边缘计算+物联网
现在我们正从“万物互联”迈向“万物智联”的时代，万物互联的传感器更多是低算力的窄带物联网传感器，例如烟感、气感、温控等等。万物互联需求相对比较简单，解决的是连接的问题，把人和物通过物联网、云计算的技术结合起来，实现设备联网、集中管理、运营分析。随着5G技术的发展以及AI能力的日益成熟，以及终端算力越来越强，需求已经从连接变成更高层次的万物智联，实现智能分析、智能决策、智能运营。
万物智联会遇到什么挑战呢？主要是以下四方面：
（一）时延
传统云计算的架构中，从设备到中心云是多跳网络，时延、抖动都没办法保证。在万物智联的场景中，工业物联网、智慧医疗对时延非常敏感，这时候需要边缘计算提供现场毫秒级的低时延服务才能解决问题。
（二）带宽
万物智联时代海量设备会产生海量的连接及数据，如果所有数据都是上云端进行处理的话，这将消耗大量的带宽，也会对中心云的容量造成非常大的压力，目前运营商的整体网络架构没办法满足万物智联的设备全部上云处理，这时候就需要边缘计算。举个例子，自动驾驶的场景每秒钟车产生的数据是GB级别的，这时候可以通过边缘计算在边缘侧对数据进行处理、过滤、清洗，上云的数据只是关键的数据，能够大大节省带宽，减轻云端压力。
（三）连接
设备连接方式是各种各样，可以通过有线、WI-FI、4G/5G移动通信等的方式上网，难以保障设备连接一直处于高可靠的状态。这就会导致一个问题，在弱网、断网的情况下怎么保证业务是连续而稳定运行？通过边缘计算的边缘自治、离线处理能力，我们在弱网和断网的情况先保证本地业务可以持续运行，在网络连接恢复后可以迅速完成云边协同的快速重建。
（四）安全
现在受国家法规和企业自身安全性要求，他们不愿意将数据上传到云端。以工厂为例，他们不希望数据上云，但他们又想用到云端的能力实现业务，这时候可以通过边缘计算将云端业务下沉到本地进行处理，整个数据在本地进行闭环，或者在本地将数据处理脱敏之后再将关键数据上传到云端，可以解决安全的问题。
综上所述，云计算已经没办法满足万物智联的所有场景，边缘计算是推动万物互联迈入万物智联的关键技术，可以优化云计算架构的时延、带宽、连接、安全等瓶颈问题。边缘计算和云计算是相辅相成的技术，两者并不是替代的关系，而是共同促进的过程。
*文章转载自腾讯云腾小云
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