边缘计算到底啥时候必须用，这几个条件差不多能说明问题了

（来源：根据多位一线工程师和项目架构师的实践经验总结）

边缘计算这个概念听起来挺高级,但说白了，就是别把所有数据都一股脑儿传到遥远的云端去处理，而是在离数据产生的地方近一点，找个“小帮手”先处理一下，那到底啥时候必须用这个“小帮手”呢？你别看广告，看疗效，当你的项目遇到下面这几个坎儿，差不多就得认真考虑边缘计算了。

第一个条件，也是最重要的一个：等不起，延迟要了命了。 云计算的强项是集中处理海量数据，但数据从设备跑到云上，再等云上的计算结果传回来，这个来回一趟的时间，就是延迟，平时我们刷网页慢个半秒一秒可能没啥，但在一些关键场景里，这几百毫秒甚至几十毫秒的延迟，后果可能是灾难性的，自动驾驶汽车在路上跑，摄像头发现前方突然有行人横穿马路，如果这个视频信号要先传到几百公里外的数据中心，等AI模型分析出“这是个人，危险！”，再把“紧急刹车”的指令传回来，车子可能早就撞上了，这种时候，必须在车内部或者路边的设备上（这就是边缘节点）进行实时分析，在毫秒级内做出反应，安全才有保障，再比如工业机器人协同作业，它们之间的配合需要精确到微秒级，任何一点网络波动导致的指令延迟，都可能导致产品报废或者设备损坏，当你的应用对响应速度的要求是“立刻、马上”，根本等不及云端来回通信的时候，边缘计算就不是一个可选项，而是必选项。

第二个条件：网络是个大问题，要么太差，要么太贵。 不是所有地方都像城市里一样有稳定、高速、便宜的宽带和5G网络，想想这些地方：远洋航行的货轮、深山老林里的矿业基地、横穿沙漠的石油管道、偏远地区的风力发电场，这些地方网络信号可能时有时无，带宽也极其有限，如果这些场景下的传感器数据（比如油管压力、风机转速）全部24小时不间断地往云端传，先不说那点可怜的带宽够不够用，单就卫星流量的费用可能就是天价，这时候，边缘计算的优势就出来了，可以在本地放一个边缘网关，让它先负责收集所有数据，进行初步的筛选和压缩，只把异常数据（压力超标、转速异常）或者经过打包压缩后的摘要数据上传到云端，而大量的、正常的、重复的数据就在本地处理掉，这样既节省了宝贵的网络带宽，又大大降低了流量成本，还有一种情况是网络完全中断，比如在自然灾害现场救援，通信基站都瘫痪了，搭载了边缘计算设备的救援车辆或无人机依然可以组成局部网络，在现场独立处理信息、协调救援，不依赖外部网络，当网络条件成为数据传输的瓶颈时，边缘计算就能派上大用场。

第三个条件：数据量太大了，全传上去不现实。 现在的高清摄像头越来越多，一个1080p的摄像头一天就能产生上百GB的数据，如果是4K甚至8K的，那数据量更是恐怖，一个大型工厂可能有成百上千个摄像头，如果所有原始视频流都实时传到云端，且不说需要多大的带宽，云端的数据存储成本就会高得吓人，更重要的是，这些视频里绝大部分内容可能是无效信息，比如流水线上长时间重复的单调画面，边缘计算的做法是，在摄像头旁边或者厂房里部署一个边缘服务器，让视频数据就地处理，利用安装在边缘服务器上的AI算法，实时分析视频流，只把有价值的事件信息（检测到次品”、“人员闯入危险区域”）和相关的几秒钟视频片段上传到云端，而原始的、海量的视频数据在本地保存一小段时间后就可以循环覆盖删除，这样，云端只需要关心“发生了什么”，而不需要存储“所有看到的东西”，效率极大提升，成本大幅下降，各种大型设备的实时监控（如高铁、飞机发动机）也是同理，传感器产生的数据流是海量的，全传既浪费也没必要，边缘计算能做初步的“降噪”和“提炼”。

第四个条件：数据太敏感，放在自家院里才安心。 有些数据涉及个人隐私、商业机密或者国家安全，比如医院的病人影像数据、银行的交易监控视频、智能制造企业的核心生产工艺数据，企业或机构可能非常担心把这些敏感原始数据放到公有云上会存在泄露风险，即使云服务商有各种安全承诺，他们心里也不踏实，这时候，边缘计算可以成为一种有效的解决方案，通过部署本地的边缘节点，所有敏感数据可以做到“数据不出院，不出厂”，在内部网络中就完成核心的分析和处理，只将脱敏后的结果、统计分析报表等非敏感信息传递给云端，用于更高层面的决策支持，这样既享受了数据智能化带来的好处，又最大限度地保障了数据的安全性和隐私性，满足了严格的合规性要求。

第五个条件：需要离线自治，不能把命脉完全交给网络。 有些应用场景要求系统即使在和云端断开连接的情况下，也能独立运行一段时间，保持核心功能不瘫痪，智能楼宇就是一个例子，楼宇的安防、门禁、空调照明控制等系统，如果完全依赖云端，一旦外网中断，整栋楼就可能陷入混乱或失控状态，如果在大楼内部部署边缘计算节点，它就可以作为一个本地“大脑”，在网络中断时继续指挥这些系统按照预设规则运行，保证基本功能不受影响，等到网络恢复后，再同步一下期间的运行日志和数据，未来的智能家居也可能朝这个方向发展，家里的边缘网关可以本地处理各种设备的联动，即使宽带欠费停机了，家里的自动照明、安防报警等基础场景依然能正常工作。

总结一下,边缘计算不是什么赶时髦的技术，它是在特定需求“逼”出来的务实方案，当你面临极致的实时响应要求、糟糕或昂贵的网络环境、海量数据传输存储的压力、严格的数据安全隐私规定，或者需要离线自治能力这些情况时，就是边缘计算必须登场的时候了，它和云计算不是谁取代谁的关系，更像是默契的搭档，一个负责前线即时反应，一个负责后方宏观决策，共同把整个智能化系统支撑得更好。