边缘计算现状与未来

自2015年，《Edge-centric computing: Vision and challenges》Garcia Lopez, P., Montresor, A., Epema, D., Datta, A.等人提出边缘为中心的计算以来，边缘计算连续多年被全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner评为会十大战略科技发展趋势之一。边缘计算在什么样的背景下被提出？现状如何？未来又会走向何方？

边缘计算被提出的背景

随着5G、AR/VR、高清视频、自动驾驶等新业务的孕育兴起，电信 网络正在面临实时计算能力、超低时延、超大带宽等新的挑战。促进边缘计算产业发展，构建健康的生态环境，才能使终端用户获取新业务带来的极致体验，更加丰富的应用以及更安全可靠的使用。近年来，包括移动运营商、网络设备供应商、应用开发商，内容提供商在内的产业链各方纷纷加速移动边缘计算推进，促使这一技术获得了快速发展。移动边缘计算源自技术实践和商业实践，不仅是一项新兴技术和部署方式，更是很多行业实现弯道超车的机遇。

目前很多研究机构制定了针对边缘计算的专项计划，斯坦佛大学的PlatformLab、卡内基梅陇大学的Open Edge Computing基金会等；互联网企业也针对边缘计算推出了相关产品，亚马逊的AWS GreenGrass Core、微软的Azure Functions on IoI Edge、阿里巴巴的Link Edge、百度的IoT Intelligent Edge。除此之外，全球范围的各大通信运营商也都陆续发布了边缘计算白皮书。

边缘计算现状

从边缘计算刚被提出时，人们不清楚边缘计算是用来干什么的，到后面人们认为边缘计算可能会取代云计算，经过长期的讨论和梳理，到现在人们普遍认同了：

1. 边缘计算是在联网设备越来越多的趋势下，在靠近数据源的地方就进处理数据的，这样无需将所有的数据都传到云端去，从而节省了带宽，降低了网络传输的压力；数据就近处理，省去了数据在网络上来回传输时间，从而降低了延迟，给用户带来更极致的体验；不将数据传输到公网去处理，从而降低了数据被泄漏的风险，更好地保护了用户数据的隐私；
2. 边缘计算与云计算之间不是取代关系，而是相互补充的关系；边缘计算用来处理延迟低、隐私要求高的高实时性、高安全性数据；云计算用来处理延迟要求不太高、计算密集型的web服务任务和离线计算任务；

到此，可以确定人们普遍已经清楚边缘计算是什么，能够干什么了。但遗憾的是，边缘计算还没有一个事实上的标准，整体还处在一个群雄逐鹿的状态。从实现方式的维度，边缘计算业界大致可以分为如下3类：

1. 云+端 ：边缘和终端的设备全部连接到云上去，云作为控制平面管理边缘上的所有负载；在这种方案下，边缘上的计算能力比较弱，其实更像传统的物联网；
2. 云+移植的边+端：各厂商根据各自在云技术栈的积累，将云的框架移植到边缘上来，从而实现了云、边、端协同的功能，使边缘有了较强的计算能力，同时也具有了在边缘上的集群管理和编排功能；但这种方案都是厂商各自为政，很难统一；
3. 开源的云+边+端：基于开源社区里的云、边、端解决方案实现的云、边、端协同，从开源社区的活跃度判断云是kubernetes，边是kubeedge，端是edgexfoundry，但目前还都比较初级；

笔者比较看好第3类解决方案，也就是云用kubernetes，边用kubeedge，端用edgexfoundry，虽然该方案还比较初级，存在很多问题，但个人觉得以目前的社区基础和开放的态度，是有可能打造出一套稳定的云、边、端协同、侧重边缘的边缘计算方案的。

边缘计算未来

无论从人们对边缘计算的认知还是从边缘计算的现状来看，还都是侧重云计算的，这主要体现在计算框架和编程语言上：

1. 计算框架 目前边缘计算的框架是根据现有的云计算框架进行定制，甚至直接将云计算框架移植到边缘；
2. 编程语言 目前边缘计算编程语言还是沿用的云计算的编程语言，也就是云原生编程语言golang；

从长远来看，笔者认为首先要有一种面向边缘的编程语言出现，然后根据该语言开发边缘所需的计算框架，到此才算是到了真正的边缘计算时代，针对面向边缘的编程语言和计算框架，笔者只对面向边缘的编程语言做以下建议和预测：

笔者认为面向边缘的编程语言要具有能够开发出足够轻量级的应用、可移植性强、速度要足够快、要能做到内存安全、语言层面要能够支持并发和分布式，针对以上面向边缘的编程语言这些特性，笔者觉得Rust这种语言有成为未来面向边缘的编程语言的潜力。

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