现今，数十亿物联网和移动设备收集的数据呈指数级增长，正在推动从发送数据到云进行处理和存储向分布式模型的转变，在此趋势下，部分计算发生在网络边缘，更靠近数据的创建位置。这种计算统称为边缘计算，在科技不断地发展中，边缘计算能够发挥出千亿的市场价值。

边缘计算融合网络、计算、存储、应用等核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联系、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

随着物联网的快速发展和5G无线网络的普及，我们已经进入了万物智联的时代，网络边缘设备数量的迅速增加，使得该类设备所产生的数据已达到泽字节级别。以云计算模型为核心的集中式大数据处理时代，其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据，主要表现在：

1）线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据；

2）从网络边缘设备传输海量数据到云中心致使网络传输带宽的负载量急剧增加，造成较长的网络延迟；

3）网络边缘数据涉及个人隐私，使得隐私安全问题变得尤为突出；

4）有限电能的网络边缘设备传输数据到云中心消耗较大电能等等。

为此，以边缘计算模型为核心的，面向网络边缘设备所产生海量数据计算的边缘式大数据处理应运而生，其与现有以云计算模型为核心的集中式大数据处理相结合，即二者相辅相成，应用于云中心和网络边缘端的大数据处理，较好地解决了万物互联时代大数据处理中所存在的上述问题。边缘计算中的“边缘”是个相对的概念，指从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算资源和网络资源。边缘计算的基本理念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行。

边缘计算也成为了云计算的下一个演变方向。边缘计算具有低延迟、安全、节约成本、高可靠性五大优势。基于上述优势，边缘计算将中心云的能力延伸到边缘端，实现覆盖零售、家居、交通、医疗、教育、安防、制造、AI、金融等数字应用场景。

价值与优势

边缘计算可以处理部分临时数据，只需要向云端传输有价值的数据，不需要全部上传，这大大降低了网络带宽压力，降低了对计算和存储资源的需求，从而降低了带宽压力；同时，让数据在边缘侧计算更加靠近数据源头，可以大大降低延时，使得响应时间更加迅速。

采用边缘计算+云计算的模式，相较于完全依赖云计算，还会带来明显的成本节约，这也是促使用户采用边缘计算的直接推动力。

此外，一些企业出于安全或行业特殊要求，需要隐私保护和做本地化处理的，边缘计算也能满足这类特殊需求。

分类应用场景

全球分布式云联盟将边缘计算领域划分为三大类，分别是边缘云、MEC（移动边缘计算）和边缘AI。

边缘云由CDN（内容分发网络）业务演进而来，传统CDN侧重于内容传输，CDN节点升级后，则能够承担部分中心云的功能，成为具备存储、计算、传输、安全功能的边缘节点。

MEC（移动边缘计算）则与5G紧密结合，在带宽、时延等方面具有显著优势，它能在很大程度上促进工业企业的互联网化和智能化改造。5G+MEC和工业的融合催生了许多工业互联网的典型应用场景，这些应用场景均对低时延、大带宽、高可靠性和数据的安全隐私性有较高要求，如远程驾驶、远程控制、AR远程协助、预测性维护、机器视觉质检等。

边缘AI服务于边缘计算进一步的去中心化需求，允许更多的应用程序在边缘运行，减少了数据传输速度和带宽限制造成的延迟，在边缘端本地执行数据分析，分担云端的工作，还能够在断开与中心云连接的特殊情况下，维持业务的运行。边缘AI无论是在边缘云或MEC领域都有着充分的融合应用场景。

市场前景分析

尽管边缘计算在CDN领域已经形成了最为成熟的应用场景，但在其他垂直领域，边缘计算的理念虽然火热，但普及速度却较为缓慢。边缘计算市场最终仍需落地于企业的业务需求和边缘生态的商业模式。目前，越来越多的企业正向混合型业务模式转变，这种转变为边缘计算的发展带来了全新的机遇，同时伴随“东数西算”战略，以及5G、物联网的技术发展，边缘计算即将迎来蓬勃发展期。

信通院2020年5月发布的调研数据显示，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。

2020年中国边缘云计算市场规模为91亿元，其中区域、现场、loT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4.0%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。

边缘计算在智能物联网时代扮演着越来越重要的角色。它不仅可以提高数据处理效率和实时性，还可以降低网络负载和成本，增强数据安全性和用户体验。因此，边缘计算被认为是智能物联网时代的核心驱动力之一，为我们的未来提供源源不断的动力。