嵌入式的下一个发展方向，边缘计算

什么是【边缘计算】，这个概念还得从【云计算】说起。

云计算

云计算 （cloud computing）指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

通俗点讲，好比一个项目，以前都是一个人在做。但是随着项目越来越大，对一个人来说要1000个小时才能完成，时间长不说，对个人来说压力也太大。所以老板直接雇了1000个人过来，把活分配一下，协同工作，只要1个小时就能完成。好处显而易见，时间短不说，对个人来说压力也不会太大。这个例子我们就可以理解成【云计算】，多台计算机一起工作，效率高、压力小。

边缘计算

然而，【云计算】虽然是一种高效的解决方案，但是由于物联网【IoT】设备的爆发式增长以及设备计算能力的不断增强，庞大的数据量依然会造成网络的拥堵。并且随着5G时代的到来，我们对数据的实时性也提出了更高的要求。于是，就有人提出 可不可以把数据直接放在本地处理，【边缘计算】就是这么一种模式。

所谓【边缘计算】，就是在网络的边缘完成数据的分析和处理，而不是像以前一样，什么数据都发送到服务端处理。好比一个有1000人的公司，不可能公司每个人的请假申请都由总经理审批，正常员工的请假申请部门经理就能处理掉。【网络边缘】主要包括基站、网关以及我们更常见的终端设备。所以你也可以理解成凡是靠近【用户】的地方，都可以成为【边缘结点】，相比于【云服务器】，它在网络拓扑中的位置更低。

边缘计算的优势

作为对【云计算】的补充，【边缘计算】有着许多的【先天优势】。

高效。 取消了中间传输的过程，数据的处理更实时、更快速！

成本更低。 边缘处理的数据一般都是【小数据】，对处理器以及内存的性能要求不高，从而降低了成本。

更低的网络带宽要求。 边缘计算大量减少了设备和服务器的数据交互，减小了网络压力，也不需要占用过多的带宽。

更安全。 边缘计算由于减少了数据的网络传输，大大提升了数据的安全性，避免在传输的过程中产生数据的泄漏。

应用和前景

边缘计算解决了数据传输和实时性的问题，所以和这两方面相关的应用程序都会是边缘计算的发力方向。

工业领域。 从工业发展的方向来看，数据将成为驱动生产制造的重要生产资料，那么如何处理这些海量、实时产生的数据就成为企业能否快速发展的重要课题。

车联网领域。 近两年汽车的发展方向越来越明确，第一个电动汽车，第二个自动驾驶。传统车企无一不在制造电动汽车，各大互联网巨头也都推出自动驾驶计划。汽车从最原始的机械工具慢慢走向电子化，产生的数据量也是越来越多。Intel发布的报告曾经指出，一辆自动驾驶汽车一天产生的数据量有4000G，全部传输到云服务器已经不可能，所以对汽车本身的数据处理能力也提出了更高的要求。

医疗领域。 在美国，医疗领域的本地数据非常多样化，比如医院的病床可以和 20 多个设备连接，这些数据被收集、清洗、挖掘之后，可以帮助医生更好地了解病人的身体状况。

边缘计算的挑战

边缘计算尚处于发展阶段，它的实际应用也存在很多问题需要解决，下面就从三个方面来分析下边缘计算面临的挑战。

优化边缘计算性能。 由于不同的【边缘结点】拥有的处理能力不同，负载分配将成为一个重要问题。如果负载超出了边缘设备计算能力范围，效果将会适得其反。针对不同工作负载，应设置指标的权重和优先级，以便系统选择最优分配策略。

安全性。 边缘计算使得终端设备变得越来越智能，功能越强大，就越容易出现安全漏洞从而受到恶意软件得攻击。如何保证【边缘设备】的安全，是边缘计算面临的一大挑战。

互操作性。 物联网【IoT】终端设备越来越多，不同的设备有着不同的架构、不同的协议标准，所以边缘计算需要统一标准，实现异构边缘设备和系统之间的互操作性。

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