随着物联网，5G等新技术的出现，传统云计算在某些特定领域已经不能完全满足用户需求。因此，边缘计算应运而生。特别是随着5G、人工智能，以及即将到来的产业互联网时代，边缘计算的价值将更为凸显。但是，作为未来趋势的边缘计算到底发展到什么状态？还有哪些问题需要解决？本期IDC访谈邀请到了青云QingCloud高级产品经理王小虎先生来与大家聊一聊这个话题。
青云QingCloud高级产品经理 王小虎
边缘计算属于云计算延伸，未来可期
从现在来看，边缘计算是云计算能力的延伸。IoT概念很多年前就被提出来，但是其发展一直不温不火。这主要是当时的网络带宽技术无法满足很多对应用对高带宽，低时延的需求。但是在云计算发展成熟之后，特别是随着4G时代来临，5G也呼之欲出的时候，IoT以及边缘计算逐渐从理论走向了实践。
王小虎表示，我们现在构建的边缘计算更多是强调它跟云平台之间的云边协同，IoT更多是云计算向下的延伸，让用户侧的设备就近接入云，用户业务就近处理。边缘计算在工业场景中应用比较多，但是他们的生态比较封闭，而且流程工业对安全性需求极高，大多数难以迁移，限制比较多。现在来看，安防和一些交通行业落地边缘计算的比较容易，通过摄像头结合AI能力实现边缘侧识别。
边缘计算是在云计算发展渐入成熟之后比较火的概念。目前来看，边缘计算市场仍然处于初期发展阶段，但随着连接设备的逐渐增多，边缘计算会越来越受到重视。王小虎表示，边缘计算的技术储备已经达到了一定的程度，很多厂商也都为此准备了多年。例如青云QingCloud旗下智能广域网品牌——光格网络SD-WAN可以让设备快速入网。另外，青云QingCloud的云平台、存储、网络和SD-WAN也都是未来我们角逐边缘计算市场的优势。在当下的阶段，行业内需要考虑的不再是技术储备的问题，而是技术如何与落地业务场景结合的问题
云平台是边缘计算首要突破点
事实上，在工业层面早就有了边缘计算的概念，也出现了不少相关的应用。但是随着云平台的普及，边缘计算开始往更多的场景和行业扩张。可以说，云平台的成熟，带动了边缘计算产业的发展。另外，以往的边缘计算都是跟应用相挂钩，随着技术不断突破和行业的普及，边缘计算开始从应用层面上升到整体解决方案层面。
边缘计算发展仍有一定制约因素
但是，虽然前景光明，突破有力。边缘计算的发展目前仍然面临着一些问题，比如边缘计算需要依赖整体IoT解决方案和边缘应用的改造，这就对用户目前稳定的架构产生了冲击，在实际落地的时候会遇到一定的阻力。
王小虎表示，虽然边缘计算相较于云计算，提高最明显的地方即在于安全性，但其实并不是说边缘计算的安全就如同铁桶一般。云计算厂商对物联网的安全问题还有些考虑，需要芯片级安全方案才能够有一定的保障，但是很多目前还难以实现。
最后，在技术层面，涉及到技术改造，业务调整，将适合边缘计算的业务模型抽象出来，目前都还具有一定的复杂性。
AIOT未来将大有可为
边缘计算之所以在目前阶段发展的如此火热，正是因为它除了需要普通的计算能力之外，还需要跟AI的能力结合，这样才能发挥更大的作用。AI现在在人脸、图象识别层面做得很好，它有端，也有识别能力，跟边缘计算结合，落地的可能性会大很多。王小虎表示，AI的模型更多是在实时推理，需要有大量的通过IoT采集到的历史数据，到云平台上做训练，再接入边缘侧，做实时推理，这就是一个闭环。所以边缘计算和AI结合将会是很好的场景——智能边缘计算。假设边缘计算没有AI技术的介入，那其影响将被极大制约。
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