什么是边缘计算？

边缘计算是一种在靠近用户和设备的本地位置处理数据的方法。这可以节省带宽并降低延迟，造就用户所期待的高速数字化体验。

边缘的作用就像 ATM。无论您身在何处，几乎总能在附近找到一台 ATM，因此可以快速、便捷、可预见地获得现金。类似地，在靠近用户和设备的位置处理数据可以降低延迟，让用户无论身在何处，都能高速访问数据，不会产生失望的体验。您或许有过这种体验：在进入一个网站后，它的页面要等上一会儿才能加载完毕；或者在移动应用程序中点击之后，相应操作要等上好半天才能完成，这类令人烦躁的延后时间就是延迟。延迟通常是因为数据的处理和存储位置与您所在的位置有着较远的物理距离。如果将这些处理转移到边缘，也就是更靠近您的位置，那么您就有可能获得近乎实时的数字化体验。

“边缘”是一个不断发展演变的术语，可以指边缘服务器、用户计算机或物联网设备。边缘让数据处理与数据本身分布到远离数据中心核心的位置，让数据和决策更靠近用户和设备，从而提供更优质的用户体验。

正如行业专家 Gartner 副总裁分析师 Bob Gill 在《The Edge Manifesto》中所描述的那样，边缘的宗旨就是“将内容、计算和数据中心资源布置到网络边缘，更靠近用户集中的位置。这种对传统集中式数据中心模式的延展可确保提供数字化业务所需的更优质用户体验。” 

边缘架构旨在创建灵活的大规模分布式安装，优化各种服务的访问体验，帮助企业尽可能降低延迟、扩大规模，并为部署在任何平台上的应用程序提供一致的安全态势。最终实现快速且无缝的用户体验。

边缘计算就像是拥有自己的化验室的诊所。这样就能现场进行检查、化验室检测，并获得结果。借助边缘计算，您可以在边缘（即用户与您在线互动的位置）收集、分析和处理数据。

在最基本的层面，边缘计算可以使数据、洞察和决策更贴近要依赖这些信息采取行动的事物，例如物联网设备或用户的计算机。边缘尽可能地靠近“有需求的事项”，而不是依赖于远在千里之外的中央位置。这就是物理世界与数字世界在边缘交互的方式。边缘计算将这些交互转换为数据，您可以根据这些数据做出决策、寻找模式，或者将数据传回存储或分析应用程序，以便执行进一步分析。最终目标是以可靠、可扩展的方式加以实现，从而使数据（尤其是实时数据）不会受制于可能影响应用程序目的或性能的延迟问题。

边缘计算的应用广泛，并且还在不断发展和增加。想想日常生活中那些您早已习以为常并期望获得即时响应的互动。应用范围非常广泛，从点击移动应用程序、在线购物、查看银行余额和流媒体内容，到与电灯、门铃或汽车等联网设备进行交互，甚至是办理列车或航班的登记手续，不一而足。所有这些服务都需要大规模的实时信息处理。这些示例都体现了边缘计算的优势 - 成就响应迅捷、令人愉悦的体验，而非极其缓慢、令人失望的体验。

边缘计算并不是新概念，但由于过度超前，几十年来一直没能得到充分的理解。但业务逻辑一直在朝着实际发生操作的地点靠近，瞬息万变的股票市场交易或分支机构的优化和本地化服务就能说明这一点。现代技术为利用边缘计算的力量带来了更多机会，包括助力互联汽车和其他物联网设备做出更迅速的决策，或通过 5G 技术加快网络处理速度。

20 世纪 90 年代，在内容交付网络 (CDN) 最初问世时，业界就开发了边缘服务器，旨在部署到靠近用户的位置，从而更快地提供 Web 内容和视频内容。这是边缘计算时代的破晓时分，第一批商业边缘计算服务自此诞生，用于托管购物车和实时数据聚合器等应用程序。

简而言之，边缘服务器就是一种在边缘位置运行处理的设备，发挥网络入口点的作用，让用户可以即时访问内容和资源，如 Web 应用程序。

在“边缘”的扩展定义中，可以将 CDN 视为一种边缘计算形式。传统上，CDN 是通过传统服务器构建的，用于存储缓存数据。然而，在当今世界，如果您已经身处 CDN 之中并且供应商允许您编写代码（与 CDN 交互），那么这就属于 CDN 边缘计算。边缘网络可以在各类设备上运行，包括传统服务器、智能手机以及物联网设备等，并且能够处理和存储数据。

云计算 和边缘计算是不同的技术。这两个词不能换用。云计算用于处理对时间不那么敏感的数据，而边缘计算用于处理时间敏感型信息。

边缘计算的优势不只有延迟更低，在连接性较差或有限且需要本地存储的远程位置，边缘计算也往往是首选方案。

无服务器计算有时也会被称为边缘计算，或与边缘计算相混淆。两者确实有相似之处，但边缘计算可以为边缘（更接近最终用户设备的位置）提供动态内容组合、安全保护、爬虫程序管理等功能。这让企业能在其内容交付中配置和部署这些功能。 

无服务器也称为功能即服务 (FaaS)，是一种零管理计算环境，支持开发人员部署和执行事件驱动的逻辑和上下文数据，而无需管理和维护底层基础架构。这是另一种云计算模式，在这种模式下，开发人员只关注正在运行的代码。云供应商自动管理代码的运行方式以及任何性能和可扩展性需求，因此开发人员无需管理操作系统或中间件。

无服务器环境通常存在于集中式计算云或边缘云中，并提供基于应用程序实际使用的资源量收费的定价模式。

无服务器的核心优势包括消除基础架构维护任务，将运营责任转移给云服务或边缘服务供应商，以及自动扩缩，无需提前预置额外用量。

无服务器计算为开发人员减负，让他们可以腾出时间专注于数字化体验的关键功能特性。此外，无服务器环境可以提供可扩展性和可靠性，而按资源用量收费的定价模式则能带来出色的成本效率。 

传统上，无服务器环境会提供支持编程语言的计算框架、读/写数据存储，以及有助于代码管理、激活和监控的开发人员工具。

人和事物之间的交互与日俱增，这两者的体系之间也是如此。这为边缘计算解决方案提供了在硬件、软件和代码层中发挥价值的新机会。 

根据多份行业报告，到 2024 年，企业可能会在边缘计算领域投资近 2500 亿美元。要想在这个巨大的市场份额中分得一杯羹，需要满足几方面的前提要求，首先是充分理解边缘，其次是边缘平台提供集成服务并支持集成生态系统中的其他提供商，其三是企业能从自身的延迟和数字化转型需求出发，明辨何时需要集中化体系，何时需要分布式体系。

边缘计算可能是一个难以掌握的复杂主题。我们可以将其分解为两个简化的示例，在每个实例中，企业都面临着云平台的一些挑战，而云计算和边缘计算可以为其化解难题。

个性化是现代用户体验的重要组成部分。显示本地库存和优惠非常重要，但并非总是那么容易做到。在地理定位技术的帮助下，某广受欢迎的汽车市场对其库存和相关信息进行了定制，并共享了市价、评级、评论和销售信息。  

虽然听起来很简单，但检索这些数据需要多次调用 Web 应用程序。在用户访问应用程序时，地理定位微服务支持应用程序筛选所显示的内容。微服务是一种通过可独立部署的模块化服务开发软件应用程序的方式。挑战在于检索最新数据的调用会增加延迟。地理定位微服务造成页面加载时间延长了 500 毫秒到 2 秒。这样的延迟时间听起来似乎不算太长，但当今消费者对速度的要求极高、生活节奏极快，很难接受这种延迟。将该微服务转到通过边缘的 Cookie 注入地理定位数据的解决方案后，他们将数据往返时间节省了 99%。这意味着该微服务现在可以在 20 毫秒内返回地理定位数据。对于有意购车并且想快速比较成本和规格的人来说，这种信息交付时间方面的改进十分必要。

大多数坐过飞机的人都遇到过以下问题。您知道自己预定的航班时间。您下载航空公司应用程序以接收通知。您查看航班跟踪程序并访问机场网站以核实信息。在您到达机场时，通过机场信息展示屏查看航班和登机口信息。到达登机口后，您在自助值机亭查看更新。通常情况下，这些信息都存在不一致的问题。 

航空公司在发送和同步关键数据时面临许多挑战。互联网和网速的不一致让实时数据协调成为一个实实在在的难题。彼此冲突的航班状态信息让乘客困惑不已，也要求机场安排更多客户服务资源。更准确和及时的信息分发能提高客户满意度并降低成本。 

一家全球航空公司通过边缘计算解决方案解决了这一问题。该公司意识到，标准的 Web 应用程序无法克服数据同步的难题；需要保持同步的应用程序数量过多。此外，Web 应用程序通过按计划（或通过响应事件的方式）请求信息来及时更新数据。例如，您是否设置过手机的电子邮件客户端配置？其中有拉取与推送邮件传递的设置。如果选择拉取设置，手机上的应用程序会主动从邮件服务器请求更新。如果选择推送设置，则由邮件服务器向您发送信息。您可以根据希望查收新邮件的频率，配置推送或拉取操作的执行频率。航班信息问题的难点在于应用程序的数量。移动应用程序、机场信息展示屏、网站和登机口自助值机亭拉取信息的频率有所不同。这意味着每个应用程序所显示的航班信息都有着不同的延迟时间。 

该航空公司使用边缘计算解决方案来同步全球航班信息。这带来了三个主要好处： 

1. 消息数据包更小，传递速度更快，也更可靠
2. 信息更安全，因为只会发送给已知的订阅者
3. 所有显示航班信息的设备会同时接收信息

该解决方案可实时提供可靠的自动消息传递和通知，因此航空公司的客户可以在每个接入点准时获得一致的信息。

许多企业仍在努力理解边缘计算能在何时、何地以及如何满足其特定需求。如果边缘计算和云计算都是可行的选择，选择依据就是成本。有些计算形式不必部署在边缘，而与此同时，在有些边缘计算应用场景中，低延迟要求注定无法采取云端集中计算形式。

随着广播电视公司踏上数字化转型的征程，他们需要了解订阅者的偏好，从而合理设计节目编排，确保更好的观看体验。只有在数据处于静态（数据未处于传输中状态 - 不论是设备间传输还是网络间传输，并且存储在硬盘驱动器、闪存驱动器或笔记本电脑上，或以其他方式存档）的情况下，才能设计节目编排。必须从全球范围收集数据，然后存储和处理数据，以确定要创作哪些内容，以及如何根据订阅用户群的基本统计数据来制作内容。另一方面，订阅者使用不同的设备，有着不同的网络连接状况，要让他们在其当地区域内实现快速启动和不出错的观看体验，就需要实时监控、处理和操作。节目编排的价值要经年累月才能体现出来，但从观看者体验的角度来看，毫秒之差就会对价值造成重大影响。

同样，对于零售商而言，理解客户在数千次客户互动中展现出的全渠道购物体验偏好也非常重要，这样才能在门店和优惠方面进行合理设计，推动客户转化，尽可能挖掘其终身价值。这些决策不可能根据个别行动做出，也不可能实时做出。这些数据也只能以静态形式获得，通过创建购物者群组和角色来展示和推广商品，以推动购买决策。为了尽可能提高转化率，零售商需要考虑购物者的购物渠道是实体店还是电商平台、使用的是何种设备，以及电商应用程序在当时的行为方式如何，并据此对信息进行整合和调整，而这就要求具备实时计算能力。 

了解数据在何时何地更有价值至关重要。企业必须评估云服务和边缘服务分别在哪些应用场景中独具价值，然后相应地构建其基础架构和应用程序，从而充分发掘价值。如果数据在静态下才能保持价值，那么在边缘的管理和保护成本非常高昂，因为这类数据会产生冗余，而冗余正是集中式云服务旨在应对的难题。从边缘发送回云端的实时超本地数据不但无法发挥价值，还会增加成本，因为数据往返传递会增加延迟和错误，造成糟糕的用户体验。 

简单地说，如果需要根据实时变化的数据采取行动，您可以从边缘计算入手。如果数据可加以汇总、处理和分析，或者必须这样做才能提供价值，请从云计算入手。

通过 Akamai 边缘计算平台，企业可以灵活构建和运行具有出色可扩展性、可靠性和安全性的应用程序和服务。

二十多年来，Akamai 一直帮助企业开发适合其特定增长和发展需求的边缘计算解决方案。凭借规模处于优势地位的全球性先进边缘平台，在 135 个国家/地区的 4,200 多个地点和 1,400 多个网络，Akamai 已准备好在无服务器计算、边缘应用程序和云优化方面提供优质服务。

借助 EdgeWorkers，所想即所建。我们对 EdgeWorkers 进行了专门设计，使开发团队可以在其现有工具集和工作流程中自由构建影响客户体验的逻辑，从流量路由，到动态内容组件等。

借助 EdgeWorkers 和 EdgeKV ，开发人员可以在全球部署的超过 25 万台边缘服务器中创建和部署微服务。当开发团队在边缘激活代码时，他们会将数据、见解和逻辑推送到更靠近最终用户的位置。Akamai 的高性能、可扩展式实施模型可确保数据和计算不会被延迟问题困扰，进而避免可能由此对数字化体验产生的负面影响