前段时间边缘计算概念股遭疯狂炒，众多真假专家争相提交对于这一技术的理解与展望。如今眼看那些边缘计算概念股冲高回落，我亦再次可阐释自己对于边缘测量的观点了。想法较多，也可能不系统，因此便分几个角度来说吧。
今天先说说，为什么我相信边缘计算会成为分布式的下一步拓展方向，是大势所趋。
边缘计算填补传统云计算的不足
对IT领域来说，云计算技术的出现与成长不仅属意料以外，又似乎于情理之中。
本世纪初，一些互联网性质的企业提交"云计算"这一理念，当时难道没人料到，云计算激情突进十年后，会将那些IT领域的巨无霸硬件厂商打得满地找牙。云计算以通信与互联网等技术为基础，改变了基础设施、平台以及应用等业务的增加、采用与交互模式。自使用者角度来说，云计算能提供降低成本、效率越来越高的服务，大幅加快了数字化的进程。
相对各自独立的传统硬件平台，云计算透过资源共享与敏捷调度，能减少基础设施的供应成本。如今，没人再否认云就是那是IT的一种形态，愈来愈余的客户与企业根据云计算展开IT建设。
于传统的云计算技术架构之中，主要采用全集中的方式展开云计算中心的建设与运营，资源均集中在总部，或是全球布署几个节点，客户透过互联网用以采用云计算资源。 随著云计算技术的发展与运用的普及，人们逐渐找到，这种全部集中模式的云计算未必是最为优的解决方案，例如对下列场景。
第一类是前端收集的数据量这太大，假如依照传统模式全部上传的话，成本高、效率低，典型的便是影像数据的采集与处理。
第二类是需实时交互作用的场景，假如数据全部之上传，于中央节点处置再次下发，常常传送成本高、延时高，典型的便是无人驾驶场景。
第三类是对于业务连续性要求较高的业务，假如碰到网络问题或是中央节点故障，即使是短时间的云服务中止均会造成极大影响。
除此之外有安全性信任的问题。有些客户绝不容许数据摆脱自己的控制，更不能离开自己的系统，要让这样的系统上云，集中式的云计算中心便搞不定了。
那么云计算有没有有可能更进一步演化，提升对于需求与场景的适应力呢?于这样的背景之下，边缘计算技术当作云计算技术的延伸与补足，进入了人们的视野。
边缘测量和云计算的关系
为方便表达，我将传统的集中化的云计算系统（包含计算与存储）;称作云计算中心，相对而言，边缘计算节点可并非一定布署于客户侧或是终端。自概念之上讲，把数据的存储与计算布署于云计算中央节点以外的，均是边缘计算的范畴，所以数据采集点（如传感器&）;、集成处理设备（如手动驾驶员汽车）、属地布署的系统如企业的外部IT系统;或是数据中心（如依据安全性要求建立的本地数据存储系统）等，均可当作边缘计算的节点。
边缘计算节点和云计算中心是一个逻辑的整体。 边缘计算节点可于云计算中心的统一管控之下，对于数据或是部分数据展开处理与存储，用来节约资源，减少成本，及提高效率与业务连续性，符合数据本地储存和处理等安全性合规的要求。
云计算中心与边缘测量节点间可有这样几种关系：
一是边缘计算节点展开数据的初步处理，处理程序相当特定，主要目的是减少传输成本，提升运营效率。于本地把图像等非结构化数据转变为XML信息，而且引进人工智能等技术，把很多工作均布署于本地，不仅可大大减少对于传送资源的依赖与消耗，也能大幅提高本地的数据响应速度。
二是由云计算中心把算法下发到边缘计算节点，改由边缘技术节点获取算力对于本地的数据展开处理，结论亦放置于本地。这样主要是符合安全性管控隐私保护方面的要求，除此之外亦能展现云业务迅速迭代刷新的优势，保证数据处置的规则可实时更新。
三是把边缘计算节点当作云计算中心系统的延伸，透过分布式计算技术与恰当的资源调度管理，将边缘计算节点的算力、储存等资源与云计算中心统合管上去，产生逻辑集中、物理分散的高效运行的云计算平台。
如今边缘测量也处在急速增长与发展的阶段，不同的应用场景之中，边缘计算节点与云计算中心的分工有所不同，协作模式有所不同;而且同样业务场景、同样概念之下，技术实现方案亦也许大相径庭。 云计算中心和边缘计算节点的分工并没一定之规，协作模式亦有很多组合， 有的时候边缘计算需云计算中心强劲的计算能力与海量储存的支持，有的时候云计算中心需边缘计算节点对于海量数据以及隐私数据展开处理，有所不同的技术混合派生出很多全新的解决方案，促进云计算的技术发展与应用拓展。
结语
假如说后十年云计算的发展主要是技术驱动的话，那麽当愈来愈余的IT人士接纳云计算的概念，期望让这一技术理念更为符合实际场景的时候，应用渐渐成为云计算的发展动力;因而传统中心化的不足之处，是边缘测量发展的关键机会。
要实现边缘计算节点和云计算中心的互联与互通，于技术方面有很多问题需克服; 因而有所不同的边缘计算玩家将要透过各自的优势，于边缘计算这条赛道之上发足飞驰。