前段時間邊緣計算概念股遭瘋狂炒，眾多真假專家爭相提交對于這一技術的理解與展望。如今眼看那些邊緣計算概念股沖高回落，我亦再次可闡釋自己對于邊緣測量的觀點了。想法較多，也可能不系統，因此便分幾個角度來說吧。
今天先說說，為什么我相信邊緣計算會成為分布式的下一步拓展方向，是大勢所趨。
邊緣計算填補傳統云計算的不足
對IT領域來說，云計算技術的出現與成長不僅屬意料以外，又似乎于情理之中。
本世紀初，一些互聯網性質的企業提交"云計算"這一理念，當時難道沒人料到，云計算激情突進十年后，會將那些IT領域的巨無霸硬件廠商打得滿地找牙。云計算以通信與互聯網等技術為基礎，改變了基礎設施、平臺以及應用等業務的增加、采用與交互模式。自使用者角度來說，云計算能提供降低成本、效率越來越高的服務，大幅加快了數字化的進程。
相對各自獨立的傳統硬件平臺，云計算透過資源共享與敏捷調度，能減少基礎設施的供應成本。如今，沒人再否認云就是那是IT的一種形態，愈來愈余的客戶與企業根據云計算展開IT建設。
于傳統的云計算技術架構之中，主要采用全集中的方式展開云計算中心的建設與運營，資源均集中在總部，或是全球布署幾個節點，客戶透過互聯網用以采用云計算資源。 隨著云計算技術的發展與運用的普及，人們逐漸找到，這種全部集中模式的云計算未必是最為優的解決方案，例如對下列場景。
第一類是前端收集的數據量這太大，假如依照傳統模式全部上傳的話，成本高、效率低，典型的便是影像數據的采集與處理。
第二類是需實時交互作用的場景，假如數據全部之上傳，于中央節點處置再次下發，常常傳送成本高、延時高，典型的便是無人駕駛場景。
第三類是對于業務連續性要求較高的業務，假如碰到網絡問題或是中央節點故障，即使是短時間的云服務中止均會造成極大影響。
除此之外有安全性信任的問題。有些客戶絕不容許數據擺脫自己的控制，更不能離開自己的系統，要讓這樣的系統上云，集中式的云計算中心便搞不定了。
那么云計算有沒有有可能更進一步演化，提升對于需求與場景的適應力呢?于這樣的背景之下，邊緣計算技術當作云計算技術的延伸與補足，進入了人們的視野。
邊緣測量和云計算的關系
為方便表達，我將傳統的集中化的云計算系統（包含計算與存儲）;稱作云計算中心，相對而言，邊緣計算節點可并非一定布署于客戶側或是終端。自概念之上講，把數據的存儲與計算布署于云計算中央節點以外的，均是邊緣計算的范疇，所以數據采集點（如傳感器&）;、集成處理設備（如手動駕駛員汽車）、屬地布署的系統如企業的外部IT系統;或是數據中心（如依據安全性要求建立的本地數據存儲系統）等，均可當作邊緣計算的節點。
邊緣計算節點和云計算中心是一個邏輯的整體。 邊緣計算節點可于云計算中心的統一管控之下，對于數據或是部分數據展開處理與存儲，用來節約資源，減少成本，及提高效率與業務連續性，符合數據本地儲存和處理等安全性合規的要求。
云計算中心與邊緣測量節點間可有這樣幾種關系：
一是邊緣計算節點展開數據的初步處理，處理程序相當特定，主要目的是減少傳輸成本，提升運營效率。于本地把圖像等非結構化數據轉變為XML信息，而且引進人工智能等技術，把很多工作均布署于本地，不僅可大大減少對于傳送資源的依賴與消耗，也能大幅提高本地的數據響應速度。
二是由云計算中心把算法下發到邊緣計算節點，改由邊緣技術節點獲取算力對于本地的數據展開處理，結論亦放置于本地。這樣主要是符合安全性管控隱私保護方面的要求，除此之外亦能展現云業務迅速迭代刷新的優勢，保證數據處置的規則可實時更新。
三是把邊緣計算節點當作云計算中心系統的延伸，透過分布式計算技術與恰當的資源調度管理，將邊緣計算節點的算力、儲存等資源與云計算中心統合管上去，產生邏輯集中、物理分散的高效運行的云計算平臺。
如今邊緣測量也處在急速增長與發展的階段，不同的應用場景之中，邊緣計算節點與云計算中心的分工有所不同，協作模式有所不同;而且同樣業務場景、同樣概念之下，技術實現方案亦也許大相徑庭。 云計算中心和邊緣計算節點的分工并沒一定之規，協作模式亦有很多組合， 有的時候邊緣計算需云計算中心強勁的計算能力與海量儲存的支持，有的時候云計算中心需邊緣計算節點對于海量數據以及隱私數據展開處理，有所不同的技術混合派生出很多全新的解決方案，促進云計算的技術發展與應用拓展。
結語
假如說后十年云計算的發展主要是技術驅動的話，那麼當愈來愈余的IT人士接納云計算的概念，期望讓這一技術理念更為符合實際場景的時候，應用漸漸成為云計算的發展動力;因而傳統中心化的不足之處，是邊緣測量發展的關鍵機會。
要實現邊緣計算節點和云計算中心的互聯與互通，于技術方面有很多問題需克服; 因而有所不同的邊緣計算玩家將要透過各自的優勢，于邊緣計算這條賽道之上發足飛馳。