边缘计算与智能服务(3)

四
边缘计算的优势与产业化
（一）优势
边缘计算可以提供海量的数据连接以及兼容性服务。随着网络的不断发展，连接设备呈较高趋势的递增，网络连接成为了发展的瓶颈，边缘计算在靠近设备的一侧进行数据处理，减少了中心网络的云计算处理，节省更多的网络资源以提供网络连接，同时，边缘计算还可以提供网络扩展，屏蔽底层的差别，兼容多种异构的总线连接以及确保网络的实时连接。业务处理也是如此，例如像AR、VR 等新兴技术对实时连接要求性较高，对业务的响应要求都在毫秒级别，云端的处理方式不能保证实时性需求，从而影响终端用户的体验。边缘计算的智能化服务，推动了运维自动化、业务优化和创新，通过对终端的智能处理，提高数据分析和网络运维能力，同时为 5G 技术以及人工智能的广泛利用提供了较好的网络环境。
此外，边缘计算对于网络安全和隐私也有着更有效的防护。边缘计算在终端可以根据具体的设备情况进行智能化安全帮助，它可以有效且及时地对网络攻击做出反应，从而对攻击更有针对性，减小了中心云计算的数据处理量，以及不必要的网络时延。
（二）产业化
最早发布自己的边缘计算技术的是亚马逊AWS，框架是 Greengrass, 允许用户数据在本地流转，通过设计函数提取数据上传云端。随之而来，微软推出了Azure IOT edge，中国移动、联通等在全国多地开展了边缘计算应用试点。2018年3月阿里推出了边缘计算产品Link Edge。边缘计算产业联盟，有中国的边缘计算产业联盟ECC、日本的Edgecross联盟、Avnu联盟；芯片厂家，有国外的Intel、ARM以及国内的华为、中天微等；核心研究机构有中国信通院、中科院沈阳自动化研究所、微软、西门子等。
五
发展机遇与挑战
（一）机遇
2019 年 4 月 10 日，中国信通院产业与规划研究所高级工程师胡海波表示，CDN节点分布式部署在边缘云是大势所趋，CDN MEC（移动边缘计算）将成未来主力战场。网宿科技副总裁李东曾表示车联网的发展需要低延迟和高数据处理能力，它迫切的需要边缘计算技术的支持和帮助。除了在车联网领域的应用，边缘计算在 CDN、城市大脑、智能安防、智能制造、智能物流、智慧门店、区域链等场景也有诸多应用。
（二）挑战
360 企业安全集团总裁吴云坤在由 ECC主办的 2017 边缘计算产业峰会上指出边缘计算在满足高连接、实时数据、应用服务、安全等需求的同时，也面临着两个失效定律、技术整合挑战、行业需求多样化 - 跨产业协作挑战这三方面的安全挑战，他提出了基于数据驱动的边缘计算协同防御体系，对边缘、平台和应用进行保护，改变传统的防护思想，从被动防御转化为积极防御。
【作者简介】
史雅琪（1998-），女，本科，河北农业大学，研究方向为网络工程系。
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