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边缘计算的愿景和挑战有哪些呢？随着物联网的兴起以及云服务的普及，一种新的计算范式–边缘计算开始出现在我们视野中。边缘计算主张在网络的边缘处理数据，从而减少系统反应时间，保护数据隐私及安全，延长电池使用寿命，节省网络带宽。本文我们将介绍边缘计算的愿景和挑战，梳理边缘计算带来了哪些机遇和挑战。
一、边缘计算概念由来已久，内外合力带来新的机遇
2014年，欧洲电信标准化协会成立移动边缘计算标准化工作组（MEC）；2015年，思科、ARM、戴尔、英特尔、微软、普林斯顿大学等机构联合发起成立开放雾计算联盟（OpenFog Consortium，OFC）；2016年华为、沈自所、中国信通院、英特尔、ARM、软通动力等机构联合发起成立边缘计算产业联盟（Edge Computing Consortium，ECC）。一时间风起云涌，从通信行业、互联网行业到工业行业，无不津津乐道于谈论边缘计算。但究竟什么是边缘计算，众说纷纭。
实际上，边缘计算将是一种新的生态模式，通过在网络边缘侧汇聚网络、计算、 存储、应用、智能等五类资源，提高网络服务性能、开放网络控制能力，从而激发类似于移动互联网的新模式新业态。边缘计算的技术理念与特定网络接入方式无关，可以适用于固定互联网、移动通信网、消费物联网、工业互联网等不同场景，形成各自的网络架构增强。这一概念最早可以追溯到2003年，AKAMAI与IBM开始合作在WebSphere 服务器上提供基于边缘的服务。但实际上边缘计算引发这一轮新的浪潮是内因外力联合推动的结果。
内因是云计算的中心化能力在网络边缘存在诸多不足。一是计算能力不足，线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据；二是传输能力不足，传输带宽负载急剧增加造成较长网络延迟，难以满足控制类数据、实时数据传输需求；三是安全能力不足，云计算的安全与应用软件、平台、操作系统、多段网络、权限管理等多方面因素有关，边缘数据安全隐私受到极大关注；四是能源消耗较大，边缘设备传输数据到云平台消耗较大电能，从云平台获取数据到设备现场也需要二次消耗电能。
外因是数字经济与实体经济结合的需求进一步旺盛。一是消费物联网发展迅速，随着网络覆盖的扩大、带宽的增强、资费的下降，万物互联触发了新的数据生产模式和消费模式；二是工业互联网蓬勃兴起，实现IT技术与OT技术的深度融合迫切需要在工厂内网络边缘处加强网络、数据、安全体系建设。
二、边缘计算产业热情高涨，三大阵营发挥各自优势
互联网企业希望以消费物联网为主要阵地，试图将公有云服务能力扩展到边缘侧。微软公司发布“Azure IoT Edge”等边缘侧产品，并为Azure云服务增强流数据分析能力；亚马逊公司发布“AWS Greengrass”边缘侧软件，将AWS云服务无缝扩展至设备。
工业企业希望以工业互联网为主要阵地，试图发挥自身工业网络联接和工业互联网平台服务的领域优势。国际上，德国西门子公司发布“MindConnect Nano”、“MindConnect IoT2040”等两款工业网关设备，可以支持诸如 OPC UA 或 S7 等不同工业网络通信协议；美国GE公司通过Predix平台的边缘侧设备“Predix Machine”为边缘计算提供数据总线服务，并与Predix平台 协同工作。国内，航天云网推出一款连接INDICS工业互联网平台的工业物联网网关“Smart IoT”产品，提供采集、转换、处理和传输不同厂商品牌工业设备数据、工厂OT组网和通信协议转化等功能；树根互联推出“根-云盒”，包括实现设备认证鉴权和确保合法设备接入平台的物联盒、实现设备和根云M2M平台对接的物联模块、实现本地设备数据汇聚的物联网关等。
通信企业以边缘计算为契机，希望盘活网络联接设备的剩余价值，开放接入侧网络能力，挺进消费物联网和工业互联网阵地。思科作为开放雾计算联盟（OFC）的牵头发起单位，从战略高度规划了边缘计算/雾计算的整体框架，包括发布Cisco 829工业路由器等面向 智能制造或物联网场景的边缘侧专用网络硬件设备，利用软件定义等技术打造IOx应用框架重组边缘侧能力，推出“Fog director”产品系统性管理边缘计算应用服务，依托DevNet开发者社区提供API、SDK等培育产业生态。华为作为边缘计算产业联盟（ECC）的牵头发起单位，发布轻量计算系统和融合网关设备，推动面向 制造业应用场景的实时以太网TSN技术，逐步形成边缘计算整体解决方案。
三、边缘计算发展仍有挑战，两种推进方式趋向统一
尽管业界普遍对边缘计算在消费物联网、工业互联网等领域发挥重大作用寄予了厚望，但打造边缘计算产业生态不可能一蹴而就，主要存在以下六个方面的挑战：
体系架构亟需统一。尽管目前来看，针对固定互联网、移动通信网、消费物联网、工业互联网等不同网络接入和承载技术中，边缘计算的技术实现上存在一定差异；但整体来看，边缘计算的技术理念都是强调系统的通用性、网络的实时性、应用的智能性、服务的安全性，需要构建统一的体系架构进行顶层设计指导。
技术理论尚未成熟。研究边缘计算技术的最新进展，关键是要回答三个问题：一是究竟边缘节点在哪里，二是究竟会出现什么新事物，三是需什么样的新技术来支撑。目前来看，能否基于软件定义、虚拟化、服务化等关键技术打造一个支撑边缘计算理念的通用型操作系统，部署在设备、网关或者边缘数据平台等不同位置，还需要加强基础研发和试验验证。
产业推进难度很大。从实施角度看，行业设备专用化，各行业差异大，过渡方案能否平滑升级、新技术方案能否为企业接受还需考验；从产业角度看，工业互联网、物联网技术方案碎片化，跨厂商的互联互通和互操作一直是很大的挑战，边缘计算需要跨越计算、网络、存储等多方面进行长链条的技术方案整合，难度更大。
商业模式有待研究。边缘计算平台由于在部署时将服务下移，计算、网络、存储、应用、智能在边缘侧进行本地化提供，对于现有的网络运营商服务体系，需要重新设计计费规则。同时，由于相关技术研发、标准化工作涉及到较多的利益相关方，还需要互联网企业、通信设备企业、通信运营商、工业企业等多方共同努力和积极探索。
安全隐私存在挑战。边缘计算希望培育的边缘侧应用生态可能存在一些不受信任的 终端及移动边缘应用开发者的非法接入问题。因此需要在用户、边缘节点、边缘计算服务之间建立新的访问控制机制和安全通信机制，以保证数据的机密性和完整性、用户的隐私性。
价值创新存在风险。边缘侧实现增值服务、价值创新的关键在于数据的分析和应用、能力的开放和协同，但不同产业的知识背景差异将带来协作上的挑战，人工智能等新技术在行业应用还是早期探索阶段，有不确定风险。