什么是边缘计算
说到边缘计算，物联网圈内喜欢借助用章鱼来做比喻，来加深我们的理解。
“章鱼”是一种拥有超高智商的无脊椎动物。在捕猎时，它们动作非常灵巧迅速，腕足之间高度配合，从来不会缠绕和打结。这是因为，章鱼巨量的神经元有60％分布在八条腿上，脑部只有40％，是“多个小脑+一个大脑”的构造，类似于分布式计算。
边缘计算用这种例子很形象的，不仅像云计算一样把所有的数据汇集在最顶端的那个云上算，我们把一部分算的功能下沉。我们现在5G经常说一个词叫“下沉”，就是把一部分的功能往下移动到边缘端，让边缘端承担计算功能。
为什么要边缘计算
剃刀边缘计算，很多人都喜欢拿云计算来做比较，那云计算都能处理的事宜，为什么还要边缘化计算？
边缘计算的核心是在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和IT环境服务。边缘计算是支撑物联技术低延时、高密度等条件的具体网络技术体现形式，具有场景定制化强等特点。相比于集中部署的云计算而言，边缘计算不仅解决了时延过长、汇聚流量过大等问题，同时为实时性和带宽密集型的业务提供更好的支持。
优势
本地分流服务：
极大缓解网络宽带和数据中心压力主要应用于传输受限场景和降低时延场景。包括企业园区、校园、本地视频监控、VR/AR场景、本地视频直播、边缘CDN等。
数据服务：
传统网络传输受制于传统通信网络技术限制，同时，复杂的网络存在连接或连接传出续传不稳定，造成延迟高，抖动性强，数据传输慢等一系列问题而边缘计算，其计算服务更贴近于用户测，低时延、性能传输稳定，因而提高了增强服务响应的最佳解决方案。例如对业务优化：包括视频QoS优化、视频直播和游戏加速等。
数据安全性提高：
传统集中式云中心，承担着物联网用户数据所有信息，对于用户数据，应用数据，网络数据均采用集中式管理和资源规划，采用边缘计算规划部署，能够进一步在网络层，应用层，数据层进行进一步细粒度授权。对于行业物联网信息数据性隐私加强。从边缘满足自身业务情况下，既可以从网络层隔离资源，也可以通过安全基础设施进行隔离。
应用场景
智能制造领域
工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集，并进行数据过滤、清洗等实时处理。同时边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力，实现碎片化工业网络的统一接入。
智慧城市领域
应用主要集中在智慧楼宇、物流和视频监控几个场景。边缘计算可以实现对楼宇各项运行参数的现场采集分析，并提供预测性维护的能力；对冷链运输的车辆和货物进行监控和预警；利用本地部署的GPU服务器，实现毫秒级的人脸识别、物体识别等智能图像分析。
直播游戏领域
边缘计算可以为CDN提供丰富的存储资源，并在更加靠近用户的位置提供音视频的渲染能力，让云桌面，云游戏等新型业务模式成为可能。特别在AR/VR场景中，边缘计算的引入可以大幅降低AR/VR终端设备的复杂度，从而降低成本，促进整体产业的高速发展。
车联网领域
业务对时延的需求非常苛刻，边缘计算可以为防碰撞、编队等自动/辅助驾驶业务提供毫秒级的时延保证，同时可以在基站本地提供算力，支撑高精度地图的相关数据处理和分析，更好地支持视线盲区的预警业务。
5G"催熟"边缘计算
5G与边缘计算一定程度上是相辅相成的。一方面，得益于5G自身发展，将对边缘计算的发展起到直接促进作用；另一方面，由于5G对物联网有促进作用，也将间接促进边缘计算。
5G的发展虽然仍然存在些许挑战，但边缘计算能够解决这些问题。因此，由于目前5G处在商用前的最后一公里，相关企业将对相关重要支撑技术投入更多精力与资源，边缘计算也就能够“借东风”得到大力发展。
另外，5G对物联网的促进作用也是明显的。得益于5G技术的支持，智能家居、智慧城市、车联网、工业互联网等领域都将迎来大发展，相应的，也就会产生相当海量的数据。海量数据及数据实时处理的特性对数据处理的技术手段提出新的要求，现行的数据处理方式不足以满足需求，边缘计算的出现则为这个难题带来了很多好处。
