云计算在今天已经是一个众所周知的名词，不过知道边缘计算的人就少得多了。随着物联网的快速发展，“物”越来越呈现出智能化，支撑这一智能化的技术就是边缘计算。
据IDC统计，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。边缘计算就是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。因此梳理边缘计算的内涵、预先设计良好的边缘计算模式，就显得格外重要。
11月30日，华为、中科院沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔、ARM和软通动力联合发起成立了边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium，缩写为ECC)，希望借此搭建边缘计算产业合作平台，推动OT和ICT产业开放协作，孵化行业应用最佳实践，促进边缘计算产业健康与可持续发展。
使能行业数字化转型
边缘计算的出现有其必然性。以车联网为例，通过记录车辆所有部件每时每刻的运转状态，一辆车每秒可产生高达1GB的数据。显然，仅仅依靠无线通信网络和云，无法满足实时传输与计算的要求，这也就是边缘计算的价值所在，即在端进行实时数据的分析和处理。再以梯联网为例，全球有超过1500万部电梯在网运行，事后维护和预防性维护的成本很高，通过引入边缘计算，可以帮助电梯厂商实时感知电梯状态，从而实现预测性维护。在这两个案例中，如果本地的边缘计算融合网关能提供数据分析能力，运维单位还可以在第一时间发现设备潜在故障。
引入边缘计算还为能效管理带来了极大的好处。如今全球80%的路灯厂商都在准备向智能路灯转型，传统使用方式会浪费大量电力，边缘计算能够根据实际环境和能效控制策略进行实时有序控制，实现精细化管理。
当然，这些应用场景并不是边缘计算能够独立支撑的，需要与云计算紧密协同。边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析，可以更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行;云计算则聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，在周期性维护、业务决策支撑等领域发挥特长。此外，边缘计算可以作为数据的采集单元，有效支撑云端应用的大数据分析;云计算通过大数据分析对业务规则进行优化后，也可以下发到边缘侧，提高边缘计算的效率和质量。
边缘网络面临极大挑战
据华为和第三方机构预测，2025年全球联接将达到1000亿，超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，这一切都将为边缘网络带来巨大的挑战。
一是当前传感侧存在大量的专有通信技术和协议，随着联接设备数量和种类的剧增，边缘网络的兼容性和灵活扩展性面临巨大挑战。二是很多领域对业务实时性要求高，如果数据分析和控制逻辑全部在云端实现，将难以满足业务的实时性要求。三是随着业务流程优化、运维自动化以及业务创新，业务智能化成为趋势，而边缘侧智能将带来更显著的效率与成本优势。四是来自设备、应用的数据需要互联和聚合，而如何解决跨厂商的互操作将是一个大门题。最后，网络边缘侧由于更贴近万物互联的设备，访问控制、威胁防护的广度和难度将大大增加。
所有这些问题都需要不断探索解决，因此需要各方协同开展边缘计算方面的研究与合作。
“政产学研用”协同作战
为了全面促进产业深度协同，加速边缘计算在各行业的数字化创新和行业应用落地，边缘计算产业联盟应运而生。据华为网络研发部总裁刘少伟介绍，边缘计算产业联盟推行倡导OICT理念，即在OT、IT和CT各领域产业资源在充分融合与协同的基础上，本着“共识”、“共力”、“共赢”的合作精神，共同推进边缘计算产业联盟的健康发展;同时构建紧密合作的工作机制，推动“政产学研用”产业资源协同，基于需求场景、参考架构、测试床、示范推广及产业合作五条主线，切实开展联盟工作。
“独行者，步疾;结伴者，行远。”刘少伟说，“华为希望通过产业结盟，让边缘计算产业成为一群人的狂欢。”
边缘计算行业应用场景丰富，产业价值突出，不但可以支撑行业商业模式创新，实现从产品向服务的价值延伸，还可以支撑产品和服务的定制化与智能化。刘少伟告诉记者，目前华为推出了电梯物联网、照明物联网和电力物联网方案，都是边缘计算在行业领域的典型应用。
在照明领域，华为通过引入边缘计算，在每个路灯上安装边缘计算网关，可以根据实际环境和能效控制策略进行实时有序控制，实现精细化管理，并定期与云端同步。方案部署后，管理者可以清楚的了解每一个街区、每一盏路灯的状态信息，可以对每一盏路灯的开关状态、照明亮度进行精准控制，真正实现按需照明，节能效率高达80%。
华为的电梯物联网方案基于边缘计算和SDN架构，电梯数据由本地的边缘计算网关实时采集并回传，后台数据中心利用大数据的分析并与外部系统综合决策，实现全网电梯统一管理、故障预知，可以将业务中断时间降低90%、运维成本减低50%，同时为电梯厂商提供了一种新的商业模式创新。
