云、邊、端協同：邊緣計算打開了更大的想象空間

互聯網的前二十年是消費互聯網的天下，在這期間，云計算從最初的新興概念逐漸成為成熟應用，以銳不可當之勢飛速發展。當歷史的車輪駛入21世紀20年代，消費互聯網呈現飽和態勢，產業互聯網成為下一個20年的焦點，很多企業都將“云”作為轉型的抓手。云計算堪稱是基礎設施的基礎設施，不只是計算的中心化，也是技術資源的中心化，AI、大數據、IoT等技術落地到各行各業都需要通過云計算。然而，當面對海量數據計算、新興計算場景、小數據實時處理等方面的挑戰，云計算存在一些發展瓶頸，需要新技術來突破。

邊緣計算的誕生：與云計算分工協作

隨著萬物互聯時代到來，計算需求出現爆發式增長。IDC預估，2020全年有500億個設備連接到網絡，傳統云計算架構無法滿足這種爆發式的海量數據計算需求，將云計算的能力下沉到邊緣側、設備側，并通過中心進行統一交付、運維、管控，將是重要發展趨勢；預計超過40%的數據將在網絡邊緣側進行分析、處理與存儲，這為邊緣計算的發展帶來了充分的場景和想象空間。

邊緣計算，是指在靠近物或數據源頭的一側，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務，核心理念是將數據的存儲、傳輸、計算和安全交給邊緣節點來處理，其應用程序在邊緣側發起，可以產生更快的網絡服務響應，滿足各行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的需求。

按功能角色來看，邊緣計算主要分為“云、邊、端”三個部分：“云”是傳統云計算的中心節點，是邊緣計算的管控端；“邊”是云計算的邊緣側，分為基礎設施邊緣（Infrastructure Edge）和設備邊緣(Device Edge)；“端”是終端設備，如手機、智能家電、各類傳感器、攝像頭等。隨著云計算能力從中心下沉到邊緣，邊緣計算將推動形成“云、邊、端”一體化的協同計算體系。

可以說，邊緣計算是云計算的延伸，兩者各有其特點：云計算能夠把握全局，處理大量數據并進行深入分析，在商業決策等非實時數據處理場景發揮著重要作用；邊緣計算側重于局部，能夠更好地在小規模、實時的智能分析中發揮作用，如滿足局部企業的實時需求。因此，在智能應用中，云計算更適合大規模數據的集中處理，而邊緣計算可以用于小規模的智能分析和本地服務。邊緣計算與云計算相輔相成、協調發展，這將在更大程度上助力行業的數字化轉型。

邊緣計算的優勢與應用場景

雖然邊緣計算目前主要關注的是在制造、零售等特定行業中嵌入式物聯網系統提供的離線或分布式能力，但隨著邊緣被賦予越來越成熟和專業的計算資源及越來越多的數據存儲，未來邊緣計算或許將成為主流部署。具體來看，邊緣計算的優勢及相應的應用場景主要有以下幾點：

數據處理與分析的快速、實時性

邊緣計算距離數據源更近，數據存儲和計算任務可以在邊緣計算節點上進行，更加貼近用戶，減少了中間數據傳輸的過程，從而提高數據傳輸性能，保證實時處理，減少延遲時間，為用戶提供更好的智能服務。在自動駕駛、智能制造等位置感知領域，快速反饋尤為重要，邊緣計算可以為用戶提供實時性更高的服務。邊緣計算的實時性優勢對于“預測性維護”也有重要價值，有助于通過分析設備實時監測數據，預測設備可能出現的故障，提出故障原因和解決方案，使維護更加智能化。

安全性

由于邊緣計算只負責自己范圍內的任務，數據的處理基于本地，不需要上傳到云端，避免了網絡傳輸過程帶來的風險，因此數據的安全可以得到保證。一旦數據受到攻擊，只會影響本地數據，而不是所有數據。學術界對邊緣計算在安全監視領域中的應用持比較樂觀的態度，安全監視在實時性、安全性等方面都有較高的要求，必須及時發現危險并發出警報。基于邊緣計算的圖像處理在實時性要求高、網絡質量無法保證、涉及隱私的場景中，可以提供更好的服務，例如可監視銀行金庫等場景的越過警戒線、徘徊等行為。

低成本、低能耗、低帶寬成本

由于數據處理不需要上傳到云計算中心，邊緣計算不需要使用太多的網絡帶寬，隨著網絡帶寬的負荷降低，智能設備的能源消耗在網絡的邊緣將大大減少。因此，邊緣計算可以助力企業降低本地設備處理數據的成本與能耗，同時提高計算效率。隨著云計算、大數據、人工智能等技術發展，網絡直播與短視頻發展迅猛，在金融領域的應用也越來越多。在有限的帶寬資源面前，可以利用邊緣計算來降低成本，例如當用戶發出視頻播放請求時，視頻資源可以實現從本地加載的效果，在節省帶寬的同時，也能夠提高用戶體驗質量，降低延時。

5G、邊緣計算、分布式云協同發展

5G的商業化推進為邊緣計算發展帶來了機遇。網絡切片技術是5G的特點之一，簡單來說就是將一個物理網絡切割成多個虛擬的網絡切片，每個虛擬網絡切片具備不同的功能特點，可以面向低延時、大容量等不同的需求進行服務。為了實現網絡切片，網絡功能虛擬化（NFV）是先決條件，虛擬化后，終端接入的部分就是邊緣云（Edge Cloud），而核心網部分則是核心云（Core Cloud）。因此，邊緣計算的發展與5G密切相關。

同時，5G催生的海量邊緣連接場景，也驅動著分布式云的發展。分布式云指將集中式的公有云服務分布到不同的物理位置，能夠為具有低延遲、降低數據成本需求和數據駐留要求的企業級解決方案提供更加靈活的環境，根據部署位置的不同、基礎設施規模的大小、服務能力的強弱等要素，分布式云一般包含中心云、區域云和邊緣云三個業務形態。Gartner認為，所有分布式云的實例都是邊緣計算的實例，但并非所有邊緣計算實例都是分布式云，因為邊緣的很多應用都涉及公有云提供商。

金融領域有很多對實時性、安全性較高的場景，5G、邊緣計算、分布式云的協同發展能夠帶來更多的可能性。例如針對金融業務特點，在智能客服、實時決策等人工智能場景，可以在人工智能+邊緣計算的基礎上，構建云邊端三體協同和分布式架構；對于數據智能的實現，可以在云端配置超級大腦，在邊緣和終端部署多個智能體，通過邊緣計算降低數據生產與決策之間的延遲。

當下不論是在學界還是業界，邊緣計算都已成為熱點。從新的技術趨勢中，我們已然能夠感知未來可能會發生的變化。未來，恒生公司也將進一步去探索、推動包括邊緣計算在內的更多新興技術落地，助力金融領域服務創新與變革。