頭條楓林網“邊緣計算”的誕生——主要是因為集中式系統邊緣的設備（智能手機、筆記本電腦、平板電腦、物聯網設備）比以往可以容納更多信息，並且能做得更多。
邊緣計算是一種雲計算系統的優化方法，在網絡邊緣、數據源附近進行數據處理。 通過在數據源或附近執行分析和知識生成，它降低了傳感器和中央數據中心之間所需的通信帶寬。
這種方法需要使用不能持續連接到網絡的資源，例如筆記本電腦、智能手機、平板電腦和傳感器。
就其性質而言，邊緣計算（也包括通過藍牙和其他非雲方法相互通信的設備）可以減少以前在24/7雲計算系統中處理的工作負載。
這不僅提高了計算和數據應用的效率，而且也促進了人工智能和5G帶寬等新興技術的進一步實施。
邊緣計算成為2017年討論的焦點。 新一年，業界對它的興趣還在不斷增長。
更重要的是，未來 OpenStack 有望在其中佔據領導者地位。
OpenStack Foundation的首席運營官Mark Collier曾認為，只將三、四個大型的工作負載運行在一些集中的基礎設施這樣的想法不會成真。
他說，大型雲提供商肯定意識到了邊緣計算的趨勢，並將圍繞部署服務來抓住這項業務，但 OpenStack 已經建立的相關服務有機會在市場成熟之前參與競爭。
未來四年有望大幅增長
基於這樣的背景，TrendForce在1月22日預測，邊緣計算產品和服務市場在2018年至2022年將以復合年增長率（CAGR）超過30％的速度增長。
TrendForce分析師Jimmy Liu表示，雲計算系統的傳統架構已經引領市場潮流多年，並創造了新的商機，例如雲存儲和大數據分析。
然而，隨著大數據工作負載的增加和實時計算的興起，傳統架構最終將無法滿足未來的需求。
邊緣計算採用去中心化的架構，將現場設備和云網關邊緣的網絡、計算、存儲和自我管理集成在一起，實現現場設備的實時響應，提高數據採集和高級應用的效率。
另外，Liu說，與傳統架構相比，邊緣計算也可以降低成本。
供應鏈已經在形成行業標準、生態系統
因為預計這一趨勢將改變市場上的架構和實際應用，一些企業聯盟為邊緣計算設定了新標準，
例如，歐洲電信標準協會（ETSI）的Multi-access Edge Computing（MEC）、霧計算的OpenFog參考架構和邊緣計算聯盟（Edge Computing Consortium）一直在積極開發參考架構，以建立新的業務生態系統。
此外，還有幾家公司推出了邊緣計算解決方案，比如微軟推出的Azure IoT Edge——它將機器學習、高級分析和AI服務放在了接近數據源的前端物聯網設備上。
芯片軟件提供商ARM也推出了Mbed Edge，這是一個協助協議翻譯、網關管理和邊緣計算的計算平台。 包括服務器提供商、網絡設備提供商、工業計算機提供商、傳統製造商和開源組織在內的其他產業鏈環節都已經推出了相應的解決方案。
AI、5G的實現將取決於邊緣計算
邊緣計算將會對AI和5G的廣泛使用產生重大影響。
Liu表示，AI過去依靠強大的雲計算能力來進行數據分析和算法實現，但隨著芯片和新架構的進步，現場設備和網關已經具備了基本的AI能力來幫助它們進行初步的數據篩選分析、 即時響應需求等工作。
這一優勢可以進一步改善行業、智慧城市和消費市場的現有服務，如實時預警、安全系統、智能助手和預防性維護等。
邊緣計算也是5G的重要技術變革之一。
與3G和4G時代相比，5G網絡具有更多樣化的應用和網絡需求。 因此，5G網絡必須針對不同的應用和需求提供相應的解決方案。