在物聯網領域，萬物互聯的蓬勃發展中，更多的廠商和行業也不斷地加入其中，而雲計算以雲為中心，
計算和邏輯都在雲上的架構模式也越來越受到各方的挑戰和質疑，進而演化更多元化的體系架構；
基于去中心化，降低中心計算的複雜度以及網絡傳輸的負荷，
首先是思科，戴爾，英特爾，微軟和arm等企業成立的openfog聯盟，提出的霧計算模型；按照霧計算的白皮書OpenFog_Reference_Architecture_2_09_17.pdf，
霧計算服務[FAAS]包含了以往雲計算中的三大服務[IAAS,PAAS,SAAS]，霧計算的場景主要圍繞安全[Security]，感覺[Cognition]，靈活[Agility]，
實時[Latency]，高效[Efficiency]五個方面，而它的體系架構則主要安全[security],可測量[scalability],可開放[openness],自治[autonomy],
可信[reliability],靈活[agility], 等級組織[hierarchical organization]以及可程式設計[programmability]等八個支撐點構成，并且提供了相應的
SDK來測試；相對于商業模式的演變和相關标準的推出，自由的開源軟體社群則推出了相應Edgex foundry項目，來實作邊緣計算的概念；
Edgex foundry項目的架構主要由四個微服務和兩個基礎服務構成：四個微服務為：裝置服務層（device service），核心服務層（core service），支援服務層（supporting service），開放服務層（export service）。
而兩個增強的基礎服務則為安全[security]和系統管理[system Management]；在具體實作上，Edgex通過docker容器，下載下傳yml鏡像安裝，然後通過
啟動微服務實作，最後到裝置終端的執行個體運作；
自從雲計算領域出現了openfog和edgex這兩類邊緣化，脫離雲計算的概念和工作模式出現後。以往的雲計算廠商自然不會允許相應的市場佔有率和商業利益外溢；是以也推出了自家各具特色的邊緣計算産品；阿裡雲雖說在國内風生水起，排名第一，但是在全球份額也隻有第四名左右；
是以先看下國外雲計算廠商的邊緣計算發展：亞馬遜的IoT Greengrass 可以使第三方應用，
本地軟體連結到AWS上；支援自家特有的lamda函數計算和 docker容器，可以運作其一，也可以同時運作；
谷歌則在前兩年的cloud next大會上，推出了雲端晶片 Edge TPU（硬體）和軟體工具 Cloud IoT Edge（軟體）兩款産品來占有邊緣計算的市場；
Cloud IoT Edge包括Edge IoT Core和Edge ML兩部分，前者為IOT通訊和協定資料交換的分析和處理；而後者則主要用于機器學習，可以看成是一個輕量級的TensorFlow；
微軟則結合自家的Azure雲推出了Azure IoT Edge Runtime服務，并且聯合了大疆和高通，推出相應領域的軟體工具包。
在回過頭來，看國内阿裡雲的相應政策，18年的雲栖大會上，阿裡雲也宣布戰略投入第一個IOT邊緣計算産品Link Edge，主要發力語音識别，視訊識别以及AI領域，可以将相關計算下沉至裝置端，即使斷網也可以運作；
下面筆者就和大家一起分享一下，如何在阿裡雲的Link Edge邊緣計算中，建立一個執行個體，來使讀者更好地了解Link Edge這個産品：
首先，進入阿裡雲的網頁控制台，邊緣計算頁面建立一個邊緣執行個體：
點選建立邊緣執行個體按鈕後，在彈出的頁面輸入執行個體名稱：
然後，點選建立網關産品，在彈出的頁面輸入網關産品的基本資訊；
當所有資訊都輸入完成後，點選确定按鈕，成功建立執行個體的話，會在邊緣執行個體的頁面顯示我們的執行個體資訊；
然後，點選軟體安裝，在彈出的頁面輸入對應的系統資訊：
然後再點選生成安裝指令按鈕，在下一個彈出頁面點選完成按鈕：
然後，将生成的指令拷貝到本地，回車執行：
當提示啟動成功後，運作腳本指令察看，可以看到相關資訊：
最後，回到網頁控制台界面，察看邊緣執行個體詳情，可以看到我的邊緣執行個體已經運作：
至此，一個邊緣執行個體的建立和上線的實踐就完成了。
關于邊緣計算，也有些專業人士表示，未來會吞噬雲計算，但是筆者覺得這個觀點有點誇張，在未來，随着IOT的萬物互聯，越來越多的裝置連入雲端，最多會使雲計算的功能弱化，至于消失，可能性并不太大；另外，前些年，曾有人認為雲計算和大資料是硬币的兩面，現在看來，也許邊緣計算和雲計算才會成為一枚硬币的兩個面；