現(xiàn)階段，為解決用戶訪問網(wǎng)站（服務(wù)）慢的問題，會在全國各地部署CDN（內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)）。其本質(zhì)是將靜態(tài)資源（如視頻、圖片）緩存到離用戶近的服務(wù)節(jié)點上，以存儲換取時延、帶寬來達(dá)到用戶訪問快的目的。但CDN有個缺點是無法與后端進(jìn)行動態(tài)交互。
在萬物互聯(lián)時代，不僅包含人-機互聯(lián)，也包含物-物互聯(lián)。大量的傳感器、攝像頭采集的數(shù)據(jù)需要實時進(jìn)行處理，如人臉識別需要實現(xiàn)毫秒級的響應(yīng)。再比如車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)對時延的要求更為嚴(yán)格。這里有個時延數(shù)據(jù)的要求，實時游戲50ms、ARVR 10ms、無人駕駛3ms、工業(yè)控制1ms。
那么如何來實現(xiàn)低延遲呢？
在網(wǎng)絡(luò)就需要將計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲資源盡可能地離用戶更近一些，便是很火的“邊緣計算”了。
再來看下Linux基金會給出邊緣計算的定義：為了提高應(yīng)用程序和服務(wù)的性能、運行成本和可靠性，將計算能力交付到網(wǎng)絡(luò)的邏輯極限。其本質(zhì)上是通過部署離用戶近的分布式云，為用戶提供低時延、可調(diào)度、高安全的服務(wù)。
邊緣計算又如何與（中心）云計算協(xié)同工作？
如在人臉識別的服務(wù)中，（中心）云計算進(jìn)行算法的訓(xùn)練且得到的模板，并將模板下發(fā)到邊緣計算，進(jìn)行實時識別計算。
