如何看待云计算和边缘计算的关系？

据IDC（国际数据公司）的数据显示，到2020年，将有超过500亿的终端和设备接入网络，而这些设备中有超过半数的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，整个边缘计算的市场将会超过万亿级别，市场体量不可小觑。

随着海量数据汹涌来袭，越来越多企业将数据的计算和存储交由云端处理，但由于带宽受限，数据传输、分析处理、指令反馈等一系列流程都变得缓慢导致出现高延迟现象。边缘计算可以将原本完全由中心节点处理的大型服务加以分解，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度从而减少延迟。

因此有人认为边缘计算将取代云计算？并且在多个文章中都有人认可这样的观点。Clint Boulton在3月6日在亚洲云论坛上发表的“边缘计算取代云计算”的演讲中认为：更多的计算和数据处理资源将朝向物联网的边缘设备迁移。另外，市场调查分析公司Gartner的Thomas Bittman在“边缘计算吞噬云”一文中表示：“一个趋势是越来越多的工作负载正在逐渐迁移到云端，云计算正在吞噬企业数据中心。另一个趋势是工作负载、数据处理和业务价值大大偏离云端，边缘会逐渐吞噬云计算。”

实际上，云计算有着边缘计算并不具备的两大重要特点：云计算可以对海量数据进行分析，可以从整体上提高公司的运营效率从而实现规模经济效益。另外，边缘计算的数据可能会因为灾难而从某一节点丢失，但云计算拥有多个可用区，可以对大量数据进行备份从而提高数据安全性。与其说云计算与边缘计算相冲突，倒不如说是这两者互补。边缘计算更注重局部，云计算则更关注整体，两者在各个领域也有着协同配合的实例和展望。

在物联网领域，边缘计算通过赋予家庭网关计算能力，即便是断网，诸如生物识别门锁、机器人等都能正常运作。但如果利用云端的大数据分析和判断，在联动的前提下，整个家庭场景的智能设备将变得更为个性化，比如扫地机器人在你出门以后就开始运作等等。

以自动驾驶为例，地平线机器人创始人兼CEO余凯称，未来的计算模式是边缘跟中央结合，边缘侧的自动驾驶专用芯片会感知传感器数据并立刻处理，同时这些数据也会传到云端用于大数据分析、模型搭建和编辑，同时做大规模的仿真。“算法+芯片+云计算”构成了未来自动驾驶的三大核心支点。

在AI领域，边缘计算可在前端实现图像识别、特征值提取和识别比对，因不受带宽影响可实现快速反应。云计算做大数据分析挖掘、数据共享，同时进行算法模型的训练和升级， 升级后的算法推送到前端，完成自主学习闭环。”云天励飞研发副总兼芯片团队负责人李爱军称。

另外，云服务商在发展云计算的同时并没有放弃边缘计算，他们将之视为云计算的一个延伸，边缘计算将主要负责那些实时、短周期数据的处理，负责本地业务的实时处理与执行，而云计算将负责非实时、长周期数据的处理。近期AWS首席技术传教士JeffBarr表示，Snowball Edge产品线预计要推出两款新产品，除了同时加强该设备的计算力，另一款也有搭配GPU，让企业用户可在边缘环境中执行算图、影像分析等任务。相信AWS在云计算和边缘计算上的协同发展能让更多中国企业享受到不错的用户体验。伊克罗德作为AWS的咨询合作伙伴，专注于提供AWS专业的顾问咨询服务与技术支援，并且坚持以丰富经验协助更多中国企业走上数字化转型的道路。