总结：边缘云计算2020是爆发的一年，云计算架构会由端云架构向端边云架构演进，5G+AI会推动边缘计算不断向前；在边缘云场景中，沉浸式消费场景(CloudXR、云游戏)与产业互联网将不断发展；边缘云的技术挑战在于站点小，资源少，站点分布广，如何管理、分布式调度统一资源管理、5G流量切换与调度、客户的资源管理等。边缘云计算阿里的ENS、华为的IEC都已经开始公测上线。

5G+AI需求推动边缘计算不断向前  由端云架构像端边云架构演进

回顾历史，自从1994年接入互联网，已经有20多年的时间，从应用场景看，终端从PC时代走到了移动时代，也包括电视、摄像头、IoT等终端。而背后的基础设施也从早期的自建服务器，到当前全站上云这种模式。整体看来，网络架构是云、端两层架构。

当5G来临，消费互联网逐渐向产业互联网延伸，物联网、工业互联网、车联网、医疗健康、在线教育、企业远程视频会议等大带宽、低时延、大流量的场景被激活，原有的云、端两层网络架构很难满足新的产业互联网之下对低时延、低成本以及本地化计算的需求，这就促成了边缘计算出现的第一波应用。与此同时，5G的一个关键特性是，与2G、3G、4G的管道形式不同，5G允许在基站或者网络中的任何位置进行分流，所以5G也为边缘计算提供了技术上的可行性。以上两点，是边缘计算在5G时代走上风口的最核心原因。

在云、端两层网络架构中，计算要么发生是在云上，要么在手机、PC、电视机等终端上面，随着IoT万物智联的普及，工业互联网、车联网、智能家居、智慧城市、自动驾驶、云办公、3D视频等新型的产业应用出现之后，全部的计算发生在云端可能无法满足时延要求，而全部发生在端侧，对端的要求又比较高。

所以，计算从原本的云端两层结构，逐渐迁移到基站以上和云以下的位置，在城市这样的位置实现距离与效率的平衡，演变成云、边、端三层结构，这将是未来主流的计算分布形态。

技术架构、产业协同与应用场景（沉浸式消费计算场景）

前面也提到，5G原生支持在通信管道内分流做边缘计算，技术上具备了计算下沉到基站的可能性。也就是，在4G之前，在通信网络中一头是端，一头是云。如果把通信网络比作一条高速公路，它是没有服务区的，所有的信息流都是从这条高速公路上流转运行。5G有一个非常好的特性，就是允许在高速公路上修建服务区，当信息在基站的位置，就可以把它分流出来进行本地计算，可以在社区网格、街道乡镇、地市区县、省会城市等等整个通信网络的任何一个位置实现计算。

在场景方面，未来沉浸式消费计算和产业互联网会涌现大量的“低时延高可靠/大带宽/大连接，低成本，属地化”等边缘计算需求。未来5G边缘计算有一些产业应用会大量的涌现。同时，终端的计算上云，比如云游戏、云桌面等应用场景，不管是对用户的成本，还是企业和设备的成本与维护来讲，都是最佳的状态。

边缘计算产业上下游有众多参与者，主要包括运营商、云厂商、专业服务厂商以及设备和芯片商等，分别从各自的优势来为边缘计算产业发展提供助力。

云厂商一直提供一种按需付费的云服务，随着产业互联网的到来，云厂商会结合边缘计算将云服务进一步延伸和拓展，大型、集中的计算还是交由云中心来完成，对于时延、成本、本地化计算有强需求的则放在边缘来完成。于运营商来讲，边缘计算是在运营商的城域网或5G核心网、基站等位置去计算，计算就发生在运营商的整个网络体系里面，无论是国外还是国内的三大运营商，目前对边缘计算的投入都是非常大的。而专业服务厂商包括一些CDN厂商，他原来定义的计算其实是放在地级市这种IDC之中，还不是严格意义上的通信互联网的边缘，同样也是一种边缘。另外，边缘计算之中有一部分是设备，比如在网关领域做边缘计算，这就涉及到了设备商和芯片厂商的领域了。

现阶段边缘计算的应用场景大约分两大类，一类是需要在全国各地，甚至全球各地去部署这种分布式计算资源，典型应用就是CDN内容分发网络，它其实就是在分布式节点上去提供内容缓存与转发。未来在线教育、在线会议和其他场景也是分布式互联网应用的核心场景。另外一类就是产业应用，对计算有本地化、低时延的诉求，可能在10公里、百公里范围内就要完成计算，比如视频汇聚、智慧园区等等场景。

开放、标准、灵活、易用的边缘云架构

谈到公有云与边缘云的区别以及边缘云的主要技术特征和挑战，主要有四点。

第一，公有云与边缘云都是大规模，但是规模属性不同。公共云是中心式的大规模的云，通常由少量的大资源去构成，而边缘计算通常是由大量的小节点组成。同时，从技术上来讲，公共云的整个的保障体系、机房、电力、网络环境和边缘云所处环境是不太一样的，所以边缘云与公共云的建设、资产管理逻辑都有所不同，这也是它非常大的一个挑战。

第二，边缘云并不是每1个小节点是一朵云，是上万个节点或者上百万的节点组成的一朵云。所以边缘云是需要基于不可靠互联网的形成集中管理、统一调度的，甚至当边缘节点出现网络中断的时候还能够脱网自治。

第三，边缘计算要承接物联网、车联网各种各样的网络连接需求，所以边缘计算要解决如何去做5G网络分流的问题，包括计算什么样的流量需要分流，分流计算完之后又该怎样录流，它不是简单的提供一个计算服务，而是要云网一体的去提供给客户去使用。

第四，从客户的使用方法上来讲，以往公共云大家习惯的方式是：买一个region、几台机器，还有一个IP，就会知道它在哪里。但是边缘计算如果沿用这样的形式其实是可能会是一个灾难。