云计算厂商现在都在抢着升级，边缘计算好像成了能不能赢的关键点吧

（信息源：综合自36氪、虎嗅、钛媒体等多家科技媒体近期的行业分析报道）

云计算厂商现在确实像打了鸡血一样，都在抢着升级自己的服务和战略，如果你经常关注科技新闻，会发现“边缘计算”这个词出现的频率越来越高，几乎成了各家发布会和战略宣讲中的标配，感觉上，好像谁要是不重点提一下边缘计算，就落后于这个时代了，说边缘计算成了他们能不能赢的关键点，这个说法一点也不夸张，背后的原因其实很接地气,并不是什么高深莫测的概念。

得明白为什么大家突然都对“边缘”这么感兴趣，过去十几年，云计算的发展模式可以简单理解为“集中化”，就是把所有的数据，比如我们手机拍的照片、企业办公的文件、工厂设备产生的信息，都通过网络传送到几个超级大的数据中心去处理和分析，这就像把所有需要计算的活儿都送到一个“中央大脑”去完成，这种模式好处很多，规模大、成本低、管理方便。

问题也随着时代发展暴露出来了。（信息源：阿里云、腾讯云在近期演讲中提到的行业痛点）最大的问题就是“慢”和“堵”，想象一下，未来的自动驾驶汽车，每秒钟都需要处理海量的传感器数据来判断路况，如果它把数据全部先上传到几千公里外的云端，等云端计算完再把“刹车”或“转向”的指令传回来，这个延迟可能是几十甚至几百毫秒，对于以毫秒决定生死的自动驾驶来说，这种延迟是完全不能接受的，再比如，工厂里的机械臂在进行精密操作时，或者商场里试图通过摄像头实时分析顾客行为进行精准推荐时，都对响应速度有极高的要求，网络传输的延迟和可能出现的网络拥堵，成了这种实时应用的“天花板”。

这时候，边缘计算的价值就凸显出来了。（信息源：华为云、百度智能云对其边缘计算节点的定位阐述）它的核心思想就是“就近处理”，不再把所有的数据都千里迢迢送到“中央大脑”，而是在数据产生的地方附近，部署一些小型的、分布式的计算节点，可以理解为一个个“本地小脑”或“神经末梢”，让这些“小脑”先处理掉那些需要快速响应的任务，只把需要长期存储或复杂分析的数据才传回云端，这样，自动驾驶汽车可以在本地瞬间做出反应，工厂的机械臂可以稳定高效地运转，智能摄像头的分析结果也能立刻呈现,这就完美解决了云端计算的延迟瓶颈。

对于云计算厂商自身来说，抢占边缘计算也是不得不走的一步棋。（信息源：国际厂商AWS、Azure在re:Invent、Build大会上的战略方向说明）随着物联网设备爆炸式增长，未来数据的海洋主要不是在云端形成的，而是在网络的边缘，在每一台智能设备、每一个传感器上，如果云计算厂商只守着原来的中心云市场，那就好比只做了一个大水库，但忽视了遍布各地的江河湖泊，未来的增长点在哪里？就在这些“江河湖泊”里，他们必须把计算能力从中心向下延伸，覆盖到边缘，这样才能抓住下一波数据红利，开拓新的市场空间，这不仅仅是技术的升级,更是市场和商业模式的扩张。

边缘计算还能帮用户省钱。（信息源：部分制造业、零售业客户在案例分享中的反馈）把所有数据不分青红皂白都传回云端，会消耗巨大的网络带宽，带宽就是成本，通过边缘计算进行预处理，可以只上传有价值的结果数据，大大减少了网络流量费用，这对于那些拥有海量物联网设备的企业来说,是一笔非常可观的节约。

综合来看，云计算厂商抢着升级，全力押注边缘计算，是因为它直接击中了当前云计算模式的核心痛点——延迟，并抓住了未来数据增长的关键源头——物联网设备。（信息源：IDC、Gartner等分析机构对边缘计算市场规模的预测报告）这已经不是一个“可选项”，而是一个“必选项”，它决定了云厂商能否满足未来应用（如自动驾驶、智慧工厂、AR/VR等）的苛刻要求，能否在下一轮竞争中继续服务好客户、开拓新领地，可以说，在这场新的竞赛中，谁能在边缘计算领域建立起强大的基础设施、完善的生态和易用的服务，谁就更有可能赢得下一个十年，说边缘计算是当前云计算厂商能否取胜的关键点,是非常贴切的。