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邊緣計算是一種分布式計算系統架構。在其中，計算資源和應用程序服務可以分布在從數據源到云的通信路徑中。
邊緣計算通過在終端設備和云之間引入邊緣設備，將云服務擴展到網絡邊緣。邊緣計算架構包括終端層、邊緣層和云層。下圖便展示了邊緣計算的體系架構。
邊緣計算優勢
邊緣計算模型將原有云計算中心的部分或全部計算任務遷移到數據源附近，相比于傳統的云計算模型，邊緣計算模型具有實時數據處理和分析、安全性高、隱私保護、可擴展性強、位置感知及低流量的優勢。
（1）實時數據處理和分析。將原有云計算中心的計算任務部分或全部遷移到網絡邊緣，在邊緣設備處理數據，而不是在外部數據中心或云端進行；因此提高了數據傳輸性能，保證了處理的實時性，同時也降低了云計算中心的計算負載。
（2）安全性高。傳統的云計算模型是集中式的，這使得它容易受到分布式拒絕服務供給和斷電的影響。邊緣計算模型在邊緣設備和云計算中心之間分配處理、存儲和應用，使得其安全性高。邊緣計算模型也降低了發生單點故障的可能性。
（3）保護隱私數據，提升數據安全性。邊緣計算模型是在本地設備上處理更多數據而不是將其上傳至云計算中心，因此邊緣計算還可以減少實際存在風險的數據量。即使設備受到攻擊，它也只會包含本地收集的數據，而不是受損的云計算中心。
（4）可擴展性。邊緣計算提供了更便宜的可擴展性路徑，允許公司通過物聯網設備和邊緣數據中心的組合來擴展其計算能力。使用具有處理能力的物聯網設備還可以降低擴展成本，因此添加的新設備都不會對網絡產生大量帶寬需求。
（5）位置感知。邊緣分布式設備利用低級信令進行信息共享。邊緣計算模型從本地接入網絡內的邊緣設備接收信息以發現設備的位置。例如導航，終端設備可以根據自己的實時位置把相關位置信息和數據交給邊緣節點來進行處理，邊緣節點基于現有的數據進行判斷和決策。
（6）低流量。本地設備收集的數據可以進行本地計算分析，或者在本地設備上進行數據的預處理，不必把本地設備收集的所有數據上傳至云計算中心，從而可以減少進入核心網的流量。
邊緣計算的典型應用
邊緣計算在很多應用場景下都取得了很好的效果。下面，我愛方案網將介紹基于邊緣計算框架設計的幾個新興應用場景。
（1）醫療保健。邊緣計算可以輔助醫療保健，例如可以針對患有中風的患者輔助醫療保健。研究人員最近提出了一種名為 U-fall 的智能醫療基礎設施，它通過采用邊緣計算技術來利用智能手機。在邊緣計算的輔助下，U-fall 借助智能設備傳感器實時感應運動檢測。邊緣計算還可以幫助健康顧問協助他們的病人，而不受其地理位置的影響。邊緣計算使智能手機能夠從智能傳感器收集患者的生理信息，例如脈搏率、體溫等，并將其發送到云服務器以進行存儲、數據同步和共享。
（2）視頻分析。在萬物聯網時代，用于監測控制的攝像機無處不在，傳統的終端設備——云服務器架構可能無法傳輸來自數百萬臺終端設備的視頻。在這種情況下，邊緣計算可以輔助基于視頻分析的應用。在邊緣計算輔助下，大量的視頻不用再全部上傳至云服務器，而是在靠近終端設備的邊緣服務器中進行數據分析，只把邊緣服務器不能處理的小部分數據上傳至云計算中心即可。
（3）車輛互聯。通過互聯網接入為車輛提供便利，使其能夠與道路上的其他車輛連接。如果把車輛收集的數據全部上傳至云端處理會造成互聯網負載過大，導致傳輸延遲；因此，需要邊緣設備其本身具有處理視頻、音頻、信號等數據的能力。邊緣計算可以為這一需要提供相應的架構、服務、支持能力，縮短端到端延遲，使數據更快地被處理，避免信號處理不及時而造成車禍等事故。一輛車可以與其他接近的車輛通信，并告知他們任何預期的風險或交通擁堵。
（4）移動大數據分析。無處不在的移動終端設備可以收集大量的數據，大數據對業務至關重要，因為它可以提取可能有益于不同業務部門的分析和有用信息。大數據分析是從原始數據中提取有意義的信息的過程。在移動設備附近實施部署邊緣服務器可以通過網絡高帶寬和低延遲提升大數據分析。例如，首先在附近的邊緣服務器中收集和分析大數據，然后可以將大數據分析的結果傳遞到核心網絡以進一步處理，從而減輕核心網絡的壓力。
（5）智能建筑控制。智能建筑控制系統由部署在建筑物不同部分的無線傳感器組成。傳感器負責監測和控制建筑環境，例如溫度、氣體水平或濕度。在智能建筑環境中，部署邊緣計算環境的建筑可以通過傳感器共享信息并對任何異常情況做出反應。這些傳感器可以根據其他無線節點接收的集體信息來維持建筑氣氛。
（6）海洋監測控制。科學家正在研究如何應對任何海洋災難性事件，并提前了解氣候變化。這可以幫助人們快速采取應對措施，從而減輕災難性事件造成的嚴重后果。部署在海洋中某些位置的傳感器大量傳輸數據，這需要大量的計算資源和存儲資源。而利用傳統的云計算中心來處理接收到的大量數據可能會導致預測傳輸的延遲。在這種情況下，邊緣計算可以發揮重要作用，通過在靠近數據源的地方就近處理，從而防止數據丟失或傳感器數據傳輸延遲。
（7）智能家居。隨著物聯網技術的發展，智能家居系統得到進一步發展，其利用大量的物聯網設備實時監測控制家庭內部狀態，接收外部控制命令并最終完成對家居環境的調控，以提升家居安全性、便利性、舒適性。由于家庭數據的隱私性，用戶并不總是愿意將數據上傳至云端進行處理，尤其是一些家庭內部視頻數據。而邊緣計算可以將家庭數據處理推送至家庭內部網關，減少家庭數據的外流，從而降低數據外泄的可能性，提升系統的隱私性。
（8）智慧城市。預測顯示：一個百萬人口的城市每天將會產生 200 PB 的數據。因此，應用邊緣計算模型，將數據在網絡邊緣處理是一個很好的解決方案。例如在城市路面檢測中，在道路兩側路燈上安裝傳感器收集城市路面信息，檢測空氣質量、光照強度、噪聲水平等環境數據，當路燈發生故障時能夠即時反饋給維護人員，同時輔助健康急救和公共安全領域。
