄还青演讲中对边缘计算理解及思考。
首先我们认为边缘计算的兴起应该是在过去三四年，之所以兴起大背景是因为实体经济的数字化转型。这波实体经济数字化以万物感知、万物互联、万物智能为特征，这三方面的特征仅仅依靠云计算是没办法特别好的解决，比如实时性、带宽、安全、隐私等等一些问题，在这样背景下，边缘计算逐渐兴起。
我们分享几个行业对于边缘计算的需求特征和大背景下浮现出来关于边缘计算的机会。先看一下工业，1.工业4.0以及智能制造大背景下，推动了工业界原来传统的架构重构：云+边缘+设备三层扁平互联架构。在这个过程中，边缘计算为什么有价值？边缘计算核心是解决了传统五层架构里面网络孤岛、数据孤岛与业务孤岛的问题，同时更好的支撑柔性制造，并且带来从技术到商业各个方面价值创新的能力。
2.OPC-UA overTSN向下渗透，边缘计算碎片化的问题在工业界尤其明显。比如工业界目前一个比较好的解决方案，能解决边缘计算碎片化的方案。OPC-UA over TSN 原来更多是在PLC之间及以上的层次。去年11月份在 OPC基金会下面成立FLC工作组，工作组目的是 PLC以下的层次如何利用OPC UA over TSN 技术需求，研究明白，协议规范，定义清楚。
智慧城市，从08年IBM提出了智慧地球概念后，智慧城市的建设在全球成为了个热点；17年中国发布了数字中国战略，引爆了新一轮智慧城市的建设，边缘侧拥有最全的诉求，所以新一轮智慧城市的建设需要边缘智能、边缘协同、边缘能力的支撑；同时，5G的发展会极大推动城市的万物互联，这也将极大促进边缘计算产业发展。例如河长巡河场景下，利用边缘计算实时采集河湖动态信息，通过AI辅助进行监测数据处理，污染预警溯源；智慧路灯场景下，借助边缘计算实时监控路灯运行状态，辅助路灯开、关、亮度管理，本地化运营团队进行针对性维护，精准高效；雪亮工程场景下，边缘计算不仅能够进行边缘预处理，剔除“垃圾”信息，减少上传的视频数据，还能够使边缘设备更加“聪明”。
运营商。全球主流运营商看重边缘计算产业机会点，都在拓耕边缘计算领域，从管道经营到算力经营，完善2C业务体验，强化2B市场能力。
中国联通致力于构建一个开放的，开源的Edge-Cloud服务PaaS平台，以灵活分配计算，存储，网络和加速器资源，旨在加速边缘服务的孵化和推广。
1、发布CUBE-Edge2.0白皮书；
2、中国联通将大力发展边缘DC，启动全国范围内15个省市的规模试点；
3、主导的《IoT requirements for Edge computing》国际标准项目立项
中国移动将边缘计算上升为公司战略与5G并列。中移动将边缘计算上升为公司战略与5G并列，推动中国移动未来从管道经营（流量变现）扩展到算力经营（服务变现）”
1、成立中国移动边缘计算开放实验室；
2、发布中国移动边缘计算技术白皮书；
3、宣布Pioneer300计划。
美国电信公司AT&T将边缘计算定位其5G战略三大支柱之一，AT&T已经为移动和固定无线应用接入边缘计算，可以使用LTE或5G连接进行部署。主导发起了Akraino开源，通过开源加快边缘计算生态建设和商用部署。
全球移动通信系统协会，简称GSMA，全球移动通信系统协会（GSMA）成立于1987年，是全球移动通信领域的行业组织，目前其成员已包括220个国家的近800家移动运营商以及230多家更为广泛的移动生态系统中的企业，其中包括手机制造商、软件公司、设备供应商、互联网公司以及金融服务、医疗、媒体、交通和公共事业等领域的企业。GSMA认为边缘计算是运营商未来重要发展方向：
1、Edge Cloud如何帮助运营商Cloud VR/AR等新型业务降低部署成本，加快部署速度；
2、边缘计算如何推动当前智慧城市，智能制造中图像处理能力，
GSMA动态：
1、GSMA在MWC2019发布了边缘计算白皮书：Distributed Edge Cloud: Definitions,
Dynamics AndDrivers，
2、GSMA计划通过推动边缘计算典型PoC来加速边缘计算在运营商的应用。
GSMA定义的2大边缘计算形态
运营商边缘计算核心技术：
1、多形态I硬件（边缘云，一体机形态，异构数据处理云化网关等）；
2、轻量级云原生PaaS（微服务，Serveless等）；
3、安全（物理安全，平台安全，应用安全等）。
边缘计算技术方向往那些方向走？
边缘计算需要与云计算协同，才能最大化增强实现彼此的应用价值，这个得到产业界的广泛认同，但是边云协同的价值和内涵到底是什么，涉及到那些方面的协同？这些问题在产业界一直缺乏共识。去年，ECC产业联盟试图从主要场景出发，初步梳理了边云协同的全视图，我们认为边云协同大体上会涉及三层六类协同，也就是从IaaS 到 PaaS 到SaaS三个层次，边缘侧三个层次和云侧三个层次一定有相互协同工作，落实到具体场景中，不见得所有业务场景都会包括，我们这个六类应该是目前阶段理解边云协同的全视图。
服务协同；云端提供SaaS分布策略，那些SaaS部署在云端。那些部署在边缘（应用相互协同）。 业务管理协同；边缘提供模块化、微服务化应用，云端提供边缘应用的业务编排管理。 应用管理协同；边缘节点提供应用的部署与运行环境，并进行管理、调度；云端提供应用开发测试环境及生命周期管理 智能协同；边缘节点按照AI模型执行推理，云端开展AI集中模型训练，下发模型到边缘。 数据协同；边缘节点负责终端数据的采集，进行初步处理，并将结果上传云端，云端提供海量数据存储、分析、价值挖掘。 资源协同；边缘节点提供基础设施资源，并具备本地调度和管理能力，同时接受并执行云端资源调度管理策略（含设备、资源、网络连接）
边缘计算正从1.0走向2.0，如果说1.0更偏向概念定义，主要目的是推动产业共识；2.0则更加关心技术和能力构建，从而促进边缘计算的实践落地。边缘计算2.0核心观点包括落地形态，我们认为主要是边缘云和云化网关两种形态，当然细分来说还有很多。
边缘云主要提供近现场的综合计算能力，支撑智慧园区、平安城市、智能制造等场景，将中心云的能力拉近到边缘，是下一步云计算创新突破的增长点。
云化网关是企业/行业数据的汇聚节点，是网关设备基于云计算技术的演进，主要通过多样连接、实时处理、云化管理和人工智能等关键能力，边云协同使能行业数字化。
软件平台，一定是引入云架构、云技术，实现端到端实时、协同式智能、可信赖、可动态重置的能力。
硬件平台：以异构计算为主，需要考虑ARM+X86+GPU+NPU+FPGA异构计算能力的支持。
核心特征：边云协同和边缘智能。
从趋势看，边缘计算发展分为三阶段。
第一阶段，这个阶段时期大致是2015年-2017年，概念孵化，产业共识
产业共识：边缘计算及其价值成为产业共识
概念泛化：雾计算、边缘计算、节点计算、移动边缘计算、开放边缘计算
边界不清：OT认为20年前的工业现场PLC即是、海康威视认为智能摄像头即是、思科认为云之下终端之上。
第二阶段，当前就是在第二阶段，2018年到2020年，主要是进一步聚焦及落地探索
价值落地场景：从泛化概念，逐步聚焦到云边缘、物联网边缘价值场景。
业务本质：云计算在数据中心之外汇聚节点的延伸和演进。“边云协同、边缘智能”为核心能力。
第三阶段是2020年以后，开始规模发展
带来更丰富的应用场景：增值业务（如预测性维护）到控制系统（如vPLC）
以及更广泛的行业覆盖：从制造/运营商/能源到泛工业（如交通、企业、智慧家居等）
边缘计算已经形成产业共识，正从泛化概念走向进一步聚焦及落地探索，未来3~5年是产业发展关键期。
延展阅读：
一文轻松读懂边缘计算
边缘计算（Edge computing）是相对云计算而言的，它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中。边缘计算又被叫做分布式云计算、雾计算或第四代数据中心。
事例1:制造业打造智能工厂时，会有大量的智能化终端和设备通过工业网络接入，企业需要计算和处理的日常业务数据越来越庞大。同时，工业上有大量需要实时处理的场景，需要在毫秒级别进行实时响应。由于网络的限制，云计算架构难以实现实时响应。（延时即事故）
事例2:无人汽车需要在高速移动状态对周围环境做出反应，所以响应时间是个极其重要的指标。假设汽车行驶速度为65英里每小时，紧急制动响应时间即便只慢了几毫秒，汽车紧急制动距离就会多出几英尺，这或许就是发生事故和没有发生事故的区别。（延时即生命）
事例3:通过大量传感器，对油田生产数据实现自动化采集，但如果每个传感器都向云端发送联接，海量的数据给网络带来巨大压力。（海量即拥堵）
事例4:假如你家的空调是智能化控制的，而且依托于云计算。但你家没有停电，却断网了，那怎么办？无法进行云端控制，尽管你汗如雨下，空调也是摆设，这岂不是是十分尴尬？边缘计算解决了这没有网络情况下的控制。（无网无服务）
✓分布式和低延时计算
边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析，能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行
✓效率更高
由于边缘计算距离用户更近，在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析，因此效率更高
✓更加智能化
AI+边缘计算的组合出击让边缘计算不止于计算，更多了一份智能化
✓更加节能
云计算和边缘计算结合，成本只有单独使用云计算的39%
✓缓解流量压力
在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理，进而能够设备响应时间，减少从设备到云端的数据流量
在物联网场景下，每个智能设备都会产生大量的数据，传输如此海量的数据从本地到云端，则需要消耗大量的网络带宽。为了加快服务和计算处理数据的时间，将计算从云端移向采集数据的边缘节点则是必然之选。
如上表所示，在30年前，计算通常发生在资源集中的大型机上。而20年前，随着PC的发展，C/S架构变得流行，任务处理变成分布式模型，客户端处理业务逻辑，数据库存储和交换数据。又经过10年的发展，为了提升用户体验、提供更敏捷的软件升级和改进，B/S架构占据主流，业务处理和存储又集中到了云端完成。现今，随着连入云端的智能设备越来越多、数据量越来越大，而且智能设备芯片的运算能力越来越强，这为使用边缘节点完成对初始数据的处理和分析便提供了必要的条件。
1、设备域：边缘计算在这一层，可以对感知的信息直接进行计算处理。比如在制造领域，可以对设备进行适时监控，能够实现预防性维护；在视频采集、音频采集中直接部署智能鉴别的能力;又或者像手机一样，能够由语音输入直接转换成文字输出。
2、网络域：通过部署计算能力，实现各网络协议的自动转换，对数据格式进行标准化处理。要解决物理网中数据异构的问题，就需要在网络域中部署边缘计算，以实现数据格式的标准化和数据传递的标准化(例如将所有的感知数据都换算成MQTT类型数据，并通过HTTP方式传递)。同时，网络域的边缘计算，还能对“融合网络”进行智能化管理，实现网络的冗余，保证网络的安全，并可进一步参与网络的优化工作。
3、数据域：边缘计算，使得数据管理更智能、存储方式更灵活。首先，边缘计算可以对数据的完整性和一致性进行分析，并进行数据清洗工作，消灭系统中的“脏”数据。其次，边缘计算可以对计算和存储能力、以及系统负载进行动态地部署。最后，边缘计算还能和云端计算保持高效协同、合理分担运算任务。
4、应用域：边缘计算提供属地化的业务逻辑和应用智能。它使得应用具有灵便、快速反应的能力，并在离线的情况下(和云端失去联系时)，仍能够独立地提供本地化的应用服务。
1、工业制造
边缘计算可以更便捷的处理工厂设备产生的海量数据，及时检测异常情况，更好的实现预测性监控，提升工厂运行效率的同时也能预防设备故障问题。
2、安全监控、ARVR
边缘计算提供快速、高效、精准的实时响应，将驱动安防行业人工智能应用迈入全新层次。
3、智能交通
智能交通信号灯可以根据路上车流的情况动态的调整信号灯的颜色，提高交通流畅度，减少拥堵，还可以应用于紧急情况，例如：信号灯可以为紧急情况开辟出一条绿色通道。
4、自动驾驶
自动驾驶在躲避障碍物的过程，若按照先上传云端、分析处理、再返回设备的模式，将造成信号传输的延迟，紧急情况下极易发生交通事故。
5、智慧家居
家中有非常多的智能家居的设备，智能家居不同产品之间互动场景的定义，需要边缘计算。另外，对于智慧家居来说，接入网络的安全性和私密性也为人们所看重，边缘云可以在物联网网关和数据中心之间建立加密通道，进一步提高系统的安全性和隐私性。
6、智慧城市
边缘计算就好比城市神经末梢，将人工智能与分布在城市中的传感器结合，可以高效处理城市运营问题，如在道路两侧路灯杆上安装传感器，收集城市路面信息，检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据。
7、智慧路灯
嵌入到路灯内部的传感器、执行器、计算和存储单元可以组合起来构成边缘计算的节点，传感器采集的数据发送到位于网络边缘的计算和存储节点，经过计算将结果返回给执行器，执行器对路灯进行控制，而不是将数据发送到位于网络边缘的云计算中心。这样既可以提高系统的实时性，又可以减轻云端的压力。
8、风力发电
在风力发电机机组上布置边缘节点，实时收集数据信息。数据信息上传至工业网关，如风速、启动等做优化，将模型转化为算法或者规则，即时控制机组。
9、医疗保健
医疗设备上存储的数据可用于更新患者的数字医疗记录。边缘计算将连接起来这些医疗设备，在紧急情况下为医院和医生提供可靠和最新的患者信息。
10、无人机
边缘计算使无人机能够检查数据并实时响应数据，广泛应用于各种领域，如当无人机识别到车祸时，无人机可以向附近的行人提供有价值的信息。
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