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边缘计算的“蹿红”，离不来其幕后推手——物联

在各种 计算 层出不穷的时代，又一 红计算 横空出世。在刚刚过去的第四届世界互联大会上，它备受关注，被捧为 技术明珠 。它，就是边缘计算。

边缘计算是什么

边缘计算是指在数据源的边缘地带完成的运算程序。 2017年12月29日，天津大学计算机学院教授王晓飞接受了科技的采访，他的研究领域正是边缘计算和存储。他介绍说，边缘计算是一种分散式运算架构，碳纤维复合材料在汽车行业将应用程序、数据资料与服务的运算，由络中心节点移送到络逻玻璃窗辑上的 边缘节点 进行处理。

大数据时代，越来越多的数据被传至云端进行存储计算，再返回到终端显示结果。这一过程不仅增加了云端压力，还会造成干路数据堵塞，影响数据处理和反馈的时间。

为解决上述问题，雾计算应运而生。雾计算的原理与云计算一样，都是把数据上传到远程中心进行分析、存储和处理。但相比云计算要把所有数据集中运输到同一个中心，雾计算的模式是设置多个中心节点，即所谓 雾节点 处理数据。

雾计算出现后，一种更激进的想法随之产生：既然数据送到云端是送，送到分散的数据中心也是送，那为何不干脆在距离终端最近的地方完成数据存储和计算?于是就有了边缘计算。

王晓飞给科技打了个比方： 云计算是把所有东西都往 云 里送，雾计算则是把数据往身边 雾气 胶凝剂里送，这种逻辑被称为 分散式云计算 ，而边缘计算干脆把数据直接送到手心里。

搭上物联发展的快车

数据是人工智能发展的鳗鱼养殖基础，即使强大如 阿尔法狗 ，没有大量的数据训练做加持，它也不印刷时还轻易产生糊版、积墨和传墨、布墨不均等状态可能成功。如今，互联每天所产生的数据量已超出想象。据思科VNI报告预测，到2020年，一个互联用户平均每天约产生1.5GB数据量。在万物互联时代，数据将更多来自边缘侧不计其数的传感器和终端设备，传统的计算系统并不能有效利用这些数据。为满足新的数据处理需求，边缘计算被推到了舞台中央。

而边缘计算的 蹿红 ，离不来其幕后推手 物联。

在王晓飞等业内专家看来，相较云计算和雾计算，边缘计算更聚焦于实时、短周期数据分析。由于靠近数据源，边缘计算能在本地络中完成运算，操作数据不用上传至云端，大幅提升了数据处理速度并降低带宽成本，因此可以很好地支撑物联运行。

虽然边缘计算日渐受到重视，但它不会从根本上代替云计算，二者互为补充。因为，边缘计算所处理的数据只是局部数据，要想全面了解数据还需要云计算在后端进行综合处理。 王晓飞说。

短期内难现爆发式发展

目前，智慧城市照明系统是35钢筋锥罗纹接头边缘计算常见的应用场景。例如，将城市照明路灯统一接入物联络，管理者可实现可视化管理以及预测性维护。在深夜车流较少时，可调低路灯亮度、间隔开灯;在光照条件不好的阴雨天，可根据外界情况及时调节亮度

边缘计算也悄然来到我们身边。 高档社区和办公场所的刷脸门禁，也是生活中边缘计算最常见应用。 王晓飞介绍说，门禁系统需要快速识别摄像头前的人像，以便迅速给出开门与否的指令。如不使用边缘计算，最简单的方式是前端摄像机捕捉到视频信息，然后把数据以流媒体方式压缩后传输到后端，获得运算结果后再返回前端。这种信息传输方式不仅加大了络带宽和后端存储的压力，也耗费了大量时间。

不过，倘若如此，恐怕客人早就等不急了。这时边缘计算就派上了用场。它能快速识别人像、给出指令，最后只需烤版机把计算结果传送到远程服务器即可。 它的响应速度是毫秒级的，而且操作方便。 王晓飞说。

边缘计算的前景似乎一片大好，但许多技术问题还有待解决。 短期内边缘计算难以呈现爆发式发展，还有很长的路要走。 王晓飞说，边缘计算作为一种颗粒式的数据处理服务，目前面临两大技术瓶颈。一方面，边缘计算难以兼容异构。这导致真正具备边缘计算能力的家居设备和络非常少。另一个是芯片技术。 未来，目前云端的数据运算工作将转移至前端，由前端直接进行处理。这就需要前端具备强大的数据处理能力，需要相应的芯片技术作为支撑。因此，芯片技术的发展将直接影响着边缘计算的应用。 他说。

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