2022年世界網際網路大會烏鎮峰會上，15項世界網際網路領先科技成果釋出。新華社圖檔
邊緣計算概念圖。資料圖檔
在剛剛結束的卡達世界杯上，比賽預測又一次成為大衆關注的焦點。曆屆世界杯中，章魚保羅憑借着高達92.85%的預測準确率，被稱作世界杯最佳“預言帝”。
對于動物能否用于體育賽事預測，我們不予置評。但從科學角度看，章魚的确是一種非常聰明的動物。它們可以完成一些在其他動物看起來比較複雜的活動，比如擰開瓶蓋、使用工具等。章魚擁有5億個神經元、1個主腦和8個副腦（位于8個腳内）。副腦負責處理一些簡單的資訊，遇到較為複雜的情況，再上傳到主腦。
章魚這種不把所有的資訊都交由主腦處理，避免主腦資訊過載的資訊處理模式，與一種網際網路技術有異曲同工之妙。學術界與産業界将其稱之為：邊緣計算。
從分布式走來
卡達世界杯決賽之夜，某短視訊直播間最高同時觀看人數達到了超3700萬的曆史峰值。伴随着阿根廷奪冠，直播間的評論與點贊瘋狂刷屏。但您有沒有想過，短視訊平台是如何在保持直播穩定流暢的同時，支援如此多使用者實時互動的？
早在1995年，麻省理工學院教授、網際網路的發明者蒂姆·伯納斯·李就已經預見到後來的網際網路流量擁塞問題。他向同僚們提出，要發明一種可以更好地互動網際網路内容的方式。數學教授雷頓從應用數學和算法中找到了解決問題的辦法。如今全球最大的分布式計算服務商阿卡邁（Akamai）公司由此誕生。
為了解決擁堵問題，阿卡邁公司在全球範圍内部署了數以萬計的伺服器。它把網際網路資源資料“分包”快遞到100多個國家和地區的伺服器中緩存，提供快捷服務。當使用者請求下載下傳某個視訊，該請求會被網絡定向到最近的伺服器上進行下載下傳。這樣一來，使用者通路時間便大大縮短。這就是分布式處理資料的理念，即将大型資源資料加以分解，切割成更小及更容易管理的部分，由網絡分散到邊緣節點去緩存，進而有效減小了資訊延遲，加快了資料的傳遞速度。
分布式處理資料理念引起了網絡安全人員的注意。他們把資料和應用程式集中到網絡邊緣的裝置中，提出在邊緣對資料進行預處理，然後再把加工好的資料快速安全地傳輸到雲端的方案。這樣可以很好地阻擋黑客入侵。由于邊緣具有雲端處理資料的部分功能，人們把這種由雲計算延伸出來的計算範式稱為霧計算。
網絡邊緣處理資料的理念，也激起了網際網路接入服務商的興趣。商業運維時，出現了網絡不斷擴容但收益不增加的現象。為了避免成為單純的流量“管道”提供者，運維研究人員在無線網絡附近增加計算、存儲、處理功能，把它接入網絡，就近提供資訊技術和部分雲端計算服務。這種強調應用、服務和内容本地化、近距離、分布式的部署，就是移動邊緣計算。
分布式緩存、霧計算和移動邊緣計算，都是在靠近資料源頭收集分析資料，就近提供服務。邊緣計算的概念也由此而生。邊緣計算就是在網絡邊緣執行計算的一種新型計算模型。邊緣計算操作的對象包括來自雲端的下行資料和來自萬物互聯的上行資料，其中邊緣是指從資料源到雲端路徑之間的任意計算和網絡資源。
比如對電信公司來說，邊緣是離客戶最近的蜂窩網絡基站；對阿卡邁公司來說，邊緣是遍布全球的内容分發裝置；對軍事基地來說，邊緣就是覆寫整個基地的高清攝像頭，等等。總而言之，邊緣指靠近資料源的計算基礎設施的統稱，通常位于時延在十毫秒到幾十毫秒級别的位置。
邊緣計算改變了傳統資料處理模式。随着物聯網的快速發展，海量資料給網絡傳輸和雲計算帶來巨大壓力。為了滿足及時處理資料的要求，人們引入邊緣計算，形成“雲+邊+端”三者協同的計算模式。用我們比較熟悉的醫療體系來做類比，端=“病人”，邊=“社群醫院”，雲=“三甲醫院”。病人先到社群醫院看病，“小病小痛”經治療後即可回家，把“疑難雜症”從社群醫院轉至三甲醫院治療。這樣，便可提升服務效能。
在海量資料中成長
全球領先的物聯網領域市場研究機構Machina Research的研究報告指出，2025年全球網聯裝置總數将超過270億。截至2021年，接入網絡的終端每年産生資料達847ZB（1ZB=270B,即十萬億億位元組），資料呈分散性、碎片化，超過50%的資料需要在網絡邊緣側分析、處理與存儲。海量的資料處理與網絡帶寬的限制促進了邊緣計算的成長。那麼，邊緣計算的特點主要表現在哪幾方面呢？
邊緣計算打通了網絡連接配接的“最後一公裡”。從這個角度看，邊緣計算有點類似于家庭網絡中的網關（如路由器）。但邊緣計算的功能更廣泛，它既考慮了各種制式的網絡通信協定如何相容并存、互聯互通，又考慮了網絡部署與配置、網絡管理與維護等技術方面的難題，具有多樣性連接配接功能。
邊緣計算提升了時敏資訊處理的能力。拿監控來說，傳統的處理方式是把位于網絡邊緣的攝像頭的視訊資料，通過網際網路直接傳輸到雲端伺服器。雲端對大量的視訊進行存儲、推理與分析，然後将分析結果再轉發給使用者。由于遠端資料傳輸速率的限制，使用者不能得到實時分析的結果。基于邊緣計算的視訊處理模式，把雲計算的視訊分析程式部署到與攝像頭接近的地方，邊緣計算通過近距離計算服務大大降低了網絡及系統延遲，提高了視訊處理的實時性。
邊緣計算能在惡劣環境中生存。邊緣計算與通信基站密集預覆寫的配置設定模式有所不同，一般針對特定區域、特定場景進行部署。它所占空間小，适合場景相對惡劣的工作條件與運作環境，可防電磁、防塵、防爆、抗震動、抗電流/電壓波動等，極大提升了部署的便捷性。
邊緣計算讓隐私得到保障。網絡邊緣資料常常涉及個人隐私，把邊緣資料上傳到雲端，增加了洩露的風險。将使用者隐私資料存儲在邊緣裝置中，不再上傳至雲端的同時，也徹底杜絕了雲洩露的可能性，隐私資料能得到更好的安全保障。
架起軍事與智能的橋梁
邊緣計算與人工智能、大資料、物聯網、5G等新興技術融合運用，可充分彰顯其在未來戰争新模式中的地位作用，成為推動軍事智能化的橋梁紐帶。
邊緣計算的引入，會使情報處理更加及時。現代戰争中，大量使用無人裝備進行情報偵察，其搭載的拍照或錄像裝置通過資料鍊、短波、超短波等無線通信手段将擷取的圖像、視訊等資料傳輸給背景控制中心，再進行篩選、判讀、分析和标注，從中擷取有價值的資訊。目前看，這種處理模式在滿足情報實時要求、及時反映戰場态勢方面，尚存在一定“時差”。若把融合邊緣計算和視訊監控技術的裝置安裝于無人裝備，利用邊緣計算實時提取和分析圖像中的行為特征，實作現場行為感覺的資料處理機制，便可有效剔除備援資訊，大幅提升情報偵察的準确率和實時性。
邊緣計算可提高對戰場的威脅認知。未來可借助于智能推薦算法提供個性化戰場資訊推送，開發智能化邊緣計算，形成作戰要素、作戰單元與作戰力量的認知工具箱。這樣可以幫助士兵從戰場資料中快速解讀資訊，識别出危險區域以及潛在威脅，并迅速部署解決方案，進而大大提高對戰場的威脅認知。
邊緣計算可用于資訊支援保障。未來戰場态勢瞬息萬變，一線作戰力量與後方指揮所進行資訊互動時，由于戰場資源有限、連接配接帶寬不足、各種通信方式交織等，通信往往容易受到幹擾中斷。若在軍用智能手機安裝基于邊緣計算開發的軟體，結合軍用無線電組成邊緣雲，每台移動終端通過Wi-Fi、蜂窩通信和射頻等手段将資料發送給其他的移動裝置，便可實作資訊在邊緣各個終端的同步和更新。
邊緣計算可支援人機協作。未來空戰中，可能會發生這樣的場景，機載雷達告警，敵人正在向我方發射飛彈；空中預警機告知我方，敵機正在從後方飛來，準備發動攻擊；負責壓制空空飛彈和地空飛彈的編隊飛機，也正在以同一頻率或不同頻率向我方發送資訊；飛行員還會聽到空空飛彈發出的轟鳴聲以及雷達預警裝備的所有噪聲，等等。如此多源資訊交織的環境中，如果在飛機上安裝具有增強現實、智能分析等功能的邊緣計算裝置，對空戰态勢進行實時感覺和分析評估，就可及時為飛行員提供有效資訊，在快速演進的戰術環境中支援人機協作，幫助飛行員迅速作出準确決策，更好地在空戰中“儲存自己、消滅敵人”。
邊緣計算可輔助戰場地圖繪制。作戰部隊能否快速生成行動目标區域的準确地圖，是軍事行動成功的關鍵因素之一。未來可以把先進的計算機視覺、人工智能、測繪軟體和邊緣計算內建到一個手持平台上，該平台可控制無人機群對目标區域進行即時和持續的360°監控，利用無人機收集的視訊資料現場進行計算并實時生成實景的三維地圖。由于不需要網絡連接配接及額外的處理能力，是以可在全球任意地點建立實景地圖，進而為作戰部隊進入戰場提供輔助決策支撐。（許甯 趙輝）
來源： 解放軍報