几乎所有的巨头都在提边缘计算。随着数字化转型的加快，传统制造业生产的各个环节出现的智能设备也会越来越多。相较于个人手中的智能设备，生产线上的智能设备数据更有挖掘的价值。
从企业管理者的角度来看，选择产业升级的目的有两个：一是提高生产效率，降低成本，提供更好的客户体验；二是对价值链进行“洗牌”，发现新的商业模式，提供新的产品和服务。
从战略的角度来看，产业升级的目的一是对于企业数字化业务的优化，二是对于企业数字化业务的创新、转变。
未来是一个数据产生价值的社会，如何利用好、挖掘出更多的数据价值将会是企业价值提升的关键点之一。目前，存储在云端的数据只是冰山一角罢了，更多的数据，还是存在于终端设备。数据还在呈爆炸式的增加中，云端的计算能力越来越低下，时间效率等已接近顶峰。
边缘计算是一个相对于中心化的云计算的概念。不同机构对其定义不尽相同，一般而言，它是为开发者在靠近用户、数据源的网络边缘侧提供的具备计算、存储、网络的开发平台。
边缘计算的大面积应用，恰恰是能够提升计算的效率、降低延时、提高数据的安全性。这样一来，目前数字化转型中由于云计算过度集中式数据处理模式而产生的各种问题迎刃而解了。将数据下沉到边缘侧的“微云”进行处理，不仅可以提高效率，还推动了传统制造业由“硬件思维”向着“服务思维”进行转变。在“边缘计算+无边界通讯”的模式下，每一个智能化的边缘设备都能够实现服务端与客户端的随时切换。边缘计算将会是数字化转型的关键加速器。
很多产品都是自称“边缘计算”，我们必须将这些同名产品进行分类，否则大家说的“边缘计算”可能根本不是同一类东西。有人会把边缘计算说成IOT，有人会把边缘计算说成超融合，有人会把边缘计算说成分布式P2P计算，有些人会把边缘计算说成边缘机房。
从产品目的来看，边缘计算大致分为三类，分别是物联网边缘计算、边缘节点计算和P2P边缘计算。从部署位置来看，边缘计算可以部署在城域网端，基站端和接入端，甚至SDK都可以叫边缘计算。下文对几大同名产品进行辨识。
物联网边缘计算能见到震撼人心的实物照片，软件研发又敬畏新硬件，所以这种边缘计算最火爆。这些边缘计算最大的缺点是，他们只是其他行业的附属品，无论是箱子和卡车，还是IOT网关加传感器，本质上都是为其他服务做嫁衣。比如某知名手提箱的官网介绍，无论是拷贝数据、小型私有云还是数据预处理，这个手提箱的最终目的仍然是让这些数据上云。另外一些知名IOT边缘产品，它们的目的就是认证硬件、快速接入IOT和上传数据到云平台。物联网边缘计算的本质着力点是物联网或者云计算，而不是边缘计算。
P2P传输和计算是个古老的行业，一直走着“特定内容借流量”和“特型应用借算力”的巧路，所有的计算和传输负载都在客户端，服务端只做轻量级调度。所有的轻巧都要付出代价，整个P2P网络里都是招募的不稳定边缘节点，“特定内容”和“特型应用”就是适用性不广泛、只能对接几个大客户的意思，而大客户的议价把控能力太强了。
随着5G和下文另一种边缘计算的兴起，P2P传输和计算可能会拿到通用稳定的边缘节点，最终开发出更有价值的上层应用，但它是边缘计算的客户而非本尊。
在服务器上部署边缘节点听起来就很熟，很多人就笑起来了，聊这么半天，这不就是谈CDN吗？
边缘网络+边缘IaaS算力+网站服务，这就是CDN；把网站服务换成视频服务，这就是点直播；如果把应用层换成通用边缘计算框架，再通过5G把延迟降低到10ms以下，这就是边缘计算。
服务器边缘计算和CDN并不相同，为了拥抱通用框架，某些为CDN优化精简的功能要补回来，还要继续加新功能新资源，而且用户群在发生变化。2020年以后，云原生程序越来越多，程序员们越来越习惯使用K8S等新一代技术架构，这对边缘计算也是个利好消息。
有些边缘厂商夸大运营商的基站节点能力，其实就是做通讯的和做IT的互不了解，智子疑邻，自己吓自己。
云计算业者连铁塔公司和运营商的分工都不了解，那就更没去过基站和接入机房恶劣的施工环境了。就算有高温X86服务器，我们也要考虑维修难度、狭小的空间和其他能聊一万五千字的施工问题。
运营商如果在汇聚机房和综合接入机房部署x86服务器，这里比城域网机房快不了几毫秒，网络延迟没发生质变。这些过度近缘小机房的覆盖用户过少、资源池过小，客户从这里获取数据的速度会比边缘大机房更慢。
讨论边缘计算产品前，我们先要清楚边缘计算和云计算在产品层面的关联。狭义上的云计算产品是对服务器端进行替代的组件，比如虚拟机、RDS、OSS等组件；广义上的云计算泛指所有云厂商为客户完成的IT服务。在同一个云厂商体系下营销售卖时，边缘计算就是广义云计算的一部分，在独立产品设计时，边缘计算不要受其他云产品的误导。
边缘计算厂商先要做好IaaS节点群，边缘IaaS是“节点群”而不是“资源池”，搭建和维护这个节点群是要精工出细活的。在边缘场景下，算力载体选择容器会比云主机更合适，这是要筛选对边缘算力和网络有大量需求的客户，而且为未来做大边缘PaaS留下技术接口。
边缘网络内部几乎都是南北流量，没有东西流量，而且它是“节点群”而不是“资源池”，所以不能套用云端网络的设计运营经验。边缘应用90%的流量仍然是多媒体视频，但其数据生成和分发逻辑不能抄袭CDN。
在边缘IaaS节点群逐步稳固的过程中，边缘PaaS产品会根据技术栈进化出不同分支，限于篇幅我只总结不展开细聊了。
首先成熟的产品大类会是定制化视频应用，类似用户自主跨云调度、私有加密协议、客户自建边缘云等场景。第二大类是以云游戏为技术切入点，后续将进化成所有客户端在边缘端计算后，本地APP实际是视频播放器。第三大类PaaS产品会是“IOT边缘计算”的宿主平台，无论工业、安防还是家用IOT都需要边缘端做为承接载体。 客户端默认就是碎片化的，边缘PaaS是在模拟和分担客户端工作，所以这些PaaS平台也会细分化；比如同样是云游戏，射击类游戏和即时战略游戏的PaaS产品会有明显区别。边缘PaaS产品在细化过程中会鸡兔同笼的错位竞争，最终会像一群细分领域各自称霸商业软件，而不是大一统的云服务。
边缘计算要求客户的IT服务从CS架构改成CES架构，从五个角度向大家解释，IT服务做边缘化改造时应遵循的设计原则。
第一，从Edge单点角度，Edge端单点有计算有流量，但无逻辑无状态。
第二，从资源负载角度，大量公网IO、较低连接延迟、大量算力负载。
第三，从节点架构角度，节点间节点内彼此独立，较少内联依赖和相互判断。
第四，从业务数据角度，从实时一致性向最终状态一致性优化。
第五，从工程的角度，必须做服务架构改造，自研或应用全新架构。
根据调查，视频、无人驾驶、AR/VR、工业互联网和游戏等领域是目前最受业界关注的应用场景。
车联网对于数据处理的要求较为特殊，一是低时延，在车辆高速运动过程中，要实现碰撞预警功能，通信时延应当在几ms以内；二是高可靠性，出于安全驾驶要求，相较于普通通信，车联网需要更高的可靠性。同时由于车辆是高速运动的，信号需要在能够支持高速运动的基础上实现高可靠性，这其实就需要边缘计算的场景。
在一些工业控制类的场景中，要求用边缘计算满足低时工业互联网是机器、计算机和人员使用业务转型所取得的先进的数据分析成果来实现智能化的工业操作。但是在工业物联网领域的应用实践中，对于工业实时控制及边缘设备安全隐私的要求较高，并且产生的数据需要本地化处理，因此将边缘计算应用于工业物联网成为了行业发展的方向。
直播业务场景具有“高带宽、高并发、计算密集”的特性。边缘云计算服务在主播直播推流时，实现就近节点进行转码和分发，同时支持高并发实时弹幕的边缘分发，减少了对中心的压力，节省了30%以上的中心带宽成本，同时获得网络低时延，实现了边缘节点网络连接时延小于5毫秒，提升了主播上行质量和用户观看体验。
当然，边缘计算的应用场景远不止于上面列举的几种，边缘计算未来也将会在智能安防、智能家居、虚拟现实、区块链、远程监控等场景带给我们不同程度的惊喜。
参考：一文谈尽边缘计算 作者：曹亚孟
边缘计算对数字化转型有何影响 作者：刘洪伦
