最近看到一则新闻：“百度与Intel共同发起'5G+AI'边缘计算实验室加速国内边缘计算技术研究”。而今年年初百度云天工亦发布“智能边缘”，百度已经开始布局边缘计算。而“BAT”的其他两巨头：阿里云明确2018年将战略布局边缘计算，提出核心战略：“云+边+端”三位一体的计算模式，并于今年3月推出IoT边缘计算产品Link Edge；腾讯亦在上半年采取了“CDN+云”的路线，让CDN具备智能计算的能力。从全球来看，微软推出混合云解决方案Azure Stack与发布新一代边缘计算工具、AWS去年年底发布Greengrass软件、Google边缘计算服务Cloud IoT Core，可以看出全球各大云计算巨头已经开始布局边缘计算市场，将之视为下一个互联网的爆发点。
边缘计算：指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务，其通信跳数低。（搜自百度百科）
个人理解是在靠近数据源的节点预处理数据，并将处理后数据传输给云计算中心。
（图源于视界云）
边缘计算的产生离不开云计算。云计算很大程度上解决了设备内存和运算能力的问题，然而终端设备海量的数据产生，使现阶段的云计算存在计算延迟、拥塞、安全等问题。边缘计算因此而诞生。
边缘计算与云计算的区别：云计算把握整体，边缘计算更专注局部。这亦使边缘计算能够对短周期数据做出及时分析以支持业务实时处理；而云计算着重于长周期的大数据分析，适用于长期决策分析。
边缘计算带来了一系列明显的优势，包括：
1. 实时或更快的数据处理和分析。数据处理更靠近源，而不是外部数据中心或云，这样可以缩短延迟时间。
2. 降低成本。企业在本地设备上的数据管理解决方案所花费的成本低于云和数据中心网络。
3. 减少网络流量。随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增长。结果，网络带宽变得更加有限，压倒了云，导致更大的数据瓶颈。
4. 提高应用程序效率。通过降低延迟级别，应用程序可以更高效、更快速地运行。
5. 安全性和合规性：各国政府愈发重视消费者数据的利用，如欧盟执行GDPR条例来保护个人数据信息的滥用，而边缘计算中敏感信息在本地节点操作，增加信息安全性。
随着万物互联的发展，边缘计算的优势使其具有广泛的引用场景：
1. 供零售/金融/远程连接领域使用的“盒中云”：提供了一系列可定制于特定企业或产业应用的边缘计算环境。这类边缘计算主要由企业使用，它从根本上与分布式结构相结合来达到以下效果：降低硬件消耗，多站标准化部署，灵活更替部署在边缘侧的应用。
2. 移动连接：在5G网络大规模普及前，移动网络仍保持着受限和不稳定的特性，因此移动/无线网络也可以看作是云边缘计算的常见环境要素。许多应用或多或少都依赖于移动网络，例如部分物联网设备、智慧城市、远程安全保障应用等，这些都受益于边缘计算就近端处理的能力。
3. Network-as-a-Service （网络即服务）：由于需要在各异环境中提供特定的网络服务应用经验，NaaS用例不仅只能占用位于边缘小部分的分布式平台，而且需要强大的，可跨接或受限WAN网络的集中式管理工具来支持外围边缘侧的服务。NaaS需要需要由上千或上万个边缘侧节点支持。同时，它还必须支持网状和/或层次式结构以及按需响应的站点（可能在需要时进行运转而在完成后关闭）。APIs和GUIs将会不断变化来映射安置于不同位置而非是同一数据中心内的大量计算节点。
4. 通用用户驻地设备（uCPE）: 该场景现已部署完成，需要占用产品大小的硬件资源，它需要一种方法来支持跨上百至上千节点的数据应用混合安置，而拓展现有uCPE部署也将成为一项新要求。
5. 卫星通信（SATCOM）：该场景以大量可用的终端设备分布于最偏远和恶劣的环境为特征。同时，将这些分散的平台用于提供托管服务也是极为合理的，尤其是当考虑到极高的延时，有限的带宽以及跨卫星通讯的费用。具体事例可能包括船舶（从渔船到油轮），飞机，石油钻井，采矿作业或军事基础设施。
6. 运输：边缘计算技术最明显的潜在应用之一是跨运输，尤其是自动驾驶汽车。自动驾驶车辆可以利用边缘计算通过这些传感器更加靠近车辆处理数据，从而减少几毫秒时间。同时，这项技术还可用于其他大型运输工具如火车和飞机。
7. 卫生保健：在保健领域，边缘技术不仅可以通过实时分析如智能手表、健身追踪器与各种身体指数测量仪等可穿戴设备的数据来获取结果，而且对于医院中医疗器材的快速数据处理十分具有优势，不受网络故障影响。
8. 制造业：智能制造可以从现代工厂中使用的大量传感器中获得洞察力。边缘计算的延迟问题减少可能导致制造工作流程中更快的变化，从而能够实时应用洞察力和行动。这可能包括在机器过热之前关闭机器。
边缘市场的“玩家们”：
据IDC统计数据显示，到2020年将有超过500亿的终端和设备联网，其中超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储，边缘计算市场之大，可超万亿。因此，看中边缘市场的可不仅仅只有云计算巨头。
硬件巨头：
网络接入设备的迅速增加，以及它们产生的大量数据，迫使设备供应商和企业将他们的目光投向边缘环境。边缘计算不仅能减少延迟，而且还能降低设备的资金成本。
华为：和GE数字集团联合发布了工业预测性维护解决方案。一边是华为的边缘计算EC-IoT（Edge Computing IoT）方案，一边是GE的工业物联网（Industrial IoT）云平台Predix，实现工业设备运行状态的实时监测，提供预测性维护的智能决策。
思科：2017年将边缘计算与微软azure云平台间互联，提供从边缘到云端的整体性服务；
ARM：推出“Trillium”项目，旨在通过优化的处理器以运行那些利用了TensorFlow、Caffe等神经网络框架的应用程序和软件，来驱动边缘设备的机器学习、人工智能和目标检测能力。
CDN巨头：
CDN本身就是边缘计算的雏形，第三方CDN服务商的服务能力比云服务商更占优势。
Akamai：今年6月Akamai与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。
网宿科技：2016年开始建设边缘计算网络，2017年逐步推出边缘计算微服务，并将逐步开放边缘IaaS和PaaS服务，2018年升级原有CDN网络为边缘计算网络，搭建边缘计算平台，开放边缘计算资源及服务。
CloudFlare：2017年推出以微服务的形式开放边缘计算服务CloudFlare Workers；
Limelight ：在今年上半年在其CDN网络上推出了增强版的EdgePrism OS软件，允许用户在边缘端进行本地内容输入和交付。
运营商：
吸引运营商部署移动边缘计算（MEC）不仅是因为高性能低延迟服务，也因为MEC对5G平台的重要性。MEC将成为许多增值服务的固有组成部分，包括将流行内容作为CDN传送到移动设备、为增强和虚拟现实移动应用程序提供云处理、为交付无人机提供低延迟云控制等等。
中国移动：已在10省20多个地市现网开展多种MEC应用试点，并于今年4月中国移动提出了运营商边缘计算的五大场景：本地分流、vCDN、基于MEC和IoT GW的应用创新、第三方API应用平滑移植、垂直行业服务。
中国电信：与CDN企业合作，想通过MEC边缘CDN部署延展现有CDN。
产业联盟：
其中主要包括：边缘计算产业联盟ECC(中国) 、Edgecross联盟(日本)、Avnu联盟与ETSI（欧洲电信标准化协会）。
相对于云计算的发展，边缘计算市场才刚刚打开。IDC表示到2019年，近50％的物联网创建的数据将被存储、处理、分析、并在网络边缘进行操作。麦肯锡估计，到2025年，物联网应用的经济影响可能会从每年3.9万亿美元增长到11.1万亿美元。在万物互联的时代，边缘计算将会爆发出极大的潜力。
部分资料摘取至：
前瞻网：边缘计算时代来临！云端科技巨头纷纷布局 这些行业可以最大化受益；
边缘计算万亿级市场的“玩家”们，2018年上半年都干了啥？；
视界云；
