物联网的核心在于物与物、人与物的强关联，而多数时候的彼此联系会发生在本地。也就是说，计算、存储、分析等需求响应通常在距离物理位置较近的地方完成，而不是传输到千里之外的数据中心。这种就近处理的方式耗时更短，而且足以应付本地业务交互的轻量化需求，推动着云计算向分布式延伸。
分布式云计算来了
物联网让云离散化
一直以来，技术的更迭总是伴随着应用场景的变迁，从最初大型机的集中处理到后来的分布式架构，越来越多的需求趋于离散化和碎片化。如今，大型设备会集中处理大规模的核心计算，而低延迟、快响应的计算需求则会交给“边缘设备”——既可以是PC、手机、电视盒子，也可以是摄像头，甚至是ATM机。未来，当嵌入式芯片的性能不再是瓶颈，这种终端计算的方式势必将更加普遍。
IDC预计，到2020年全球将有超过500亿的终端与设备联网，超过40%的数据要在网络边缘侧进行分析、处理与存储。如此大的数据量传输到云端，对网络带宽和存储能力都是考验，更不要说通讯过程中的安全风险。以往，前端设备会将采集到的信息传回数据中心，由后者运算处理后发送指令，再由设备执行用户的需求。这样一来，无疑加重了数据中心的负担。
重新定义云管端
既然数据产生在本地，为何不能让设备自己解决问题呢？举个例子，工业机器人对处理任务有着实时性的要求，通过云端传到数据中心可能只是不到1秒的延迟，但要是乘以整个生产线上机器人的数量，显然是一次“大面积延误”。相比之下，边缘计算不仅能够做到快速处理，还可以根据现场情况作出判断，结合软件选取最优的操作。
此外，边缘计算削弱了网络和存储环境的影响。当机器人在矿井下作业时，通讯信号偏弱怎么办？没有了云，物联网设备随即罢工，这显然不是人们想看到的。此时，边缘计算可以利用自身的运算和处理能力迅速作出响应。
架构层面，边缘计算物联网解决方案可分为传感控制层、网络层、敏捷控制器和应用层，其中网络层主要实现融合和互联，它的功能除了网络连接和管理，还包括边缘计算，进行现场处理，同时保障业务在本地实现。可以说，边缘计算重新梳理了“云管端”之间的关系，一方面提升了云资源的使用效率，另一方面也让终端有了更高的话语权。
边缘计算前景可期
从商业逻辑来看，消费者的使用感受才是边缘计算的主导，而不是企业，这不仅需要云服务商转变思路，同时也为中小企业提供了机会。云计算市场的平台化趋势加剧，核心资源和份额都掌握在巨头手中，而未来会有40%的IoT流量在边缘处理，这无疑蕴含着弯道超车的可能。
从长期发展来看，无论是中国制造2025还是工业4.0，物联网都将在其中扮演重要角色；同时，融合AI的软硬件加速普及，将带来更多基于终端的处理需求；再者，5G商业化的脚步正在推进，也会进一步强化边缘计算高带宽、低延迟的能力。
目前，一些云服务商已经推出了边缘智能计算解决方案，将边缘IoT与混合云相结合，允许用户自行定制物联网应用，在本地完成数据处理，并且兼顾了大规模云平台的配置、部署和管理功能。
