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(nian)才出現的新概(gai)念(nian)，實際上邊緣計算(suan)最(zui)早可以追(zhui)溯到(dao)20世紀90年(nian)代。

1998年(nian)，當(dang)時的(de)(de)行業領袖(xiu)們就已經(jing)開始思考如何在靠近數據(ju)的(de)(de)邊緣增加(jia)數據(ju)處理(li)的(de)(de)能力，但(dan)受到(dao)技(ji)術限制，一直沒(mei)能實現，直到(dao)2013年(nian)正式(shi)提出(chu)了(le)邊緣計算的(de)(de)概念；到(dao)了(le)2020年(nian)，5G的(de)(de)落地加(jia)速了(le)邊緣計算的(de)(de)成熟和應用，邊緣計算這才廣(guang)為人知。

二、邊緣計算產生的原因有哪些

邊(bian)緣計(ji)(ji)算(suan)的(de)產生背景離(li)不開物聯網、大數據、云計(ji)(ji)算(suan)、人工智(zhi)能等技術的(de)快速(su)發展，正是由于這些技術的(de)飛速(su)發展，給互(hu)聯網產業帶來了(le)深刻的(de)變(bian)革，同時(shi)也對計(ji)(ji)算(suan)模式(shi)提出了(le)新的(de)要(yao)求，因此(ci)就有(you)了(le)邊(bian)緣計(ji)(ji)算(suan)的(de)誕生和發展，究其根(gen)本，邊(bian)緣計(ji)(ji)算(suan)產生的(de)原因主要(yao)有(you)：

1、數據處理需求

據(ju)(ju)統計(ji)，隨(sui)著終端設(she)備尤其(qi)是移(yi)動終端的普及，2020年后聯網(wang)(wang)的終端與(yu)設(she)備數量(liang)將(jiang)有超過(guo)500億(yi)個(ge)，在(zai)網(wang)(wang)絡(luo)邊(bian)緣側進行分析、處理(li)與(yu)儲存至(zhi)少達到總數據(ju)(ju)量(liang)的超過(guo)45%的數據(ju)(ju)，這一數據(ju)(ju)量(liang)已(yi)達到海量(liang)級別，已(yi)遠遠超過(guo)集(ji)中式云計(ji)算(suan)(suan)的能力。在(zai)這一背景下，通過(guo)利用(yong)網(wang)(wang)絡(luo)邊(bian)緣設(she)備計(ji)算(suan)(suan)部分或全部工作，有效降低(di)云計(ji)算(suan)(suan)負載，提高(gao)數據(ju)(ju)處理(li)效率的邊(bian)緣計(ji)算(suan)(suan)應運而生。

2、業務實時需求

隨著(zhu)邊(bian)緣設(she)(she)備數(shu)據(ju)量(liang)的增加，大(da)量(liang)網絡邊(bian)緣設(she)(she)備均需要(yao)將(jiang)數(shu)據(ju)傳(chuan)(chuan)輸(shu)到云數(shu)據(ju)中心，數(shu)據(ju)量(liang)的非線性增長(chang)大(da)大(da)提高網絡傳(chuan)(chuan)輸(shu)帶寬的負載，導(dao)致數(shu)據(ju)傳(chuan)(chuan)輸(shu)延遲(chi)時(shi)間持續增加。根據(ju)現有的業(ye)(ye)務(wu)需求(qiu)(qiu)，在云端(duan)部署全部工作(zuo)任(ren)務(wu)，例如數(shu)據(ju)分析(xi)和(he)控(kong)制邏(luo)輯，將(jiang)無法滿足(zu)業(ye)(ye)務(wu)實(shi)(shi)時(shi)性需求(qiu)(qiu)；因而，將(jiang)部分工作(zuo)任(ren)務(wu)，例如數(shu)據(ju)分析(xi)直接在邊(bian)緣設(she)(she)備上完成，降(jiang)低(di)數(shu)據(ju)傳(chuan)(chuan)輸(shu)量(liang)及傳(chuan)(chuan)輸(shu)帶寬負載，滿足(zu)業(ye)(ye)務(wu)實(shi)(shi)時(shi)性要(yao)求(qiu)(qiu)。

3、智能應用需求

智(zhi)能化(hua)發展的大(da)趨勢(shi)使得業(ye)(ye)務流(liu)程、運行維(wei)護等逐步向智(zhi)能化(hua)發展，例如設備預測性維(wei)護作為一種典型的智(zhi)能化(hua)應用場(chang)景，正(zheng)推動行業(ye)(ye)的服務模(mo)式與商業(ye)(ye)模(mo)式進行創新與變革(ge)。而邊緣側(ce)智(zhi)能能夠帶來顯著的效率與成本優勢(shi)。

4、降低能耗需求

云(yun)數(shu)據中心(xin)(xin)能耗問(wen)(wen)題是與數(shu)據中心(xin)(xin)的(de)一(yi)個關鍵問(wen)(wen)題，幾年(nian)針(zhen)對此問(wen)(wen)題的(de)調查(cha)研(yan)究已有很多。為(wei)了滿足迅速發展著的(de)智能化社會對云(yun)計(ji)算(suan)(suan)中心(xin)(xin)計(ji)算(suan)(suan)能力的(de)需求，伴隨著云(yun)計(ji)算(suan)(suan)用戶應用程序數(shu)量的(de)持續性增長(chang)，大規模數(shu)據中心(xin)(xin)的(de)總能耗將(jiang)達到一(yi)個無(wu)法滿足的(de)數(shu)字。

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(ze)可(ke)以(yi)更好保(bao)護用戶的隱私。