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出現的新概念，實際上邊緣(yuan)計算最早可(ke)以追溯到20世紀90年代。

1998年(nian)，當時(shi)的(de)行業領袖們就已(yi)經(jing)開始思考(kao)如何在靠(kao)近數據的(de)邊緣(yuan)增(zeng)加數據處理的(de)能力(li)，但受到(dao)技術限制，一直(zhi)沒能實現，直(zhi)到(dao)2013年(nian)正式提出(chu)了邊緣(yuan)計(ji)算的(de)概(gai)念(nian)；到(dao)了2020年(nian)，5G的(de)落(luo)地加速了邊緣(yuan)計(ji)算的(de)成熟(shu)和應用，邊緣(yuan)計(ji)算這才廣(guang)為人知。

二、邊緣計算產生的原因有哪些

邊(bian)緣(yuan)計算的(de)(de)(de)產(chan)生(sheng)背景離不開物聯網、大(da)數據、云計算、人(ren)工(gong)智能等技術的(de)(de)(de)快(kuai)速(su)(su)發展(zhan)，正(zheng)是(shi)由于這些(xie)技術的(de)(de)(de)飛速(su)(su)發展(zhan)，給互聯網產(chan)業帶來了深(shen)刻的(de)(de)(de)變(bian)革，同時也對計算模式提出了新(xin)的(de)(de)(de)要求，因此(ci)就有了邊(bian)緣(yuan)計算的(de)(de)(de)誕生(sheng)和(he)發展(zhan)，究其根本，邊(bian)緣(yuan)計算產(chan)生(sheng)的(de)(de)(de)原(yuan)因主要有：

1、數據處理需求

據(ju)(ju)(ju)統計，隨著終端設(she)(she)備(bei)尤其是移動(dong)終端的(de)普及(ji)，2020年后聯網(wang)的(de)終端與設(she)(she)備(bei)數(shu)量(liang)將有超(chao)過500億個，在網(wang)絡邊緣側進行分(fen)析、處理(li)與儲(chu)存(cun)至少達(da)(da)到(dao)總數(shu)據(ju)(ju)(ju)量(liang)的(de)超(chao)過45%的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)，這(zhe)一數(shu)據(ju)(ju)(ju)量(liang)已(yi)達(da)(da)到(dao)海量(liang)級別，已(yi)遠遠超(chao)過集(ji)中式云計算的(de)能力(li)。在這(zhe)一背景下，通過利用網(wang)絡邊緣設(she)(she)備(bei)計算部(bu)分(fen)或全部(bu)工作，有效降(jiang)低(di)云計算負載，提高數(shu)據(ju)(ju)(ju)處理(li)效率的(de)邊緣計算應運(yun)而生。

2、業務實時需求

隨著邊(bian)緣設備(bei)數(shu)據(ju)(ju)(ju)量的(de)(de)增(zeng)加(jia)，大(da)量網絡(luo)邊(bian)緣設備(bei)均需要將(jiang)數(shu)據(ju)(ju)(ju)傳輸(shu)(shu)到(dao)云數(shu)據(ju)(ju)(ju)中心，數(shu)據(ju)(ju)(ju)量的(de)(de)非線性(xing)增(zeng)長(chang)大(da)大(da)提高網絡(luo)傳輸(shu)(shu)帶寬的(de)(de)負載(zai)，導致數(shu)據(ju)(ju)(ju)傳輸(shu)(shu)延遲(chi)時(shi)間(jian)持續增(zeng)加(jia)。根據(ju)(ju)(ju)現有的(de)(de)業務需求(qiu)，在(zai)云端部署全(quan)部工(gong)作任(ren)務，例如數(shu)據(ju)(ju)(ju)分析和控(kong)制邏輯，將(jiang)無法滿(man)足(zu)業務實時(shi)性(xing)需求(qiu)；因而，將(jiang)部分工(gong)作任(ren)務，例如數(shu)據(ju)(ju)(ju)分析直接在(zai)邊(bian)緣設備(bei)上完成，降(jiang)低數(shu)據(ju)(ju)(ju)傳輸(shu)(shu)量及傳輸(shu)(shu)帶寬負載(zai)，滿(man)足(zu)業務實時(shi)性(xing)要求(qiu)。

3、智能應用需求

智(zhi)能化(hua)(hua)發(fa)展的(de)大趨勢使得業務(wu)流(liu)程、運行維護(hu)等(deng)逐步向智(zhi)能化(hua)(hua)發(fa)展，例如(ru)設(she)備預測性維護(hu)作(zuo)為一種典型(xing)的(de)智(zhi)能化(hua)(hua)應(ying)用場景，正推(tui)動(dong)行業的(de)服務(wu)模式與(yu)(yu)商業模式進(jin)行創新與(yu)(yu)變革(ge)。而邊(bian)緣側智(zhi)能能夠帶(dai)來顯著的(de)效率與(yu)(yu)成(cheng)本優勢。

4、降低能耗需求

云數據中心(xin)能耗問(wen)題是與(yu)數據中心(xin)的(de)(de)(de)一(yi)個關鍵問(wen)題，幾年針對此問(wen)題的(de)(de)(de)調查研究(jiu)已有(you)很多。為(wei)了滿足迅(xun)速發展著的(de)(de)(de)智(zhi)能化社(she)會對云計(ji)算(suan)中心(xin)計(ji)算(suan)能力的(de)(de)(de)需(xu)求，伴(ban)隨著云計(ji)算(suan)用(yong)戶應(ying)用(yong)程序(xu)數量的(de)(de)(de)持續性增長，大規(gui)模數據中心(xin)的(de)(de)(de)總能耗將達到一(yi)個無法滿足的(de)(de)(de)數字。

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，則可(ke)以(yi)更好保護用戶(hu)的(de)隱私。