1.边缘计算
边缘计算弥补了云端由于距离用户侧过远而产生的传输时延与能耗的问题，同时也避免了由于大量用户任务涌入云端导致的带宽不足和安全问题。边缘计算是靠近用户侧的网络边缘来提供IT服务环境和云计算功能的新型计算范式。维基百科对边缘计算的定义如下:边缘计算是一种通过讲计算应用、数据和服务的控制从这些中心节点(“核心”)带到另一个连接物理世界的互联网末端(“边缘”)的云计算系统优化方法。
2.边缘计算发展历程
(1)技术准备期，1998年阿卡迈(Akamai)公司[43]提出内容分发网络是边缘计算的前身，通过将用户的访问转移到距离最近的缓存服务器上，来降低网络拥塞问题，内容分发网络的着重点在于内容、数据的缓存，而边缘计算的着重点在于功能的缓存，将计算功能转移到边缘侧。边缘计算正式拉开序幕的关键时间点是2005年施巍松教授团队提出功能缓存的概念[开始。
(2)快速增长期，因为万物互联生态需要大量的计算需求，而边缘计算满足了这样庞大的计算需求，所以引发了国内外学术界和资本的关注，2016年5月，施巍松教授团队给出了边缘计算的定义：边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模型，边缘指的是用户数据源到云计算中心之间的任意计算和网络资源。并提出了边缘计算所面临的挑战。
(3)稳健发展期，2018年是边缘计算发展历程中的重要节点。2018年1月，全球首部边缘计算专业数据《边缘计算》出版;2018年8月召开的以“由云到端的智能架构”为主题的全国计算机体系结构学术年会;2018年9月在上海召开以“边缘计算，智能未来”为主题的边缘智能主题论坛大会;
2018年10月CNCF基金会和Eclipse基金会将Kubernetes带入到物联网边缘计算场景中，促进 Kubernetes在边缘环境的适用。
3.边缘计算的实际应用
(1)制造业与边缘计算
全球化经济化趋势使得制造工厂趋向于地理空间上的分散，产品的组集中在一起，随后销售也是借助发达的交通网络实现分散，呈现出“分散-集中-分散”的特点。
边缘计算可以实现数据高速准确传输，减小对于网络的需求、降低延迟，有助于快速做出决策或者快速进行设备的维护管理。在6G与卫星网络的支持下，将实现全球办公。
(2)医疗健康与边缘计算
医疗健康行业可以通过边缘计算节省数据的整理时间，更好的去跟踪病人的信息，保证数据的实时更新，如智能手表、医疗设备。低延迟的数据信息，使得来面对异常病情时可以达到更快的救援速度。
(3)城市生活与边缘计算
自动驾驶、交通管理等对于低延迟传输的需求最大，有关道路、天气、车辆和突发事故等等方面的信息都能为汽车出行保驾护航。此外，智能家居、无人超市等应用边缘计算也在一定程度上便利了我们的生活。
(4)能源行业与边缘计算
能源行业与制造业一样，都是重要的经济主体，需要应用到大量设备，产生大量的数据。边缘计算可以通过筛选过滤数据，增强出现数据或者安全问题的识别处理速度，还能跟进能源数据情况，合理调整各部分的能源消耗结构，开源节流两不误。
(5)农牧业与边缘计算
现代农牧业的特点是集约化和规模化，便利的设备工具在农牧业的应用十分广泛，此外，空气、光线、温湿度等等因素也会影响到农作物和动物的生长，大量且多样的数据产生了边缘计算的需求，让农民牧民也能享受轻松的工作。
以上梳理了边缘计算的定义、发展里程及应用，希望对你有所帮助，如果你想了解更多相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。
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STRATUS：边缘计算趋势报告(17页).pdf
