一、邊緣計算是什么時候提出的概念

邊緣計算作為計算機行業的新興技術，同時也是傳統行業在未來進一步智能化的發展方向，其理論以及在實際中的應用案例可以說是得到了全球互聯網企業的共同關注，很多朋友可能以為邊緣計算是近兩年才(cai)出現的新概念(nian)，實際上邊緣(yuan)計算最(zui)早(zao)可以追溯(su)到20世紀90年代。

1998年，當時的(de)(de)行業領袖們就已經開始思考如何(he)在靠近(jin)數據(ju)的(de)(de)邊(bian)緣增(zeng)加數據(ju)處理的(de)(de)能力，但受到(dao)技(ji)術限(xian)制，一直沒能實(shi)現，直到(dao)2013年正式提出了邊(bian)緣計算的(de)(de)概念；到(dao)了2020年，5G的(de)(de)落地(di)加速了邊(bian)緣計算的(de)(de)成熟和應用，邊(bian)緣計算這才廣為(wei)人(ren)知。

二、邊緣計算產生的原因有哪些

邊(bian)緣計(ji)算的產生(sheng)背景離不開物聯(lian)網、大(da)數據(ju)、云計(ji)算、人工(gong)智能(neng)等技術的快速發(fa)展，正(zheng)是由于這(zhe)些技術的飛速發(fa)展，給互聯(lian)網產業(ye)帶來了(le)深刻的變革，同時也(ye)對計(ji)算模式提(ti)出了(le)新的要求，因(yin)此就有了(le)邊(bian)緣計(ji)算的誕生(sheng)和發(fa)展，究其(qi)根本，邊(bian)緣計(ji)算產生(sheng)的原因(yin)主要有：

1、數據處理需求

據(ju)統計(ji)(ji)，隨著終(zhong)端設(she)備(bei)(bei)尤其是移動(dong)終(zhong)端的(de)普及，2020年(nian)后聯網的(de)終(zhong)端與(yu)設(she)備(bei)(bei)數量將(jiang)有超過(guo)500億個(ge)，在網絡(luo)邊緣側進(jin)行分析、處理與(yu)儲存至(zhi)少(shao)達(da)(da)到(dao)總數據(ju)量的(de)超過(guo)45%的(de)數據(ju)，這一數據(ju)量已(yi)達(da)(da)到(dao)海量級別，已(yi)遠(yuan)遠(yuan)超過(guo)集中式(shi)云(yun)計(ji)(ji)算(suan)(suan)的(de)能力(li)。在這一背景下，通過(guo)利用網絡(luo)邊緣設(she)備(bei)(bei)計(ji)(ji)算(suan)(suan)部分或全(quan)部工作(zuo)，有效降低云(yun)計(ji)(ji)算(suan)(suan)負(fu)載，提高(gao)數據(ju)處理效率(lv)的(de)邊緣計(ji)(ji)算(suan)(suan)應運而生。

2、業務實時需求

隨著邊緣(yuan)設備數據(ju)(ju)(ju)量(liang)(liang)的(de)增(zeng)(zeng)加(jia)，大量(liang)(liang)網(wang)絡(luo)(luo)邊緣(yuan)設備均需要將數據(ju)(ju)(ju)傳(chuan)(chuan)(chuan)輸到(dao)云(yun)數據(ju)(ju)(ju)中心，數據(ju)(ju)(ju)量(liang)(liang)的(de)非線性增(zeng)(zeng)長大大提高網(wang)絡(luo)(luo)傳(chuan)(chuan)(chuan)輸帶(dai)寬的(de)負(fu)載(zai)(zai)，導致(zhi)數據(ju)(ju)(ju)傳(chuan)(chuan)(chuan)輸延(yan)遲時間持續增(zeng)(zeng)加(jia)。根據(ju)(ju)(ju)現有的(de)業(ye)務(wu)需求，在云(yun)端部署(shu)全部工作任(ren)務(wu)，例(li)如數據(ju)(ju)(ju)分析(xi)(xi)和控制(zhi)邏(luo)輯，將無(wu)法滿足業(ye)務(wu)實時性需求；因而，將部分工作任(ren)務(wu)，例(li)如數據(ju)(ju)(ju)分析(xi)(xi)直接在邊緣(yuan)設備上完成(cheng)，降低數據(ju)(ju)(ju)傳(chuan)(chuan)(chuan)輸量(liang)(liang)及傳(chuan)(chuan)(chuan)輸帶(dai)寬負(fu)載(zai)(zai)，滿足業(ye)務(wu)實時性要求。

3、智能應用需求

智能化(hua)發展的(de)大(da)趨勢使得業(ye)(ye)務流程、運行(xing)維護等逐步(bu)向智能化(hua)發展，例如設備(bei)預測性維護作為(wei)一種(zhong)典型的(de)智能化(hua)應用場景，正推(tui)動行(xing)業(ye)(ye)的(de)服務模(mo)式與商業(ye)(ye)模(mo)式進行(xing)創新與變(bian)革。而邊緣(yuan)側智能能夠帶來顯著(zhu)的(de)效率與成本優勢。

4、降低能耗需求

云(yun)數據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)能耗問題(ti)是與數據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)的(de)一個關(guan)鍵問題(ti)，幾(ji)年(nian)針(zhen)對(dui)此問題(ti)的(de)調查(cha)研究已有很多。為了滿(man)足迅速發展著的(de)智能化(hua)社會對(dui)云(yun)計(ji)(ji)算(suan)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)計(ji)(ji)算(suan)能力(li)的(de)需求，伴隨著云(yun)計(ji)(ji)算(suan)用(yong)戶應用(yong)程序數量(liang)的(de)持續性增長，大規模數據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)的(de)總能耗將達到一個無法滿(man)足的(de)數字(zi)。

5、安全隱私需求

用戶在日常生活中使用網絡上各種應用程序時，各種應用程序均會獲取用戶的各種數據，包括隱私數據。這些數據大都被上傳至云中心進行保存，在數據傳輸與保存過程，均增加了泄露用戶隱私數據的風險。而采用邊緣計算，則可以(yi)更好保(bao)護用戶的隱私。