数十亿物联网设备和5G网络这两股力量必将推动计算工作负载的部署方式发生深远而重大的变化。随着5G、物联网时代的到来以及云计算应用的逐渐增加，传统的云计算技术已经无法满足终端侧“大连接、低时延、大带宽”的需求，边缘计算应运而生.
其实，近年来，计算工作负载一直在迁移：先是从本地数据中心迁移到云，现在日益从云数据中心迁移到更靠近所处理的数据源的“边缘”位置。旨在缩短数据的传输距离，从而消除带宽和延迟问题，最终提升应用和服务的性能和可靠性，并降低运行成本。
边缘计算可有效减小计算系统的延迟，减少数据传输带宽，缓解云计算中心压力，保护数据安全与隐私。本文分析了边缘计算的概念、发展历程、关键技术，总结了在工业互联网领域典型行业的需求，并提出了解决方案建议。
按照边缘计算产业联盟的定义，边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，充分利用整个路径上各种设备的处理能力，就地存储处理隐私和冗余数据，降低网络带宽占用，提高系统实时性和可用性，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私等方面的关键需求。
通俗来说，边缘计算就是将云端的计算存储能力下沉到网络边缘，用分布式的计算与存储在本地直接处理或解决特定的业务需求，用以满足不断出现的新业态对于网络高带宽、低延迟的硬性要求。
边缘计算体系架构
（1）设备接入
针对典型行业不同企业开发专用的数据采集联网设备，为非企业自主所有的外国设备装上“中国脑”，彻底改造国外的自动化控制系统；为专用设备配置数据采集端口，采用即插即用的方式，安全的从工业现场设备里实时获取数据并进行传输，解决不同设备制造商之间设备的互通互联，实现设备的泛在连接。
（2）协议转换
基于OPC UA设计工业网关设备，将现场各种工业设备、装置采用的标准或私有通信协议转化成标准OPC UA通讯协议。针对异构现场总线及以太网总线的不同报文结构的数据，通过标配数据接入模块，进行标准化报文拆解。工业网关应支持多种网络接口、总线协议与网络拓扑。
（3）边缘数据处理
部署边缘端设备实现边缘计算与云计算协同。基于边缘端设备，根据典型行业数据接入特点，基于流式数据分析对数据即来即处理，快速响应事件和不断变化的业务条件与需求。通过分布式边缘计算节点进行数据和知识的交换，支持计算、存储资源的横向弹性扩展，完成本地的实施决策和优化操作，同时将非实时数据聚合后送到云端处理，实现与云计算协同。
工业互联网领域典型行业由于数字化、智能化水平不一，对边缘计算的需求也不尽相同，但随着网络、计算、存储和安全等方面技术的不断提升，边缘计算将充分利用物端计算能力，实现设备的泛在连接和边缘管理。
可预见的是，随着应用在计算部署上的灵活性不断增加，云计算和边缘会走向融合，并越来越难以区分。当物联网中充满了随处可取、随处即用的计算能力时，“泛在计算”将应运而生。
