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大數據時代下，數據的爆發式增長是信息科學主旋律，隨著萬物互聯趨勢不斷加深，數據的增長速度遠遠超過了網絡帶寬的增速。同時，智能制造、無人駕駛等眾多新型應用對延遲提出了更高的要求。邊緣計算（edge computing）作為一種新的計算模式，使數據在源頭附近就能得到及時有效的處理，滿足實時性、降低帶寬和隱私保護等需求。

目前，邊緣計算還沒有一個嚴格統一的定義，研究者們從不同視角來理解邊緣計算。筆者認為，邊緣計算是指在網絡邊緣執行計算的一種新型計算模式，包括兩個部分：下行的云服務和上行的萬物互聯服務。邊緣計算中的“邊緣”（edge）指從數據源到云計算中心路徑之間的任意計算、存儲和網絡資源。可以把這條路徑上的資源看作是一個“連續統”（continuum），根據應用的具體需求和實際場景，邊緣可以是這條路徑上的一個或多個資源節點。

邊緣計算中的“邊緣”與數據中心相對，它的含義貼近這樣幾個意思。可以表示網絡距離近。由于網絡規模縮小，帶寬、延遲、抖動等不穩定因素都易于控制與改進。還可以表示為空間距離近。這意味著邊緣計算資源與用戶處在同一個情景之中，為用戶提供個性化的服務。空間距離與網絡距離有時可能并沒有關聯，但應用可以根據自己的需要來選擇合適的計算節點。

邊緣計算是一種新的計算模式，它能使數據在源頭附近得到及時有效的處理。與傳統的云計算模式相比，邊緣計算模式不單在靠近數據中心的節點上進行處理，而且還能繞過網絡帶寬與延遲的瓶頸，在數據傳輸過程中的每一個節點上執行數據處理。

邊緣計算模型是一種分布式計算系統，并且具有彈性管理、協同執行、環境異構以及實時處理等特點。邊緣計算包括以下三個關鍵內容：（1）應用程序/服務功能可分割：可以應用到邊緣計算模型的應用程序或服務需要滿足可分割性，即對于一個任務可以分成若干個子任務并且任務功能可以遷移到邊緣端去執行；（2）數據可分布：數據可分布性既是邊緣計算的特征也是邊緣計算模型對待處理數據集合的要求。邊緣數據的可分布性是針對不同數據源而言的，不同數據源來自于數據生產者所產生的大量數據；（3）資源可分布：邊緣計算模型中的數據具有一定的分布性，因此，執行邊緣數據所需要的計算、存儲和通信資源也要具有可分布性。

邊緣計算是否有價值，取決于基于邊緣計算的關鍵應用場景。只有通過邊緣計算的應用實例化，才能發現邊緣計算在發展中所遇到的各種挑戰和機遇。這里我們列舉幾個邊緣計算能幫助解決痛點的主要場景：

智慧城市未來智慧城市的基礎設施建設將進一步呈現物聯網化，無數傳感器設備將安裝在城市中的每個角落。智慧城市信息源包括靜態數據、城市車輛和人員的流動、能源消耗、醫療保健等實時數據。智慧城市必須利用不同領域的大數據，進行分析計算、預測、異常情況檢測，以便于政府采取更早或更好的決策。智慧城市的解決方案還需要一種全面的方法來處理智慧城市數據安全和用戶的隱私保護問題。

智慧城市依靠單一的集中處理方式和云計算模型無法應對所有問題。根據邊緣計算模型中將計算最大程度遷移到數據源附近的原則，用戶需求將在計算模型上層產生并且在邊緣進行處理。因此，邊緣計算可作為云計算在網絡邊緣的延伸，對城市產生的數據和個人隱私數據進行高效和安全的處理，幫助政府及時作出決策，提高城市公民的生活質量。

智能制造智能制造是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動。工業4.0是基于現代信息技術和互聯網技術興起的產業，其核心就是通過信息物理系統（Cyber Physical System，CPS）實現人、設備與產品的實時連通、相互感知和信息交互，從而構建一種高度靈活的智能化和數字化的智能制造模式。CPS通過人機交互接口實現和物理進程的交互，使物理系統具有計算、通信、精確控制、遠程協作和自治功能。根據邊緣計算的定義，CPS也需要邊緣計算。物理系統通常位于特定工業系統的邊緣，而該邊緣同時具有計算、通信以及本地感知數據的存儲能力正是邊緣計算的基本特征。

智能交通智能交通將先進的通訊技術與交通技術相結合，解決城市居民的出行問題。智能交通系統對監控攝像頭和傳感器收集的數據進行實時分析，并自動做出決策。隨著交通數據量的增加，用戶對交通信息的實時性需求也在提高，若將這些數據傳輸到云計算中心，將造成帶寬浪費和延時，也無法優化基于位置識別的服務。基于邊緣計算的智能交通技術為上述諸多問題提供了較好的解決方案。

安全性是在無人駕駛系統或自動駕駛系統中最重要的問題。雖然云端具有較強的計算能力，但是如果將實時采集的數據發送到云端處理，再將結果反饋到車載控制系統來實時監測車輛的狀態，那么在突發事故中將存在致命的延遲，這也是自動駕駛汽車還未被廣泛采用的原因之一。邊緣計算利用本地車載端的計算能力進行數據處理，同時利用云端的計算能力，建立車載端數據模型，將提高事件分析的準確性，提高智能交通系統的安全性。

基于保險單規定，保險公司必須報銷流感病人部分醫療消費。保險公司可以分析流感爆發期問感染人數，將治愈流感所花費的成本作為調整下一年保單價格的重要依據。而且，如果患者愿意分享，保險公司可根據患者電子病歷提供個性化的醫療政策。可見，從減少操作成本和提高利潤的角度，大多數參與者可以利用協同邊緣來獲益。個人病例信息作為源數據，醫院負責源數據的收集，對于社會醫療健康而言，醫院可以提前做好資源的分配以提高服務效率。
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