互聯(lián)網(wǎng)的前二十年是消費互聯(lián)網(wǎng)的天下，在這期間，云計算從最初的新興概念逐漸成為成熟應(yīng)用，以銳不可當(dāng)之勢飛速發(fā)展。當(dāng)歷史的車輪駛?cè)?1世紀20年代，消費互聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)飽和態(tài)勢，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為下一個20年的焦點，很多企業(yè)都將“云”作為轉(zhuǎn)型的抓手。云計算堪稱是基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)設(shè)施，不只是計算的中心化，也是技術(shù)資源的中心化，AI、大數(shù)據(jù)、IoT等技術(shù)落地到各行各業(yè)都需要通過云計算。然而，當(dāng)面對海量數(shù)據(jù)計算、新興計算場景、小數(shù)據(jù)實時處理等方面的挑戰(zhàn)，云計算存在一些發(fā)展瓶頸，需要新技術(shù)來突破。
邊緣計算的誕生：與云計算分工協(xié)作
隨著萬物互聯(lián)時代到來，計算需求出現(xiàn)爆發(fā)式增長。IDC預(yù)估，2020全年有500億個設(shè)備連接到網(wǎng)絡(luò)，傳統(tǒng)云計算架構(gòu)無法滿足這種爆發(fā)式的海量數(shù)據(jù)計算需求，將云計算的能力下沉到邊緣側(cè)、設(shè)備側(cè)，并通過中心進行統(tǒng)一交付、運維、管控，將是重要發(fā)展趨勢；預(yù)計超過40%的數(shù)據(jù)將在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進行分析、處理與存儲，這為邊緣計算的發(fā)展帶來了充分的場景和想象空間。
邊緣計算，是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務(wù)，核心理念是將數(shù)據(jù)的存儲、傳輸、計算和安全交給邊緣節(jié)點來處理，其應(yīng)用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，可以產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)，滿足各行業(yè)在實時業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的需求。
按功能角色來看，邊緣計算主要分為“云、邊、端”三個部分：“云”是傳統(tǒng)云計算的中心節(jié)點，是邊緣計算的管控端；“邊”是云計算的邊緣側(cè)，分為基礎(chǔ)設(shè)施邊緣（Infrastructure Edge）和設(shè)備邊緣(Device Edge)；“端”是終端設(shè)備，如手機、智能家電、各類傳感器、攝像頭等。隨著云計算能力從中心下沉到邊緣，邊緣計算將推動形成“云、邊、端”一體化的協(xié)同計算體系。
可以說，邊緣計算是云計算的延伸，兩者各有其特點：云計算能夠把握全局，處理大量數(shù)據(jù)并進行深入分析，在商業(yè)決策等非實時數(shù)據(jù)處理場景發(fā)揮著重要作用；邊緣計算側(cè)重于局部，能夠更好地在小規(guī)模、實時的智能分析中發(fā)揮作用，如滿足局部企業(yè)的實時需求。因此，在智能應(yīng)用中，云計算更適合大規(guī)模數(shù)據(jù)的集中處理，而邊緣計算可以用于小規(guī)模的智能分析和本地服務(wù)。邊緣計算與云計算相輔相成、協(xié)調(diào)發(fā)展，這將在更大程度上助力行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
邊緣計算的優(yōu)勢與應(yīng)用場景
雖然邊緣計算目前主要關(guān)注的是在制造、零售等特定行業(yè)中嵌入式物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提供的離線或分布式能力，但隨著邊緣被賦予越來越成熟和專業(yè)的計算資源及越來越多的數(shù)據(jù)存儲，未來邊緣計算或許將成為主流部署。具體來看，邊緣計算的優(yōu)勢及相應(yīng)的應(yīng)用場景主要有以下幾點：
數(shù)據(jù)處理與分析的快速、實時性
邊緣計算距離數(shù)據(jù)源更近，數(shù)據(jù)存儲和計算任務(wù)可以在邊緣計算節(jié)點上進行，更加貼近用戶，減少了中間數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程，從而提高數(shù)據(jù)傳輸性能，保證實時處理，減少延遲時間，為用戶提供更好的智能服務(wù)。在自動駕駛、智能制造等位置感知領(lǐng)域，快速反饋尤為重要，邊緣計算可以為用戶提供實時性更高的服務(wù)。邊緣計算的實時性優(yōu)勢對于“預(yù)測性維護”也有重要價值，有助于通過分析設(shè)備實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，提出故障原因和解決方案，使維護更加智能化。
安全性
由于邊緣計算只負責(zé)自己范圍內(nèi)的任務(wù)，數(shù)據(jù)的處理基于本地，不需要上傳到云端，避免了網(wǎng)絡(luò)傳輸過程帶來的風(fēng)險，因此數(shù)據(jù)的安全可以得到保證。一旦數(shù)據(jù)受到攻擊，只會影響本地數(shù)據(jù)，而不是所有數(shù)據(jù)。學(xué)術(shù)界對邊緣計算在安全監(jiān)視領(lǐng)域中的應(yīng)用持比較樂觀的態(tài)度，安全監(jiān)視在實時性、安全性等方面都有較高的要求，必須及時發(fā)現(xiàn)危險并發(fā)出警報?；谶吘売嬎愕膱D像處理在實時性要求高、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量無法保證、涉及隱私的場景中，可以提供更好的服務(wù)，例如可監(jiān)視銀行金庫等場景的越過警戒線、徘徊等行為。
低成本、低能耗、低帶寬成本
由于數(shù)據(jù)處理不需要上傳到云計算中心，邊緣計算不需要使用太多的網(wǎng)絡(luò)帶寬，隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬的負荷降低，智能設(shè)備的能源消耗在網(wǎng)絡(luò)的邊緣將大大減少。因此，邊緣計算可以助力企業(yè)降低本地設(shè)備處理數(shù)據(jù)的成本與能耗，同時提高計算效率。隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)直播與短視頻發(fā)展迅猛，在金融領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越多。在有限的帶寬資源面前，可以利用邊緣計算來降低成本，例如當(dāng)用戶發(fā)出視頻播放請求時，視頻資源可以實現(xiàn)從本地加載的效果，在節(jié)省帶寬的同時，也能夠提高用戶體驗質(zhì)量，降低延時。
5G、邊緣計算、分布式云協(xié)同發(fā)展
5G的商業(yè)化推進為邊緣計算發(fā)展帶來了機遇。網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)是5G的特點之一，簡單來說就是將一個物理網(wǎng)絡(luò)切割成多個虛擬的網(wǎng)絡(luò)切片，每個虛擬網(wǎng)絡(luò)切片具備不同的功能特點，可以面向低延時、大容量等不同的需求進行服務(wù)。為了實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)切片，網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（NFV）是先決條件，虛擬化后，終端接入的部分就是邊緣云（Edge Cloud），而核心網(wǎng)部分則是核心云（Core Cloud）。因此，邊緣計算的發(fā)展與5G密切相關(guān)。
同時，5G催生的海量邊緣連接場景，也驅(qū)動著分布式云的發(fā)展。分布式云指將集中式的公有云服務(wù)分布到不同的物理位置，能夠為具有低延遲、降低數(shù)據(jù)成本需求和數(shù)據(jù)駐留要求的企業(yè)級解決方案提供更加靈活的環(huán)境，根據(jù)部署位置的不同、基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模的大小、服務(wù)能力的強弱等要素，分布式云一般包含中心云、區(qū)域云和邊緣云三個業(yè)務(wù)形態(tài)。Gartner認為，所有分布式云的實例都是邊緣計算的實例，但并非所有邊緣計算實例都是分布式云，因為邊緣的很多應(yīng)用都涉及公有云提供商。
金融領(lǐng)域有很多對實時性、安全性較高的場景，5G、邊緣計算、分布式云的協(xié)同發(fā)展能夠帶來更多的可能性。例如針對金融業(yè)務(wù)特點，在智能客服、實時決策等人工智能場景，可以在人工智能+邊緣計算的基礎(chǔ)上，構(gòu)建云邊端三體協(xié)同和分布式架構(gòu)；對于數(shù)據(jù)智能的實現(xiàn)，可以在云端配置超級大腦，在邊緣和終端部署多個智能體，通過邊緣計算降低數(shù)據(jù)生產(chǎn)與決策之間的延遲。
當(dāng)下不論是在學(xué)界還是業(yè)界，邊緣計算都已成為熱點。從新的技術(shù)趨勢中，我們已然能夠感知未來可能會發(fā)生的變化。未來，恒生公司也將進一步去探索、推動包括邊緣計算在內(nèi)的更多新興技術(shù)落地，助力金融領(lǐng)域服務(wù)創(chuàng)新與變革。
