边缘计算被定义为一种分布式计算模式，它使计算和数据更接近物联网通常部署的位置，从而提高响应时间和带宽。然而，这个定义听起来过于技术化，无法理解边缘计算的真正力量。

　　与其相反，边缘计算被重新定义为一种计算模式，可将可操作的智能和洞察力尽可能靠近部署物联网的位置，从而最大化此类部署的预期价值主张。这种重新定义的原因很明显：边缘计算的价值生成能力更重要。

　　价值驱动因素

　　了解这种强调价值主张的重新定义的基础至关重要。任何物联网产品或服务都有一些驱动因素。驱动因素可以大致分为业务、技术、设备和数据驱动因素。最终，任何驱动因素的共同目标都是实现快速、智能和可操作的决策。

　　随着新技术的出现，更多未开发的产品和服务成为可能，新的业务驱动力得以实现。低功耗无线、超高速处理器或网络虚拟化等技术简化了以前复杂的物联网解决方案，从而消除了采用物联网的障碍。技术还加速了能够捕获更丰富且以前无法想象的数据的设备的发展。

　　物联网网络可以实现曾经梦想的功能，例如增强现实和智能数字孪生。例如，石油和天然气工程师可以在计算机上检查数百到数千英里的天然气管道发生故障并采取补救措施。之所以能够做到这一点，是因为数字孪生在元认知和自主传感设备的帮助下不断监控和报告管道沿线关键组件的健康状况。

　　面临的挑战

　　边缘计算实际上是云计算的一种扩展，但需要注意的是，由于物联网固有的移动性要求，边缘计算比传统云计算更加分散和分布式。靠近物联网位置的前端的分布程度与后端服务器上的分布程度显著不同。虽然根据定义，边缘计算旨在尽可能接近物联网设备，但由于以下关键原因，企业仍然以与云计算相同的方式实施边缘计算：

　　(1)边缘计算安全产品和实践仍在不断发展，众所周知，边缘设备很容易成为黑客进行攻击的目标。

　　(2)边缘计算架构模式仍在不断发展。尽管边缘计算的性能和延迟要求不同，但边缘设备生成的数据仍然存储在集中管理的云存储系统中。

　　(3)执行复杂机器学习和深度数据处理模型所需的 CPU 密集型、内存密集型和低延迟磁盘输入/输出资源在传统云计算环境中比在边缘更容易获得。

　　(4)其他技术功能和服务不断发展，例如在云端更先进、更容易访问的无服务器和托管容器服务。

　　由于这些原因，推动可操作的物联网决策的数据洞察力和智能必须依赖于云平台集中管理的高功率计算。云计算增加了额外的网络和处理延迟，这对于时间关键、感知和响应物联网实施来说是不可取的。

　　从本质上讲，当前的挑战对实现物联网实施的全部潜力构成了严重障碍，特别是在智能感知和响应行动将产生重大价值的情况下，其中包括挽救生命和防止财产和资产的损失。

　　新兴架构

　　多位业内专家提议为边缘计算开发可靠且强大的参考架构。虽然架构开发的目标是为边缘带来强大的计算能力，但一些架构仍然无法充分地将边缘计算从云中分离出来。

　　在这里提出了一种参考架构，该架构采用分层方法来分散边缘计算并解决众多已知挑战。

　　该架构具有三个不同的层：设备层、边缘层和云计算层。边缘计算层是解决边缘计算需求的参考架构的核心。以下是边缘层的主要职责：

　　接收、处理和转发来自设备层的数据流;

　　提供时效性服务，例如边缘安全和隐私保护;

　　边缘数据分析;

　　智能计算;

　　物联网流程优化和实时控制。

　　边缘层根据其数据处理能力分为三个子层：近边缘层、中边缘层和远边缘层。

　　(1)近边缘层。近边缘层包含边缘控制器，这些控制器从设备层收集数据，执行初步数据阈值处理或过滤，并控制流向设备。由于设备层中的小工具异构性，近边缘层中的边缘控制器必须支持广泛的通信协议。边缘控制器还与上层接口以接收操作指令或数据驱动的决策，并将它们转换为可编程逻辑控制器或基于动作模块的控制流指令，以传输到设备。因此，近边缘层在与设备层接口时必须表现出微秒级延迟。在行动呼吁对时间要求严格的情况下，这种低延迟变成强制性，例如自动驾驶车辆在行人突然进入视野的情况下的预期瞬态响应。

　　(2)中边缘层。中边缘层包含边缘网关，主要负责通过有线和无线网络与近边缘和远边缘层交换数据。与近边缘层相比，该层具有更多的存储和计算资源。通过组合来自多个设备的信息，可以在这一层进行更复杂的数据处理。该层的预期延迟为毫秒到秒。由于该层具有存储能力，数据处理产生的数据和智能可以在本地缓存，以支持未来的处理。中边缘的边缘网关还负责将控制流从上层传递到近边缘层，并对中边缘层和近边缘层的设备进行管理。

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