近兩年，邊緣計算成了業界新的關注焦點。由于各個行業對AI的需求不斷增加，行業對云端反饋的時延提出更高的要求，各企業不斷加強在邊緣側和端側的布局，將AI、高性能計算方面的成果不斷下沉，促進了邊緣計算的崛起。

　　邊緣計算如朝陽初升 全球加速布局

　　從全球來看，邊緣計算市場可謂是一片朝陽，Gartner數據預測，到2021年40%企業的邊緣計算策略將就位，而2017年這一比例僅有1%左右。同樣，根據IDC預測，到2021年，全球云計算市場的規模將達到5650億美元，這其中約有20%為邊緣云，市場規模可達到1130億美元，其中43%的物聯網計算將發生在邊緣。

　　例如，美國市場上，邊緣計算相關的布局正來勢洶洶。亞馬遜推出了可以和客戶實時互聯、實時響應的AWS Greengrass邊緣計算平臺;微軟隨后發布了面向物聯網的Azure IoT Edge服務，將計算能力由Azure端推送至邊緣設備;阿里推出Edge-Link平臺。百度云推出IntelliEdge。思科、英特爾等硬件廠商也在紛紛探索MEC技術及應用。

　　然而，這些邊緣計算的產品形態大同小異，基本都是在設備端安裝運行的一套軟件應用環境以及配套IoT設備的SDK。嵌入式系統設備、網關或者邊緣主機，從云端獲取/更新程序，執行本地計算。邊緣計算發揮云端訓練和邊緣推理的AI優勢，致力于物聯網大規模設備管理、數據分析、語音/圖像識別，加速行業智能化，在智能樓宇、電梯物聯網、智慧城市、自動駕駛等行業具有廣闊的應用前景。

　　邊緣計算仍處于初期階段

　　眾所周知，CDN業務天然需要分布式部署,邊緣服務節點大都部屬在離用戶最近的位置 ,既有業務內容的存儲與分發,也有簡單的業務邏輯計算處理。那么，CDN企業在當前邊緣計算迅猛發展的形勢下,如何看待邊緣計算發展與CDN的關系,又會進行怎樣的相關業務布局呢?為此，藍汛副總裁劉斌分享了他的觀點。在劉斌看來目前邊緣計算技術快速進步,各類應用場景不斷涌現,但整體仍處于發展初期階段，CDN 天然就是一種典型的邊緣計算應用場景,如果能將CDN技術與邊緣計算的發展有效結合,將能很好的促進兩者的發展,挖掘出更多的商機。

　　劉斌表示，從發展角度來看，未來隨著AI、物聯網、5G技術的發展以及大量智能應用的不斷涌現，邊緣計算將在未來大放異彩。然而，目前邊緣計算還處于發展的初期階段。一方面, 在邊緣計算本身的概念上,不同行業都從自己角度出發,有著不同的認識和理解,對邊緣計算范圍與內涵,應用層與平臺層的關系與邊界,尚無統一的定義與共識;另一方面,對實現邊緣計算的商業落地路徑上,也是處在各個行業獨自不斷探索的過程中,遠未達到清晰與標準。

　　這表現在業內對CDN與邊緣計算關系的理解上。一種典型思路是，CDN企業借助CDN節點天然就是分布式邊緣點的優勢, 將傳統CDN節點改造升級為邊緣計算節點,將CDN 業務平臺升級為還可提供邊緣計算能力的平臺;或者在提供CDN業務的同時,擴展出新的邊緣計算應用,開辟新的業務線。

　　與之類似, 電信運營商在5G中將核心網業務數據層下沉到基站,大力推進MEC與業務分片技術;作為下沉到家庭的路由器廠商將產品升級到可訂制編程,加入三方應用入口,推出各類新挖礦等新業務模式等,其實都是從自身已有優勢資源角度出發,對未來邊緣計算的技術,商務模式的探索與解讀。

　　“當然,除了上面提到的不同企業對邊緣計算中‘邊緣’這一要素的理解與擴展外,邊緣計算中另外一個要素‘計算’,尤其值得我們關注。目前計算能力主流都是x86架構的天下,而邊緣計算中機器學習、人工智能相關場景的快速演進,卻為專門針對AI算法的新架構芯片的發展,提供了重要的契機。從CPU,GPU/ARM到TPU, 邊緣計算的發展很有可能會引發芯片技術市場格局的變革。谷歌近期發布的Edge TPU，可直接在邊緣運行tensorFlow Lite 機器學習模型,是‘計算’這一要素不斷豐富，快速發展的一個顯著的信號”，劉斌表示。

　　CDN 這種典型的邊緣計算場景 如何抓住邊緣計算快速發展的新契機

　　如上提到，CDN行業內一直有觀點認為，將CDN系統平臺升級為邊緣計算平臺，在CDN 服務中增加新的邊緣計算應用是水到渠成的做法，而邊緣計算也將成為CDN未來發展的必然方向。

　　而劉斌卻分享了不同的觀點，

　　1， CDN節點不能完全等同邊緣計算節點，邊緣計算節點對節點數量要求更多，地理位置更加下沉。

　　2， 應該將邊緣計算分為平臺層和應用層獨立看待，邊緣計算平臺層，可為各類不同邊緣計算應用提供計算、存儲、網絡的按需分配、靈活配置、快速部署，基礎API調用等基礎平臺功能;應用層則深入業務，只關注在具體業務的邏輯功能實現;

　　3， 需將CDN業務作為一種典型的邊緣計算應用來看待，將CDN演進為架構于邊緣計算基礎平臺上的PAAS層平臺，充分利用邊緣計算技術發展而帶來的效率提升，進一步提高CDN的成本效率，而不是將CDN演進為支持各類應用的邊緣計算平臺。

　　4， 未來芯片計算能力越來越強，邊緣計算節點部署更為分散，從耗電角度看，對機房環境要求低于標準的數據中心，但是區域內邊緣點間網絡交互時延卻要求更高，分布式的小規模的互通數據中心可能會應運而生。

　　在劉斌看來，任何技術的發展，都離不開對業務需求的快速滿足和對行業生產效率的不斷提升，云計算、CDN、邊緣計算的發展都是如此。如果邊緣計算能借助CDN業務流量大的特征快速突破，迅速壯大，而CDN同時也能借助邊緣計算技術優勢進一步提升成本效率，那么這不僅是十分有利于邊緣計算的發展，同時也將是CDN行業的再次創新。