邊緣計算主要指在靠近物或數據源頭的一側，就近提供計算服務，以產生更快的網絡服務響應，滿足應用的實時性和數據保護等方面的需求。近期邊緣計算的概念異常火熱，甚至有聲音認為邊緣計算將是云計算的“終結者”。

云邊協同大勢所趨，但仍處于初級階段

事實上，正如中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長何寶宏所言，邊緣計算更多是為了配合通信、存儲（如CDN）或安全（如防火墻）等應用而存在的，邊緣計算可能形成一些新產品，但不可能形成一個新行業。邊緣計算旨在彌補現階段部分應用場景下中心云計算所面臨的一些短板，“云邊協同”將成為未來發展的重要趨勢。現在已經有部分邊緣計算產品逐步推出，但云邊協同的發展仍處于探索階段。

以物聯網場景為例，物聯網中的設備產生大量數據，在上傳到云端處理的過程中，會對云端造成巨大壓力，為分擔中心云節點的壓力，邊緣計算節點可以負責自己范圍內的數據計算和存儲工作。

然而，由于大多數的數據并不是一次性數據，那些經過處理的數據仍需要從邊緣節點匯聚集中到中心云，中心云做大數據分析挖掘、數據共享，并進行算法模型的訓練和升級，升級后的算法推送到前端，使前端設備更新和升級，完成自主學習閉環。同時，存儲邊緣的數據具備備份的需要，當邊緣計算過程中出現意外，存儲在云端的數據也不會丟失。

在更多的場景下，云計算將與邊緣計算形成一種互補、協同的關系，邊緣計算需要與云計算通過緊密協同才能更好地滿足各種應用場景的需求。邊緣計算將主要負責那些實時、短周期數據的處理任務，負責本地業務的實時處理與執行，為云端提供高價值的數據；云計算負責邊緣節點難以勝任的計算任務，同時，通過大數據分析，負責非實時、長周期數據的處理，優化輸出的業務規則或模型，下放到邊緣側，使邊緣計算更加滿足本地的需求，完成應用的全生命周期管理。

云邊協同賦能三大典型應用場景

由于單點故障在工業級應用場景中絕對不被接受，因此除了云端的統一控制外，工業現場的設備也必須具備一定的計算能力，能夠自主判斷并解決問題。邊緣計算可以更便捷地處理工廠設備產生的海量數據，及時檢測異常情況，更好地實現預測性監控，提升工廠運行效率的同時也能預防設備故障問題。邊緣節點將處理后的數據上傳到云端進行存儲、管理、態勢感知，同時，云端也負責對數據傳輸監控和邊緣設備使用進行管理。

目前，一些大型工業企業已經著手建設一站式云邊協同平臺。如海爾COSMO-Edge平臺提供多元的邊緣設備接入能力與邊緣計算能力，提供設備即服務的應用模式，幫助用戶快速構建工業互聯網應用，實現數字化生產；長虹IMES平臺在工廠網絡邊緣層實現工業現場的數據接入，提供數據采集、數據分析等服務，構建云端-邊緣協同化的生產管理體系。

在自動駕駛方面，成千上萬的自動駕駛數據上傳到云端，在云端進行圖像分析，并進行機器學習，完善汽車AI能力，當汽車停放或未被使用時，汽車AI從云端獲取系統和導航地圖等更新信息，同時云端與交通控制系統和其它智慧城市基礎設施連接，這些信息也會同步下載到汽車終端，完善汽車終端系統。例如百度智能汽車通過基礎云服務、用戶APP、地圖數據、OEM方案，打造HMI人機交互平臺，提供自動駕駛系統解決方案。

MEC最初指移動邊緣計算，后來概念擴展為多接入邊緣計算。MEC是電信蜂窩網絡與互聯網深度融合的縮影，通過MEC可以較好地降低移動設備與服務器之間的時延，提升游戲、視頻和基于數據流的互聯網內容的用戶體驗。5G架構從設計之初將邊緣計算作為關鍵環節，5G時代業務處理功能依托邊緣計算下沉到基站，數據傳輸時延可實現大幅降低。目前運營商在部署MEC方面勢頭明顯，2018年中國聯通在15個省市開展了Edge-Cloud規模試點；中國移動通過成立邊緣計算開放實驗室、發布邊緣計算“Pioneer 300”先鋒行動等推進MEC部署。

從多維度解決協同問題

邊緣協同任重道遠，需要從多維度解決協同問題。

其一，連接協同。伴隨連接設備數量的劇增，網絡運維管理、靈活擴展和可靠性保障面臨巨大挑戰。同時，工業現場長期以來存在大量異構的總線連接，多種制式的工業以太網并存，如何兼容多種連接并且確保連接的實時可靠是必須要解決的現實問題。

其二，數據協同。統一數據連接和數據聚合是業務智能的基礎，解決當前工業現場存在的多樣化與異構的技術和標準的問題，離不開跨廠商、跨領域的數據集成與互操作。

其三，任務協同。任務的下達和反饋是實現引用場景功能的重要溝通手段，云端面對海量的邊緣側設備和復雜的應用環境，如何能夠將任務準確完整下達到邊緣側；邊緣側設備通過邊緣計算后，如何將有效信息整合到任務中進行反饋，都是考驗云邊協同能力的重要指標。

其四，管理協同。云邊協同的管理協同包含兩方面內容：一是云端如何對海量和異構的邊緣側設備的接入進行統一和有效的管理；二是如何對邊緣側設備和云端的應用開發管理、生命周期管理、業務管理進行協同，保證邊緣側設備和運算能夠共同完成某應用場景的管理工作。

其五，安全協同。邊緣側的設備和產生的數據接入到云端的安全和隱私如何保證，云端如何抵御來自邊緣側的攻擊，云端下放到邊緣側的數據如何保證安全，這些都是安全領域需要關注的重點內容。

其六，多方協同。邊緣計算和云計算協同應用場景越來越多，越來越復雜，如何在同一應用場景中實現云邊協同、邊邊協同、多邊協同等多方協同方案，成為越來越需要著重考慮的問題；如何統一不同應用場景中的云邊協同、邊邊協同、多邊協同也是另一個重要的方面。

然而，當前邊緣計算的概念火熱，各類靠近用戶側的產品和業務都容易被冠以邊緣計算的帽子，同時針對云邊協同的標準仍處于缺位狀態。建議產業界保持理性，從典型場景的業務需求出發，在企業上云的大環境下，綜合成本因素和實際效果，逐步探索將部分計算能力下沉到邊緣側，切忌過于著急將計算能力邊緣化部署。同時，建議相關研究機構從整體布局之初，就對中心云與邊緣側的協同框架進行標準化設計，加快制定相關協同技術、服務和應用標準，引導企業提升云邊協同服務水平，推動云邊協同健康發展。