"边缘计算"的诞生--主要是因为集中式系统边缘的设备(智能手机、笔记本电脑、平板电脑、物联网设备)比以往可以容纳更多信息，并且能做得更多。

边缘计算是一种云计算系统的优化方法，在网络边缘、数据源附近进行数据处理。通过在数据源或附近执行分析和知识生成，它降低了传感器和中央数据中心之间所需的通信带宽。这种方法需要使用不能持续连接到网络的资源，例如笔记本电脑、智能手机、平板电脑和传感器。就其性质而言，边缘计算(也包括通过蓝牙和其他非云方法相互通信的设备)可以减少以前在24/7云计算系统中处理的工作负载。这不仅提高了计算和数据应用的效率，而且也促进了人工智能和5G带宽等新兴技术的进一步实施。边缘计算成为2017年讨论的焦点。新一年，业界对它的兴趣还在不断增长。更重要的是，未来 OpenStack 有望在其中占据领导者地位。

OpenStack Foundation的首席运营官Mark Collier曾认为，只将三、四个大型的工作负载运行在一些集中的基础设施这样的想法不会成真。他说，大型云提供商肯定意识到了边缘计算的趋势，并将围绕部署服务来抓住这项业务，但 OpenStack 已经建立的相关服务有机会在市场成熟之前参与竞争。

未来四年有望大幅增长

基于这样的背景，TrendForce在1月22日预测，边缘计算产品和服务市场在2018年至2022年将以复合年增长率(CAGR)超过30%的速度增长。

TrendForce分析师Jimmy Liu表示，云计算系统的传统架构已经引领市场潮流多年，并创造了新的商机，例如云存储和大数据分析。

然而，随着大数据工作负载的增加和实时计算的兴起，传统架构最终将无法满足未来的需求。边缘计算采用去中心化的架构，将现场设备和云网关边缘的网络、计算、存储和自我管理集成在一起，实现现场设备的实时响应，提高数据采集和高级应用的效率。另外，Liu说，与传统架构相比，边缘计算也可以降低成本。

供应链已经在形成行业标准、生态系统

因为预计这一趋势将改变市场上的架构和实际应用，一些企业联盟为边缘计算设定了新标准，例如，欧洲电信标准协会(ETSI)的Multi-access Edge Computing(MEC)、雾计算的OpenFog参考架构和边缘计算联盟(Edge Computing Consortium)一直在积极开发参考架构，以建立新的业务生态系统。此外，还有几家公司推出了边缘计算解决方案，比如微软推出的Azure IoT Edge--它将机器学习、高级分析和AI服务放在了接近数据源的前端物联网设备上。

芯片软件提供商ARM也推出了Mbed Edge，这是一个协助协议翻译、网关管理和边缘计算的计算平台。包括服务器提供商、网络设备提供商、工业计算机提供商、传统制造商和开源组织在内的其他产业链环节都已经推出了相应的解决方案。

AI、5G的实现将取决于边缘计算

边缘计算将会对AI和5G的广泛使用产生重大影响。Liu表示，AI过去依靠强大的云计算能力来进行数据分析和算法实现，但随着芯片和新架构的进步，现场设备和网关已经具备了基本的AI能力来帮助它们进行初步的数据筛选分析、即时响应需求等工作。这一优势可以进一步改善行业、智慧城市和消费市场的现有服务，如实时预警、安全系统、智能助手和预防性维护等。边缘计算也是5G的重要技术变革之一。与3G和4G时代相比，5G网络具有更多样化的应用和网络需求。因此，5G网络必须针对不同的应用和需求提供相应的解决方案。