云计算里加上边缘计算，到底是帮忙还是添乱，得好好掂量掂量

云计算里加上边缘计算，到底是帮忙还是添乱”这个问题，其实在科技圈里已经吵吵嚷嚷好一阵子了，说它是帮忙的人，觉得这是顺理成章的技术进化，让网络变得更聪明；说它是添乱的人，则觉得这无非是新瓶装旧酒，凭空增加了管理的复杂程度，咱们今天就掰开揉碎了,好好掂量掂量这事儿。

先说说它“帮忙”的一面，这好处确实是实实在在的。

最常被拿来说事的就是“快”，比如你家里装的智能门铃，它要是发现有人鬼鬼祟祟地在门口晃悠，需要立刻报警，如果这个视频数据要千里迢迢传到遥远的云数据中心，分析完再把“发现可疑人物”的指令传回来，可能小偷都得手离开了，警报才响起来，这不就成了马后炮吗？但如果在门铃本身或者旁边的一个小网关里，就直接内置了人脸识别算法，它自己就能瞬间判断、即时告警，这种低延迟，是云计算中心很难做到的，就像新华网在一篇报道里提到的，边缘计算能够“就近提供智能服务”，满足行业在实时业务上的苛刻要求。

“省”，现在的工厂里，一台机器身上可能装着几十个传感器，每分每秒都在产生海量数据，要是把所有这些数据，连一个螺丝松动的震动频率都丝毫不差地传上云端，那得消耗巨大的网络带宽，成本高得吓人，而边缘计算节点可以扮演一个“本地小管家”的角色，先在现场对数据进行一轮清洗、筛选，只把那些有价值的结果（设备A的轴承预计10小时后需要更换”）发给云端，这样就减轻了网络带宽的压力，也节省了数据存储和计算的成本。

“稳”，在一些极端环境，比如远洋货轮、深山老林的矿业基地，或者高速移动的高铁上，网络连接时好时坏，甚至完全中断，如果业务完全依赖云端，网络一断，整个系统就瘫痪了，但有了边缘计算，即使暂时与云端失联，本地系统依然能够独立运行一段时间，保证关键业务不中断，这种离线操作的能力,大大增强了整个系统的可靠性。

听上去很美，对吧？但“添乱”的担忧也绝非空穴来风，主要集中在“管理”和“安全”两大难题上。

首当其冲的就是复杂性爆炸，以前，企业的IT部门只需要管理好一个或几个集中的云数据中心就行了，规则统一，运维方便，现在可好，一下子可能要在全国甚至全球部署成百上千个边缘节点，每个节点可能硬件配置不一样，所处的网络环境也不同，怎么对这些分散的“小据点”进行统一的软件安装、升级、监控和故障排除？这简直是一场运维噩梦，这就像以前你只需要管好总部大楼，现在却要同时管理上千个分散在各地的保安亭，每个保安亭的装备和情况还都不一样,管理难度是指数级上升。

安全风险更是让人头疼，集中的云数据中心，企业可以像守护城堡一样，筑起高墙，安排重兵把守，而边缘节点呢？它们可能就放在工厂车间、路边灯杆或者商场角落里，物理安全都难以保障，很容易被恶意破坏或直接偷走，这些节点设备通常计算资源有限，不可能安装庞大的安全软件，本身就比较脆弱，更容易成为黑客攻击的“软柿子”，一旦某个边缘节点被攻破，它就可能成为攻击内部网络的一个跳板，中国电子技术标准化研究院的一份研究报告就警示，边缘计算“将攻击面从网络中心扩展到了网络边缘”,安全防护的广度和难度都大大增加了。

还有一个问题是标准不统一，现在各家科技公司都在推自己的边缘计算解决方案，设备接口、通信协议、管理平台可能都不一样，这很容易导致企业被某家厂商“锁定”，未来想更换供应商会非常困难，这种“碎片化”的局面，如果得不到解决,对整个行业的健康发展是不利的。

回到最初的问题：云计算加上边缘计算，是帮忙还是添乱？答案恐怕不是非黑即白的，它更像是一把双刃剑，对于需要快速响应、数据量巨大或网络环境不稳定的场景来说，它是雪中送炭，是必不可少的帮手；但对于那些业务相对集中、对实时性要求不高的应用，盲目跟风上边缘计算，可能真就是自找麻烦,凭空增加了成本和风险。

要不要引入边缘计算，企业真的得“好好掂量掂量”，掂量自己的业务到底需要什么？是那几毫秒的响应速度，还是为了解决带宽瓶颈？更要掂量自己有没有足够的技术能力和资源，去应对随之而来的管理和安全挑战，说到底，技术本身没有好坏，只有合不合适，用对了是如虎添翼，用错了,那可就是徒增烦恼了。