边云协同之下，边缘侧需求带来服务器市场巨大增量

一、为什么需要边缘计算
#边缘计算#
在有了云计算的同时，为什么还需要边缘计算？ 我们认为主要存在以下几点原因：
1） 网络带宽与计算吞吐量均成为云计算的性能瓶颈：云中心具有强大的处理性能，能够处 理海量的数据。但是，如何将海量的数据快速传送到云中心则成为了业内的一个难题。 网络带宽和计算吞吐量均是云计算架构的性能瓶颈，用户体验往往与响应时间成反比。 5G时代对数据的实时性提出了更高的要求，部分计算能力必须本地化。
2） 物联网时代数据量激增，对数据安全提出更高的要求：不远的将来，绝大部分的电子设 备都可以实现网络接入，这些电子设备会产生海量的数据。传统的云计算架构无法及时有效地处理这些海量数据，若将计算臵于边缘结点则会极大缩短响应时间、减轻网络负 载。此外，部分数据并不适合上云，留在终端则可以确保私密性与安全性。
3） 终端设备产生海量“小数据”，需要实时处理：尽管终端设备大部分时间都在扮演着数据 消费者的角色，但如今以智能手机和安防摄像头为例，终端设备也有了生产数据的能力， 其角色发生了重大改变。终端设备产生海量“小数据”需要实时处理，云计算并不适用。

从数据流向的对比上，
1）在云计算架构下，下图左侧的服务提供者提供数据并上传到云中 心，需求侧的终端客户发送数据或计算类请求到云中心，云中心响应相关请求并将需求结果 发送给终端客户。
2）在边缘计算模式下，如智能手机、前端智能摄像头、智能汽车等边缘 节点产生数据，上传到云中心，同时将实时性和安全性要求较高的计算在本地进行处理。
二、边缘计算与云计算之间的关系？
边缘计算是云计算的协同和补充，而并非替代关系。边缘计算与云计算各有所长，云计算擅 长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析，能够在长周期维护、业务决策支撑等领域 发挥优势。而边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地 业务的实时智能化决策与执行。因此，边缘计算与云计算之间并非替代关系，而是互补协同 的关系。边缘计算与云计算需要通过紧密协同才能更好地满足各种需求场景的匹配，从而放 大边缘计算和云计算的应用价值。边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采 集和初步处理单元，可以更好地支撑云端应用。反之，云计算通过大数据分析优化输出的业 务规则或模型可以下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则或模型运行。