边缘计算关注热 安防市场孕育巨大机会
随着云计算架构日臻完善，云计算计算延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题也逐渐显现。而边缘计算(Edge Computing)被证明是桥接云和用户之间距离的一种有效的方式。在今年的深圳安博会上，海康威视带来的AI Cloud框架，就是由云中心、边缘域、边缘节点三部分构成，通过边缘计算+云计算的融合应用，进一步优化算法结构，让云中心处理图像、感知数据的能力能更加高效准确，同时有效缓解网络压力，让图像目标传输更高效、数据应用更灵活，从而提高业务处理能力。据悉，除了海康威视，大华股份、华为、宇视科技等领军企业也有跟进部署边缘计算技术。
究竟边缘计算有何厉害之处，令众人追随呢？
根据定义，所谓边缘计算，是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。简而言之，边缘计算是跟云计算想对应的，“云计算”是大而全，“边缘计算”是小而美。又或者说，“云计算”负责铺天盖地，“边缘计算”负责星罗棋布。
而说到此，大家或许还会联想到另一个词“雾计算”。雾计算的提出也是在云计算的基础上，雾计算介于云计算和个人计算之间的，是半虚拟化的服务计算架构模型。雾计算提出之时还被各种调侃(~霾计算，事实上现在也确实是有了)。目前，业界对雾计算和边缘计算难以区分，比较被接受的说法是，边缘计算中，数据处理在收集数据的硬件上；而雾计算是当节点的一个子集发送其数据到更大的中心连接点，在连接到更大的整体中心网络的过程中处理数据。不过，不管是雾计算还是边缘计算，都消除了将大量原始数据流发送到中央网络的一些延迟和带宽问题。
其实，边缘计算也非新生事物，为何到现在爆发？这还是得益于当前日臻发展的物联网、大数据、人工智能。在近年来物联网快速发展，给传输与处理造成了巨大压力，人工智能对算法、芯片、数据处理等也提出了更高的要求。边缘计算能为人工智能硬件、智能机器人提供高速交互所需的运算服务，分解了云端在运算能力、传输能力上的巨大压力，这就将边缘计算的前景和人工智能技术的前景捆绑到了一起，想象空间骤然加大。这些非常明显的商业机遇，也加速了边缘计算的风潮。
有云就有雾，有雾就有霾。可以说边缘计算的崛起是必然的，正如它的诞生。
边缘计算前景看好，安防市场巨大
根据IDC发布的相关预测表明，到2018年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50%。而根据市场研究公司Research and Markets近日发布的报告，边缘计算的市场规模复合年均增长率高达35.2%。在安防监控领域，边缘计算也孕育着巨大的市场。
以交通行业来说，在过去的十年中，智能交通让几何级数增长的城市车辆获取了实时路况信息，让举世瞩目的中国高铁保持着高速运转，让远洋航海中的水手便捷地同家人实时通话。但是，许多业内期待的如自动驾驶、轨道交通无人值守等技术依然还不能实现。
边缘计算通过物联网络将计算能力和服务部署在网络的边缘，向附近的终端、感应器、用户提供通讯和计算服务，解决物联网系统在高分布式场景下的海量异构联接、业务实时性、业务智能性、数据互操作性以及安全和隐私保护等挑战。
在未来的智能交通应用环境中，“云计算”就相当于智能设备的大脑，处理相对复杂的进程；而“边缘计算”就相当于智能设备的神经末梢，进行一些“下意识”的反应。目前，海康威视提出的云边融合计算架构就是首先在交通行业上进行应用的。据海康威视交通事业部总经理徐志军表示，云边架构首先在交通行业实现应用正式基于交通行业实时反应处理能力的需求而提出来的。而事实上，在安防行业多个应用领域都有这样的需求，云边融合的方案是对算法结构的优化，是从本质上改善现实的困境。
结语：或许在一定程度上，边缘计算已存在。而今被作为一种新的热门技术提出，将有助于其向更深更广的领域发展，同时也将让其变得更加合理完善。在经历了2017年这场边缘计算热潮后，2018年期待其有更多实质性成果的展现！
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