网络进步下的产物——边缘云计算

随着虚拟人等应用不断发展成熟，对于计算的容量和实时性的要求不断提高。在这种趋势下，我们认为，边缘云计算有望成为元宇宙的重要支撑。作为云计算的延伸，边缘云计算被视为新一轮 科技 革命中必不可少的驱动因素。我们认为，元宇宙对网络传输提出了更大带宽、更低时延、更广覆盖的要求，需要借助边缘计算技术，以保障所有用户获得同样流畅的体验。

1全球数据增长迅速，集中式云计算已无法全面应对，边缘刚需场景涌现，目前中国物联网连接量将从2019年的55亿个增长至2023年的148亿个，年复合增长率达到281%。物联网感知数据量激增，数据类型愈发复杂多样，IDC预测到2025年中国每年产生的数据量将增长486ZB。

2芯片：FPGA同时满足边缘侧对性能、能耗及延迟的要求与集中式云计算不同，边缘云计算所处的物理环境复杂多样，很多时候空间、温度、电源系统都不是最佳的状态。但同时，边缘侧又要求极高的实时性和计算性能，传统CPU架构难以胜任边缘云的需求。英特尔、赛灵思等国际芯片巨头持续加码FPGA芯片，并推出支持CPU+FPGA异构计算的硬件平台，底层芯片产业的繁荣将支撑边缘云计算在各领域的应用，并不断迸发出新的活力。

35G技术的升级加码，Wi-Fi在室内场景形成互补，工信部数据显示，截至2020年中国已开通5G基站超718万个，实现地级以上城市及重点县市的覆盖。预计边缘云计算也会随着5G行业应用的普及分阶段落地。此外，Wi-Fi技术也在向着更高的吞吐量、更大的覆盖面积和更低的时延发展，Wi-Fi在室内场景中的优势使其成为5G的重要补充，两者将共同助力边缘云应用。

4云计算：企业上云常态化，云原生下沉实现云边端一体化，近年来云原生的热度持续高涨，包括容器、微服务、DevOps等在内的云原生技术和理念强调松耦合的架构和简单便捷的扩展能力，旨在通过统一标准实现不同基础设施上一致的云计算体验。相比于虚拟主机，云原生更适合边缘云计算的场景，可以为云边端提供一体化的应用分发与协同管理，解决边缘侧大规模应用交付、运维、管控的问题。

5“新基建”加码，工业互联网等标杆应用引领产业融合，“新基建”是十四五规划的重点方向，通过优化算力资源结构，将高频调用、低时延业务需求分配至边缘数据中心，推动5G承载网络的边缘组网建设，为将算力和网络下沉到边缘创造条件。同时，工业互联网、车联网、远程医疗等产业政策明确提及边缘计算，推动关键技术研究、标准体系建设及软硬件产品研发，促进边缘云在典型产业的融合应用。

应用场景

1视频加速及 AR/VR 渲染

基于移动边缘计算的智能视频加速可以改善移动内容分发效率低下的情况：于无线接入网移动边缘计算服务器部署无线分析应用（Radio Analyticsapplication），为视频服务器提供无线下行接口的实时吞吐量指标，以助力视频服务器做出更为科学的 TCP（传输控制协议）拥塞控制决策，并确保应用层编码能与无线下行链路的预估容量相匹配。另外，由于 AR/VR 信息（用户位置及摄像头视角）是高度本地化的，对这些信息的实时处理最好是在本地（移动边缘计算服务器）进行而不是在云端集中进行，以最大程度地减小 AR 延迟/时延、提高数据处理的精度。

2车联网（智能交通）

将移动边缘计算技术应用于车联网之后，可以把车联网云下沉至高度分布式部署的移动通信基站。移动边缘计算应用直接从车载应用（APP）及道路传感器实时接收本地化的数据，然后进行分析，并将结论（危害报警信息）以极低延迟传送给临近区域内的其他联网车辆，整个过程可在毫秒级别时间内完成，使驾驶员可以及时做出决策。

3工业互联网

边缘计算一直与工业控制系统有密切的关系，具备工业互联网接口的工业控制系统本质上就是一种边缘计算设备，解决工业控制高实时性要求与互联网服务质量的不确定性的矛盾。在基础设施层，通过工业无线和有线网络将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台中；在数据平台中，根据产线的工艺和工序模型，通过服务组合对现场设备进行动态管理和组合，并与 MES等系统对接。工业 CPS系统能够支撑生产计划灵活适应产线资源的变化，旧的制造设备快速替换与新设备上线。

4IoT（物联网）网关服务

采取边缘计算技术，边缘计算汇聚节点将被部署于接近物联网终端设备的位置，提供传感数据分析及低延迟响应。其中边缘计算服务器的计算能力和存储能力可为以下5个方面提供服务：业务的汇聚及分发；设备消息的分析；基于上述分析结果的决策逻辑；数据库登录；对于终端设备的远程控制和接入控制。

市场规模

预计2025年规模将超500亿元，年复合增长率达433%，信通院2020年5月调研数据显示，中国企业中仅有不足5%使用了边缘计算，但计划使用的比例高达442%。可以见得，虽然边缘云计算尚处在发展的萌芽期，但未来成长空间非常广阔。根据艾瑞咨询测算，2020年中国边缘云计算市场规模为91亿元，其中区域、现场、IoT三类边缘云市场规模分别达到37亿元、38亿元及16亿元。预计到2025年整体边缘云规模将以440%的年复合增长率增长至550亿元，其中区域边缘云将凭借互动直播、vCDN、车联网等率先成熟的场景实现增速领跑。2030年，中国边缘云计算市场规模预计达到接近2500亿元，2025年至2030年的年复合增长率相比前五年有所下降，现场边缘云中工业互联网、智慧园区、智慧物流等场景将在这一期间快速走向成熟。

相关上市公司

中兴通讯

中兴通讯面向运营商提供全场景MEC解决方案，打破传统封闭的电信网络架构，将移动接入网与互联网深度融合，在网络边缘满足客户的个性化需求。中兴通讯Common Edge边缘计算解决方案包括MEP能力开放平台、轻量化边缘云及面向边缘的全系列服务器和边缘加速硬件，提供通用硬件、专用集成硬件等多种硬件选择，深度融合OpenStack与Kubernetes，为上层MEC应用提供统一的边缘云管理系统，方便运营商因地制宜部署MEC。

网宿 科技

公司的边缘计算平台以云主机、容器、函数计算和网络四大平台作为技术底座，在边缘计算节点上部署边缘云主机、边缘云容器、边缘云函数、SD-WAN、边缘云安全等基础服务，以及内外部的各类应用模块，结合客户的业务场景及需求，尝试进行解决方案的整合和输出。

初灵信息

公司在 5G、AI 技术高速发展的背景下，持续构建以固移智能连接（5G+Fixed）+数据处理（DPI）+AI 为代表的三大边缘计算核心能力。公司多年深耕企业（行业）智能连接网络、垂直行业边缘应用型 DPI（安全、物联网类）、视频及其他行业（企业）的智能应用等技术，初步构成“云边端”协同的边缘计算生态。在市场端，公司除聚焦传统运营商市场外，积极拓展政企行业和大中企业市场，中标多个项目。公司三季度显示，公司与中国联通就边缘计算展开合作，开展了CUNOS在5G环境下的承载能力测试。

引用内容

1 研报《中国边缘云计算行业展望报告》

2 研报《边缘计算：算力网络重要环节，产业方兴未艾》

风险提示

1底层相关技术发展缓慢，边缘计算需求不及预期。

25G 进度不达预期。

通俗讲解边缘计算
随着物联网越来越火，同时伴随着物联网而来的，就是各种概念和各种技术，其中一个就是边缘计算，当然还有雾计算。其实边缘计算和雾计算都差不多，雾计算只是和云计算是相对的。只是叫边缘计算呢，比较高大上吧。
下面我们要通俗地讲一讲边缘计算。

为什么要通俗的讲呢，怕如果不通俗，你听不明白。新的东西在出来的时候，往往是需要一个接纳和理解的过程。就像以前互联网刚出来的时候，很多人都不知道互联网，于是就得慢慢科普，让大家慢慢接受和理解呀。谁现在还解释什么是互联网呀。

而边缘计算也有一段时间了，只是随着物联网的发展，边缘计算的概念也开始流行起来。我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念：
边缘计算，是一种分散式运算的架构。在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。

或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。

边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。
以上是我从网络文章摘抄的一段对于边缘计算的解释。整个解释基本都是专业术语，搞工控的你，看完这段话，你来告诉我什么是边缘计算。

作为一名参与研发产品边缘计算的程序员，我决定写一篇文章来通俗讲解一下这个边缘计算。
首先，我要举一个不太恰当的例子。

比如有一款APP，用户在使用这款APP的时候，就会收集用户的信息，比如收集这个用户的年龄，性别，手机号，地址位置，搜索记录等等信息，而收集这些信息主要是更好地分析这个用户的行为和感兴趣的东西，比如车，房子，书，美食等什么感兴趣。然后更为准确地为其投放内容及广告。

    这个是很常见的一个功能，但是就是这样一个功能，怎么和边缘计算挂钩呢。

在边缘计算之前，就是云计算了。

如果是使用云计算，这款APP的行为是这样的：

    APP收集到信息后，把所有的基本信息，上传到服务器中，然后由服务器来执行算法，计算和识别出用户的兴趣爱好，甚至可能推算出这个用户的消费能力。然后服务器就可以根据这个推算出来的结果，为用户投放其感兴趣的内容和广告。

如果是使用边缘计算，这款APP的行为就是这样：

    APP收集了信息后，不上传到服务器中。然后由APP自己计算和识别出这个用户的兴趣和爱好，也可以推算出这个用户的消费能力，也就是服务器的计算功能，直接由APP来完成。然后服务器只需要问一下APP,哪个用户是有可能是年薪百万的，哪个用户是单身的。APP只需要告诉服务器说，这个一路向东用户很帅，而且还单身，喜欢旅游，写诗，可以为其投放相亲美女内容。

就这样，整个过程并没有服务器参与计算，服务器也没有参与收集信息。因为这个信息在APP本身收集和计算，并没有进行上传，所以也没有涉及信息收集。

而，这就是边缘计算。

也就是以前由服务器作计算的部分，现在改由信息采集的设备直接计算了，再把计算的结果，直接输出到服务器中。服务器只要结果，并不需要过程的数据。
下面我们就以回答问题的形式来通俗的聊一聊这个边缘计算吧。

所以，什么是边缘计算呢。

边缘计算，说白了，就是（服务器）云计算懒得算了，就这点数据，你在数据采集的时候，顺便自己算得了，什么都丢到服务器来算，很累的。于是，边缘计算就这么来了。
那么，工控领域行业中使用到边缘计算的都有哪呢

这个就太多了。随着很多PLC，控制器和触摸屏等都开始接入到物联网中，每个设备需要采集的信息不一样，有温度，湿度，产量，生产数据，运行状态等。而不同行业的参数指标，性能数据都不一样，这很难在服务器通过云计算来形成一套标准，这使得PLC，控制器等，都会用到边缘计算。
为什么以前的DTU，或者物联模块等不流行边缘计算，现在开始流行了呢。

因为现在的IoT使用的模块或者芯片的处理能力也越来越高，资源也比较丰富，随着一些芯片成本的下降，以及开发模式的简化，使得一些芯片或模块在处理基本的数据采集功能后，仍存在资源过剩及功能利用率低的情况，也就是一个100%的芯片或模块，你只使用了10%的来采集数据，那还有90%你可以用来作计算
那么，使用边缘计算的优势在哪里呢。

1 可以使得设备的支持数量提升几个数量级。

   比如一个服务器有10000点血。而接入一个设备，就要消耗1点血，如果再对这个设备进行数据分析，需要消耗9点血。也就是接入并计算一个设备就需要10点血。那么这个服务器最多只能接入1000个设备就挂了。

   如果服务器只负责接入设备，不进行计算和分析，那么接入一个设备，消耗1点血，由设备自己进行数据计算和分析，再输出结果。这时候服务器就可以接入10000个设备了。

  没有使用边缘计算，服务器可以接1000个设备。

  如果使用了边缘计算，服务器可以接10000个设备。提升了一个数量级。而对于一些复杂的设备，特别是一些工厂，现场作业等需要数据量多的，如果使用了边缘计算来给服务器节省空间和资源，这个优势更能体现出来了。

2 让计算变得更为灵活和可控

   前面说到，接入设备的服务器很难做到统一的计算分析标准，因为物联网可是一个万物接入的网络，每一个设备采集的数据不一样。如果使用了边缘计算，就可以单独针对每一个设备进行相应的计算和分析。当然，如果相同的设备或者相同参数的，可以进行复制使用同一套计算标准或算法。如果将计算脚本开放出来给用户，用户就可以自定义去添加自己的计算公式和行为。
边缘计算的模式和拓扑结构是什么样的呢。
比如要在一套数据采集系统里，以一个云服务器为中心，移动客户端，PC客户端或第三方接口等接入到云服务器获取数据，而数据采集方呢，由数据采集模块来连接到云服务中。

    数据采集模块可以采集PLC，变频器，智能仪表等，将数据上传到云服务器中，由服务器进行数据分析和计算，然后PC或移动客户端，第三方接口就可以获取数据分析的结果。但是这种情况下，随着设备的接入越来越多，云服务器的负担也会越来越重，而且接入的PLC，控制器等的种类也越来越多，原来的云服务数据计算模式难以满足越来越复杂的应用。这时候边缘计算就应运而生了。

    在原拓扑结构不变的情况，可无缝引入边缘计算。在数据采集模块端开放边缘计算功能，将复杂的计算，策略，规则等，由数据采集模块进行运算，得到输出结果后，只需要将结果上传到云服务中。再由PC客户端，移动客户端及第三方接口从云服务获取。

    比如数据采集模块需要采集一个电表，电表能采集的数据有电流，电压，偏偏没有功率。当然现在的电表采集不到功率很少了，只是举例。

    那怎么办呢，偏偏客户很想看到功率。那在没有边缘计算的时候，为了要看到功率，只好在云服务里，增加一定的计算规则，将采集到的电流和电压通过计算得到功率。如果有1000个电表，云服务器就要对这1000个电表进行计算。这就增加了云服务器的工作量和负担了。

    如果有了边缘计算，那么在数据采集模块，就可以添加计算功能，直接将采集的电流和电压通过计算得到功率，只需要把功率上传给服务器就可以了。这样，即便有50000个电表，云服务也毫无计算压力，因为它并不需要计算。
    这就是通俗的讲一讲边缘计算。

工业互联网不是工业的互联网，而是工业互联的网。它是把工业生产过程中的人、数据和机器连接起来，使工业生产流程数字化、自动化、智能化和网络化，实现数据的流通，提升生产效率、降低生产成本。

从技术架构层面看，工业互联网包含设备层、网络层、平台层、软件层、应用层以及整体的工业安全体系。与传统互联网相比，多了一个设备层。

工业物联网是工业互联网中的「基建」，它连接了设备层和网络层，为平台层、软件层和应用层奠定了坚实的基础。设备层又包含边缘层，总体上，工业物联网涵盖了云计算、网络、边缘计算和终端，自下而上打通工业互联网中的关键数据流。

工业物联网从架构上分为感知层、通信层、平台层和应用层。

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