5G时代边缘计算的特点和发展趋势

云计算基于通信和Internet之类的技术，它改变了诸如基础架构，平台和应用程序之类的服务的增加，使用和交互模式。从用户的角度来看，云计算可以提供更低的成本和更高效的服务，从而极大地加快了个人数字化的进程。
行业数字方案的特征将适用于各种行业。云计算（一个完全集中的模型）可能不是最佳解决方案，例如以下情形。
前端收集的数据量太大。如果按照传统方式上传所有数据，则成本高，效率低。
典型代表是图像数据的收集和处理。所有数据都需要上传到中央节点进行处理，然后发送。
传输成本往往很高，时间也很长，无法满足实时交互的要求。典型代表是无人驾驶场景。
对于需要较高业务连续性的业务，如果遇到网络问题或中央节点故障，那么即使是短期的云服务中断也会产生严重的影响。此外，还存在安全性和信任问题。
一些客户不允许数据离开他们自己的控制权，并且数据也不能离开他们自己的系统。对于这种情况，集中式云计算中心无法处理。
边缘计算不仅解决了数字化行业中集中式计算所面临的挑战。实际上，边缘计算的诞生是为了节省通信成本。
DARPA（国防高级研究计划局，美国国防高级研究计划局）是第一个提出并应用边缘计算的组织。在2003年的伊拉克战争中，美国军方对士兵的个人数字化进行了试点。
由于在战斗中需要处理大量信息和数据，即使士兵携带特殊的数字设备，他们也无法处理。如果将它们上传到作战中心的数据中心进行处理，它们将面临两个实际问题。
从每个士兵到战斗中心的数据中心建立高带宽数据通道（无线基站或卫星）的成本非常高。士兵携带的专用数字设备重达几公斤，因此很难增加计算能力（需要增加重量）。
DARPA提出了一项计划：在士兵携带的悍马战车上部署数十公斤级附近的计算设备，该设备可以处理1公里以内的数字士兵的信息，然后悍马战车上的附近计算设备将进行处理它。并与作战中心的数据中心进行交互。
ISO / IECJTC1 / SC38边缘计算的定义：边缘计算是一种分布式计算形式，它将主数据处理和数据存储置于网络的边缘节点。边缘计算行业联盟对边缘计算的定义：在靠近事物或数据源的网络边缘上，一个集成了诸如网络，计算，存储和应用程序等核心功能的开放平台可以在附近提供边缘智能服务。
满足行业数字化的敏捷连接。 ，实时业务，数据优化，应用程序智能，安全性和隐私保护等关键要求。
LFEdge（Linux基础边缘计算开源项目）是业界颇具影响力的边缘计算开源项目组，它发布了LFEdge白皮书。在白皮书中，边缘计算被分为分布在“端，管道和云”中的不同类型的计算点。
在图1中示出了以下三个类别。图1示出了根据“端，管道，云”的位置的行业中边缘计算的概念。
1. EdgeCloud：公共云部署的边缘云，以边缘云的形式实现一个小的边缘云。当遇到更复杂的内容时，它将在云上进行集中处理。
近边缘计算可以提高客户响应速度，增强用户体验并节省带宽，从而将流量转移到集中式云生态系统。 2. UserEdge：用户端/端的近端计算。
用户端/端的近端计算将在本地及时处理，仅处理用户或终端的工作量，然后连接到宏网络，之前的Level节点或相邻节点实现互助。主要的应用场景如下：用户端数据不退出园区的边缘服务器；由行业，企业或交通和道路管理部门形成的网络或自组织网络的边缘网关；终端的边缘计算