云计算（Cloud computing）由分布式计算、并行处理、网格计算发展而来，是一种商业计算模型。而狭义的云计算是指IT 服务的交付和使用模式，即通过互联网提供动态、易扩展的虚拟化资源。这些虚拟化资源构成一个计算资源池，这个资源池又被形象地叫做 “云”，其中的资源是可以无限扩展的，用户可以随时获取、按需使用。
如图（一）所示，云计算主要有三种服务类型：基础架构即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。这三种服务类型涵盖了从设备到平台再到产品的全方位IT 服务模式，为互联网应用、大数据和人工智能技术提供了便利且可扩展的算力和存储能力。
图（一）：云服务分类简图
边缘计算：在靠近设备端提供服务
如果说云计算是集中式数据处理，边缘计算则可以理解为边缘式数据处理。边缘计算将计算能力从中心节点下沉到靠近用户的边缘节点，数据不用再传输到遥远的云端，在边缘侧就能解决，如下图。
图（二）：边缘计算原理简图
我们以章鱼的例子来更形象地理解边缘计算。科学研究表明：章鱼的触手上有绕过脑的神经环，因此可以在大脑不知晓的情况下作出决策，如绕开障碍物、与其他触手进行交流。也就是说，章鱼可以用触手来思考和解决问题。
图（三）：章鱼神经元分布简图
章鱼的大脑类似云计算的中心结点，章鱼的触手类似边缘结点。利用触手处理信息可以让章鱼更快地思考和反应，降低响应时间。
目前，100%的数据都在中心化的数据库进行处理。而根据IDC 预测，未来超过70% 的数据会在边缘侧进行分析和汇总。这也是为什么公有云厂商（如Google, AWS, Azure ）相继布局边缘计算。
移动网络运营商凭借其得天独厚的边缘计算资源优势，将在与公有云厂商的竞争中占据有利地位。边缘计算将助力运营商转型，提高竞争力。
为什么需要边缘计算
1. 海量数据对网络带宽造成巨大压力
云计算具有强大的处理性能，能够处理海量的数据。但是海量物联网接入设备产生的数据传输给网络带宽带来了巨大压力和挑战。Wevolver 最新发布的《2020年自动驾驶汽车技术报告》显示：一辆自动驾驶汽车每年将产生300 TB以上的数据，如此体量数据的传输成本是惊人的。
2. 云计算无法满足低时延需求
“数据源—中心化服务器—终端用户”，这一中心化云计算下的数据传输和处理过程需要一定的时间，从而加大了请求响应时间，最终降低用户的体验质量（QoE）。目前，云计算无法满足如AR、VR、智能驾驶、工业互联网等对响应时间有着极高要求的应用场景。例如，超过20毫秒（ms）对AR、VR来说是不可接受的，而对于智能驾驶来说，延迟应低于5ms。
3. 个人隐私面临安全隐患
终端设备中的大量数据上传到中心云，使得数据安全和隐私面临泄漏风险。
相对于中心化的云计算来说，区块链作为防篡改、可追溯、可共享的分布式账本技术（DLT），可通过加密算法、智能合约等手段对物联网设备进行可信身份认证、交易追踪等，从而有效避免网络漏洞和恶意攻击。
边缘计算是云计算的补充
在工业4.0时代，OT 与IT 逐步融合，越来越多的设备数据正在采集和贯穿，数据变得越来越集中，计算变得越来越分散。
边缘计算和云计算将发挥各自的优势，互为补充。云计算的基础架构可以根据需要轻松扩展，为时间不敏感的应用程序提供服务；边缘计算可在靠近设备端快速收集和处理数据，在减轻云计算网络带宽压力的同时，满足对时延有着极高要求的工业和民用服务需求。
在5G边缘构建新生态
5G已势不可挡。中国三大运营商的半年报均显示其5G推进超预期。截至6月底，三大运营商已在全国建设开通5G基站超40万个，预测将提前完成60万个的全年建设目标。
边缘计算将成为物联网的下一个爆发点。边缘计算作为5G的核心技术，可满足其大带宽（eMBB）、大规模连接（mMTC）、超低时延高可靠（uRLLC）三大应用场景需求。
讯琥科技从当前物联网的痛点出发，创新性地提出“5G+MEC+DLT”解决方案，可为物联网提供信任根基，满足物联网设备低时延、高并发、高可用的计算需求，最终在移动网络边缘孕育一个全新的商业生态，加速物联网边缘应用的落地，提高运营商的投资回报率（ROI）。
