第 1 章 边缘 计算 ： 5 G 商业 时代 的 核心 应用 平台 
1 . 1 边缘 计算 ： 引领 新 一 轮 信息革命 浪潮 
1 . 1 . 1 边缘 计算 的 起源 、 发展 与 特点 
欧洲 电信 标准化 协会 （ European Telecommunications Standards Institute , ETSI ） 给 边缘 计算 下 的 定义 是 ： 边缘 计算 是 一种 在 靠近 物 或 数据 源 的 一端 ， 打造 集成 网络 、 计算 、 存储 和 应用 等 核心 能力 的 综合性 开放 平台 ， 提供 近 端 服务 ， 满足 实时 业务 、 应用 智能 、 敏捷 连接 、 数据 优化 和 安全 保护 等 行业 数字化 需求 的 计算 模式 。 
边缘 计算 涉及 区块 链 、 点 对 点 、 网格 计算 、 雾 计算 和 内容 分发 网络 （ Content Delivery Network , CDN ） 等 多种 技术 ， 在 工业 、 交通 和 互联网 等 多 个 领域 拥有 广阔 的 应用 前景 。 
阔 的 应用 前景 。 
发生 边缘 计算 的 位置 被 称为 边缘 节点 ， 数据 源 和 云 中心 之间 所有 拥有 计算 资源 和 网络 资源 的 节点 都 可以 作为 边缘 节点 。 例如 ， 智能 手机 是 人和 云 中心 的 边缘 节点 ， 网关 是 智能 家居 和 云 中心 的 边缘 节点 。 边缘 节点 越 靠近 用户 端 ， 数据 处理 速度 越 快 ， 传输 效率 越 高 。 
边缘 计算 实现 了 对 云 中心 大型 服务 的 有效 分解 。 它 将 大型 服务 分解 为 多 个 小型 的 、 易 处理 的 任务 ， 并 将 其 交 由 多 个 边缘 节点 进行 处理 。 
边缘 计算 的 起源 与 发展 
边缘 计算 并非 新生事物 ， 相关 研究 最 早 可以 追溯到 20 世纪 90 年代 。 当时 ， 阿 卡 迈 （ Akamai ） 推出 了 CDN , CDN 的 一 大 特征 就是 在 接近 终端 用户 的 一端 设置 传输 节点 ， 这些 节点 可以 缓 存 静态 内容 （ 如 图像 和 视频 ） ， 而 边缘 计算 赋予 了 这些 节点 执行 基本 计算 任务 的 能力 。 
1997 年 ， 计算机 科学家 布 莱 恩 ・ 诺 布尔 演示 了 如何 将 边缘 计算 和 移动 技术 结合 起来 支持 语音 识别 的 过程 ， 即 游牧 服务 （ Cyber Foraging ） 。 苹果 手机 的 Siri 和 谷歌 地图 的 Assistant 的 语音 识别 功能 都是 基于 这 一 原理 开发 出来 的 。 
点 对 点 计算 是 指 在 一个 由 中央 协调 的 分布式 体系 结构 中 ， 资源 提供 者 和 消费者 同时 存在 的 计算 模式 。 
时任 谷歌 CEO 的 埃 里 克 ・ 施 密 特 在 2006 年 8 月 9 日 举办 的 搜索引擎 大会 上 首次 提出 了 “ 云 计算 ” 这 一 概念 。 对于 云 计算 的 定义 ， 业界 至今 尚未 达成 一致 。 不过 ， 美国 国家标准 与 技术 研究院 指出 ， 云 计算 采用 按 量 付费 模式 ， 可以 提供 可 用 的 、 便捷 的 、 按 需 的 网络 访问 服务 ， 需求 方 只 需要 投入 很少 的 精力 ， 就 可以 在 拥有 网络 、 存储 、 服务 和 应用 软件 等 多种 资源 的 计算 资源 共享 池中 低 成本 地 获取 资源 支持 。 
2009 年 ， “ 移动 计算 中 的 基于 VM 的 Cloudlets 案例 ” 发布 ， 详细 阐述 了 延迟 和 云 计算 之间 的 端到 端 关系 ， 并 提出 了 “ 两 级 架构 ” 这 一 概念 ， 第一 级 为 云 计算 基础 设施 ， 第二 级 为 基于 分布式 云 元素 的 微 云 计算 。 这 为 现代 边缘 计算 奠定 了 理论 基础 。 
2011 年 ， 思 科 正式 提出 了 “ 雾 计算 ” 这 一 概念 ， 并 于 2012 年 给出 了 雾 计算 的 具体 定义 。 如果说 云 计算 是 一种 抽象 化 的 、 由 中心 化 的 运营 商 控制 的 计算 模式 ， 那么 雾 计算 就是 一种 更具 象 化 的 、 发生 在 用户 身边 的 计算 模式 。 雾 计算 是 云 中心 和 物 联网 （ Internet of Things , IoT ） 设备 的 中间层 ， 具备 带宽 、 计算 和 存储 等 能力 ， 更 需要 本地 设备 的 支持 ， 迎合 了 互联网 去 中心 化 的 特征 。 雾 计算 的 某些 要素 和 边缘 计算 一致 ， 如 分布式 系统 和 点 对 点 。 
边缘 计算 的 三 大 特点 
边缘 计算 的 三 大 特点 如 图 1 - 1 所 示 。 
（ 1 ） 数据 处理 实时 性 。 边缘 计算 兼具 数据 采集 、 分析 和 执行 三 种 功能 ， 可以 降低 数据 传输 时延 ， 提高 本地 IoT 设备 的 工作 性能 和 需求 响应 速度 。 
（ 2 ） 业务 数据 可靠性 。 只有 保障 数据 安全 ， 才能 为 用户 提供 更 可靠 的 业务 。 边缘 计算 可以 在 靠近 数据 源 的 一端 处理 数据 ， 不 必将 数据 传输 到 云 中心 处理 ， 即便 广域网 因 意外 事故 无法 工作 ， 也 能 保障 本地 业务 稳定 、 可靠 地 运行 。 
（ 3 ） 应用 开发 多样化 。 未来 ， 在 工业 制造 、 智能 家居 和 智能 驾驶 等 场景 中 ， 绝大部分 数据 将 在 靠近 数据 源 的 一端 进行 处理 ， 不必 传输 到 云 中心 处理 。 在 这种 情况 下 ， 用户 可以 结合 自身 的 实际 需求 来 定义 IoT 应用 。 
鉴于 边缘 计算 在 提高 服务 质量 和 传输 效率 方面 的 优势 ， 一旦 相关 技术 成熟 ， 边缘 计算 将 迎来 爆发 式 增长 。 边缘 计算 可以 加速 数据流 生成 ， 实现 数据 的 实时 处理 。 在 创建 数据 时 ， 智能 设备 和 应用 程序 可以 即时 响应 。 边缘 计算 在 靠近 数据 源 的 一端 对 数据 进行 就近 处理 ， 这 可以 有效 降低 对 网络 带宽 资源 的 占用 ， 降低 成本 ， 让 远程 应用 程序 实现 高效 运行 。 此外 ， 用户 可以 将 个人隐私 等 关键 数据 保留 在 边缘 计算 的 数据 源 一端 ， 不 必将 这些 数据 传输 到 公有 云 ， 这 为 公共 互联网 带来 的 信息 安全 问题 提供 了 有效 的 解决 方案 。 
边缘 计算 降低 了 IoT 应用 传输 、 存储 数据 的 门槛 ， 有助于 IoT 设备 实现 自动化 、 智能化 ， 加快 IoT 的 落地 应用 。 在 用户 需求 、 政策 扶持 和 资本 驱动 等 多种 因素 的 驱动 下 ， 边缘 计算 将 很快 进入 高速 发展 阶段 。 
1 . 1 . 2 从 云 计算 到 边缘 计算 的 演变 过程 
云 计算 实现 了 计算 服务 的 集中 化 ， 它 通过 搭建 共享 数据 中心 所 产生 的 规模 效应 来 降低 计算 成本 。 在 云 计算 的 具体 应用 场景 中 ， 路由器 跳 数 较 多 ， 运用 虚拟 化 等 技术 会 造成 数据包 延时 或 数据 中心 服务器 延时 ， 这些 问题 降低 了 云 计算 的 计算 效率 。 
边缘 计算 针对 上述 问题 提供 了 有效 的 解决 方案 。 在 大多数 应用 场景 中 ， 云 计算 和 边缘 计算 是 协同 合作 的 关系 。 近年来 ， IoT 、 增强 现实 （ Augmented Reality , AR ） 、 虚拟 现实 （ Virtual Reality , VR ） 和 人工智能 （ Artificial Intelligence , AI ） 等 技术 在 各个 行业 的 持续 渗透 使 数据 规模 呈 指数 级 增长 。 仅 利用 云 中心 处理 数据 不仅 会 引发 网络 拥堵 问题 ， 而且 会 降低 服务 的 响应 速度 ， 增加 服务 成本 。 如果 将 边缘 计算 和 云 计算 结合 起来 ， 那么 很多 数据 处理 和 应用 任务 就 可以 由 边缘 节点 来 完成 。 
◆ 云 计算 赋 能 互联网 世界 
可 穿戴 设备 、 智能 家居 、 自动 驾驶 汽车 和 导购 机器人 等 IoT 设备 已经 进入 了 我们 的 日常生活 。 麦 肯 锡 发布 的 数据 显示 ， 预计 到 2025 年 ， 全球 IoT 市场 规模 将 达到 7 . 4 万亿 美元 。 随着 越来越 多 的 智能 设备 接入 IoT ， 云 计算 产业 将 进入 快速 发展 阶段 。 到 那时 ， 云 计算 使 个体 和 组织 可以 租用 大型 云 服务 商 提供 的 远程 服务器 网络 来 进行 数据 存储 与 处理 。 
以 苹果 公司 的 iCloud 为 例 ， 用户 可以 使用 iCloud 对 苹果 手机 数据 进行 备份 ， 然后 在 PC 端 登录 苹果 账户 ， 在 iCloud 上 获取 备份 数据 ， 这 突破 了 智能 手机 物理 存储 空间 容量 的 限制 。 
对 游戏 开发商 来说 ， 他们 在 开发 一 款 游戏 作品 时 要 考虑 主流 用户 的 硬件 设备 性能 ， 很多 时候 他们 要 在 游戏 画 质 等 方面 做出 让步 ， 这种 做法 在 一定 程度 上 降低 了 游戏 作品 对 用户 的 吸引力 。 如果 云 计算 能够 实现 大 范围 的 推广 普及 ， 那么 用户 可以 租用 云 服务 商 提供 的 云 服务 来 畅 玩 游戏 ， 就 不用 每 隔 几 年 升级 一 次 硬件 了 。 
目前 ， 亚 马 逊 、 谷歌 、 微软 、 IBM 、 腾 讯 、 阿 里 巴巴 和 百 度 等 科技 巨头 都 在 积极 布局 云 计算 。 需要 指出 的 是 ， 很多 应用 场景 并不 适合 采用 云 计算 ， 更 适合 采用 分布式 的 边缘 计算 。 
向 边缘 计算 的 转变 
在 IoT 时代 ， 数 十亿 甚至 数 百亿 台 设备 将 会 接入 网络 。 对 企业 来说 ， 提高 数据 处理 效率 、 降低 数据 应用 成本 非常 关键 。 
最初 ， 业界 对 应用 云 计算 技术 解决 这 一 问题 普遍 持 积极 的 态度 ， 大部分 人 认为 将 计算 功能 完全 放 在 云端 是 主流 趋势 。 然而 ， 随着 物 联网 设备 数量 的 快速 增加 ， 有限 的 带宽 资源 极 大地 限制 了 数据 传输 与 处理 的 效率 ， 仅 靠 云 计算 技术 已经 无法 满足 快速 增长 的 IoT 设备 对 计算 的 需求 。 
为了 解决 上述 问题 ， 必须 将 边缘 计算 和 云 计算 相 结合 。 边缘 计算 采用 分布式 架构 ， 利用 智能 路由器 等 设备 和 技术 进行 数据 交互 ， 减少 了 对 网络 带宽 资源 的 占用 ， 减轻 了 云 中心 的 负担 。 互联网 数据 中心 （ Internet Data Center , IDC ） 的 统计 数据 显示 ， 预计 到 2020 年 ， 超过 50 % 的 数据 将 在 网络 边缘 端 进行 分析 、 处理 与 存储 。 
边缘 计算 将 数据 在 靠近 数据 源 的 一端 就近 处理 ， 避免 了 海量 数据 同时 向 云端 传输 造成 的 网络 拥堵 问题 。 从 某种 程度 上 来说 ， 边缘 计算 可以 看作 一个 微型 数据 中心 的 网状 网络 ， 关键 数据 直接 在 本地 存储 并 处理 ， 相关 数据 被 快速 传输 至 中央 数据 中心 和 云 存储 库 等 。 
举例来说 ， 在 为 公交 车 的 发动机 配备 边缘 计算 系统 后 ， 发动机 上 的 传感器 可以 将 公交 车 的 实时 运行 状态 与 周边 环境 信息 传输 给 边缘 计算 系统 ， 在 本地 完成 车辆 故障 检测 和 维修 等 业务 。 这样 做 不仅 能 减轻 云 中心 的 负担 ， 而且 能 让 云 中心 将 更多 的 资源 用于 附加值 更 高 的 领域 。 当然 ， 这 也 对 边缘 计算 相关 设备 的 性能 提出 了 更 高 的 要求 。 传感器 、 中央 处理器 （ Central Processing Unit , CPU ） 和 图形 处理器 （ Graphics Processing Unit , GPU ） 是 边缘 计算 的 核心 设备 ， 前者 的 主要 任务 是 收集 数据 ， 后 两者 的 主要 任务 是 处理 数据 。 
在 产业 应用 实践 中 ， 要 想 更 好 地 发挥 边缘 计算 的 价值 ， 还要 了解 与其 密切 相关 的 一种 技术 ， 即 雾 计算 。 边缘 计算 是 发生 在 网络 边缘 或 边缘 附近 的 计算 过程 ， 而 雾 计算 则 介于 云 计算 和 边缘 计算 之间 ， 采用 半 虚拟 化 的 计算 架构 模型 。 雾 计算 以 个人 云 、 私有 云 和 企业 云 等 小型 云 为主 。 雾 计算 的 应用 必然 会 涉及 边缘 计算 ， 但 边缘 计算 的 应用 却 不一定 会 涉及 雾 计算 。 
1 . 1 . 3 边缘 计算 崛起 的 逻辑 与 优势 
边缘 计算 的 重要性 
IoT 技术 在 各个 行业 持续 渗透 ， 驱动 着 人类 社会 迈向 万物 互联 的 新 时代 。 IoT 设备 数量 与 业务 的 快速 增长 催生 了 很多 新 的 需求 ， 仅 凭 云 计算 是 很 难 满足 这些 需求 的 ， 具体 表现 包括 以下 几个 方面 。 
（ 1 ） 海量 数据 给 网络 带宽 造成 了 巨大 的 负担 。 云 中心 确实 可以 对 海量 数据 进行 高效 处理 。 但 迅猛 增长 的 IoT 设备 产生 了 大量 的 数据 ， 将 这些 数据 传输 到 云 中心 处理 会 给 网络 带宽 带来 巨大 的 负担 。 
（ 2 ） IoT 设备 对于 低 时延 、 协同 工作 的 需求 急剧 增加 。 网络 带宽 资源 相对 有限 ， 将 海量 数据 传输 到 云 中心 处理 ， 不仅 要 花费 很 长 的 时间 ， 而且 难以 及时 响应 用户 需求 ， 这 降低 了 用户 体验 。 显然 ， 仅 凭 云 计算 很 难 完成 对 所有 数据 的 快速 处理 。 