那么，什么是边缘计算呢？简单来说，边缘计算是将云计算平台迁移到无线接入网的边缘侧，以便为终端用户提供更近、更快的计算服务。而边缘智能则在此基础上，将人工智能的学习和推理能力嵌入网络边缘，实现通信、计算和学习的深度融合。
为什么我们需要边缘计算？首先，传统的云计算在面对海量数据时，往往会出现核心网拥塞、时延过长等问题。边缘计算通过在离用户更近的网络边缘进行处理，有效降低了时延，提升了用户体验。其次，边缘计算能更好地保护用户隐私。数据在本地处理，避免了集中存储带来的安全风险。此外，边缘计算还能通过实时感知用户环境，提供更精准的个性化服务。
边缘计算系统的组成主要包括终端设备和边缘服务器。终端设备通过无线链路与边缘服务器连接，而边缘服务器则通过网关与云端数据中心相连。结合网络功能虚拟化、信息中心网络和软件定义网络等技术，边缘计算可以在虚拟化平台上高效部署。
边缘计算的优势显而易见。首先，它显著降低了时延。由于数据处理在本地进行，传播和传输时延大幅减少。其次，它提供了更高的用户隐私保护。数据分布式处理，降低了集中泄露的风险。再者，边缘计算具备更强的环境感知能力，能实时获取用户信息，提供个性化服务。最后，它提升了效能。终端设备将计算密集型任务交给边缘服务器，减轻了本地负载，降低了能耗。
总之，边缘计算作为新兴的计算范式，以其低时延、高隐私保护、强环境感知和高效能等特点，正逐渐成为推动“万物智联”发展的重要力量。未来，随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，边缘计算将在智慧城市、自动驾驶、智能制造等领域发挥更大的作用。
过去十年，无线通信的革新与人工智能的复兴使人类社会发生了翻天覆地的变化。这两股新兴力量的交织碰撞，推动着移动通信系统的一步步演进，从一开始的“人联”到“物联”，然后迈向“万物智联”。边缘计算与边缘智能接踵而至，为“万物智联”提供解决方案，被学术界和工业界一致视为是实现下一代移动通信系统的两项关键技术。
一起了解一下，什么是边缘计算吧。
边缘计算旨在将云计算平台迁移到无线接入网的边缘侧，以就近地为终端用户提供弹性的计算服务。
边缘智能以边缘计算平台为依托，将人工智能的学习和推理能力嵌入网络边缘，从而实现通信、计算和学习的深度融合。
为什么要边缘计算？
为什么要边缘计算呢，那文档君就不得不现谈谈他的老大哥——云计算。
千禧年后，云计算（Cloud Computing）——一种新兴的计算范式快速崛起并蓬勃发展。云计算属于分布式计算的一种，其通过网络云将庞大的数据计算分解成许多小的部分，分发给多部服务器处理和分析，最后返回结果。
云计算技术在全球范围的大规模部署应用，为社会的工作方式和商业模式带来了巨大的改变，同时使其也面临着巨大的技术挑战。
据国际数据公司（IDC）预测，到2025年全球将有800亿台终端设备接入到互联网，移动数据流量将高达160 ZB，约等于16万亿 GB。
这些迁移到云端的庞大数据给云计算系统带来了极大的负载，易造成核心网拥塞。
云计算系统中，终端设备与云端通过无线接入网（RAN）、回程网（Backhaul network）以及因特网等多种网络相连。将终端设备的数据上传至云端会引起很长的传播时延，难以满足5G的毫秒级时延需求。
在IoT和5G愿景的推动下，一种全新的计算范式——边缘计算应运而生。通过在网络边缘侧为用户IT服务和云计算功能，边缘计算技术能够有效地降低网络运营和服务交付的时延，并提供更好的用户体验。边缘计算被视为是实现5G通信与计算融合的一项关键使能技术，已被纳入3GPP。
边缘计算从何而来？
通过边缘计算的发展历程，我们能看到边缘计算技术已经过了“萌芽”、“定义”阶段，现在正蓬勃发展中。
发展历程
边缘计算如何组成？
边缘计算系统由终端设备（如终端用户、客户端、服务订阅者等）和边缘服务器共同组成，其中边缘服务器是电信运营商在无线接入点上部署的小型数据中心。终端设备与边缘服务器位于同一个RAN内，并通过无线链路进行信息交互。同时，边缘服务器通过网关和骨干网连接到位于云端的大型数据中心。
边缘计算系统组成
结合网络功能虚拟化（Network Functions Virtualization，NFV）、信息中心网络（Information Centric Networking，ICN）和软件定义网络（Software Defined Networks，SDN）三项技术，边缘计算可以在虚拟化平台上完成部署。
- NFV创建多个虚拟机来同时处理多项业务或执行多种网络功能，从而为多个终端设备提供弹性的计算服务。
- ICN提供了一种端到端的服务识别模式，将以主机为中心转换为以信息为中心，从而实现基于内容感知的计算功能。
- SDN将网络资源抽象到虚拟化平台上，由网络管理员进行统筹规划，进而构建可扩展和动态化的计算环境。
边缘计算有何优势？
更低的时延
端到端时延主要由三部分组成：传播时延、传输时延和计算时延。边缘计算技术可以在RAN的边缘侧为终端设备提供计算服务，业务数据无需跨越网关和骨干网，从而大大提高了系统的响应速度。
端到端时延
| 边缘计算 | 云计算 | 比较结果 | |
|---|---|---|---|
| 传播时延 | 数据的传输距离通常不到1公里 | 终端用户与云中心网络服务器可相距几十上百公里甚至是横跨大洲大洋 | 边缘计算的传播时延远小于云计算 |
| 传输时延 | 任务通信范围限制在网络边缘 | 终端设备上传任务至云中心网络需要跨越多个网络层级。流量控制、路由数据转发、其他网络管理操作将造成较大的传输时延 | 边缘计算的传输时延小于云计算 |
| 计算时延 | 服务范围小，总终端少 | 服务范围大，总终端多 | 单个用户得到的计算资源，二者相差无几 |
更高的用户隐私保护
与云计算相比，边缘计算系统可以更好地保护用户隐私并提供更加安全的服务。
云计算平台通过远程公共大数据中心管理所有用户的信息，由于信息资源高度集中，受到攻击时容易引发大规模的数据泄露、丢失问题。边缘计算技术实现了数据的分布式处理与存储，避免了信息的高度集中，降低了其遭受黑客攻击的可能性。在企业专有部署的边缘服务器中，可以由企业管理员进行数据管理授权、访问控制并且分类不同级别的服务请求，有效降低了隐私数据的泄露。
更强的环境感知
得益于终端设备与边缘服务器的相邻特性，边缘计算技术可以通过少量的信令来获取感知用户的实时信息（如行为、位置、周边环境），并为用户提供专属的情景服务（如路线规划、商品推荐）。
环境感知
更高的效能
终端设备可以将计算密集型业务协调至边缘服务器上进行处理，在减轻本地计算负载的同时，显著降低网络空口上的数据传输能耗。
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