边缘计算：5G时代的商业变革与重构

风电场业主最烦恼的事情在于随着风机（风力发电机组）运行年限的增加（一般风机出质保的时间大约是5年），他们感觉自己越来越无法监控这个老家伙的状况了。不是说风电场没有风机状态监控系统，一般风电场都有很先进的SCADA监控系统，毕竟少则几个亿，多则几十亿的投资，盲人摸象肯定是不行的。但风电场的SCADA系统都是结果监控的，简单的说就是风机出事了或者快出事了才能判断出了。一般风机运行前5年，风机大部件还很新的时候，结果监控也未尝不可。但随着风机运行年限的增加，业主会越来越感觉到过程状态监控的重要性，于是大量的大部件监控传感器增加到这个上千万的大家伙上，像家庭医生那样随时监控着这个大家伙的身体。CMS监控着风机机械传动链的磨损状况，叶片内置传感器或者毫米波雷达一刻不停的监控风机叶片的微小裂痕以及扫塔风险，螺栓在线超声波检测传感器时刻检测着大家伙的每一颗螺栓。。。大量的传感设备配备到传统的风电场，每一个传感设备通过边缘计算将低延时的数据进行在线分析，再将分析好的数据发给scada，这样就形成了一个智慧风电场维护的系统，这个系统就像一位家庭医生一样时刻健康着风力发电设备的状态，一有微恙立刻报告scada对机组进行预防性维护，从而大大延长了机组的寿命。 这是一个典型的边缘计算运用的案例，我很熟是因为我在这个行业里呆了12年。这样的案例大量的运用在视觉捕捉、智能安防、自动驾驶、智慧工厂等每一个工业和商业角落。世界发展如此之快以至于我常常觉得很虚幻，有时候我甚至觉得当整个世界通过传感器+边缘计算+云中心形成了万物互联（事实上我觉得100年内万物互联就有可能实现），我们人类是不是真会感觉自己活在一个游戏世界里，所有的状态都在计算之中，这是人类的幸运抑或不幸？ 但不管怎样，我们还是要往万物互联这条道路上走。我们别无选择因为那就是人生。 每天读书一小时，终难变成自由人。

边缘计算是云计算的局部，比云计算有精准，高效，成本低，安全性强等特点，又跟云计划成一体。

可惜没解决我的问题：跟5G的关联在哪里，运营商在产业链中的角色定位如何？

了解“边缘计算”运用场景和基础概念而读书。

本书介绍了边缘计算相关概念，场景以及当下国内外公司技术进展，对理解边缘计算还是有帮助的。

这本书咋没有后记，还挺不习惯的。之前在看关于5G的书时候就有提到过边缘计算，但是都没有深入地对此展开，我看得也是挺疑惑的，这边缘计算到底是个什么。现在专门阅读这本书之后算是有了一个大概的轮廓了。边缘计算如同一个个小的便利店，在便利店里就可以完成我们日常生活，比如买个水之类的，云计算就如同大卖场，在大卖场里可以买到更丰富更贵的产品，比如电脑，洗衣机。边缘计算贴近数据源，及时的处理数据，然后将其中有价值的数据传输到云端。这样做有3个好处，1、及时响应。2、上传处理过的数据，节省云的算力3、关键数据可以提前处理，提高数据安全。由于边缘计算靠近数据源的特点，就对其提出特殊的要求：1、数据源众多，数据标准，网络标准需要考虑。2、靠近数据源，一方面意味着针对专门的业务，一方面数据源处环境恶劣，因此边缘计算设备既需要可以快速处理业务有需要低能耗高算力。3、数据安全，如何保证数据在边缘计算设备中防止被攻击，保护数据是个问题。 这本书还提到了很多公司在边缘计算中的实际应用，还是挺有意思的，这些案例可以加深对于边缘计算的理解，阅读这本书后，边缘计算不再那么神秘，这种感觉挺不错的。

把边缘计算及边缘计算面临的问题都讲讲清楚了，对小白来说很好。万物互联的时代对于边缘设备的要求其实挺高，成本要低，还要有数据存储，数据计算的功能，各个节点之间还要通信，还要具有安全性可靠性，自我感觉这是对物联网控制芯片的性能提出了要求。边缘计算的标准还未曾普及，语言标准，传输协议等标准有待完善 ，就看那家物联网公司横空出世统一江湖，期待……

科普入门，把边缘计算讲清楚，5G的核心能力就是对边缘计算的支持，边缘计算是万物互联的基础，也是VRAR空间计算和交互感知所依赖的技术。可惜案例缺了点深度，毕竟是偏重于应用的介绍，与5G的关系可以参考移动李正茂写的5G+如何改变社会那本书。

5G几乎没提到、全书大多是概念与材料的堆砌，但还是会有一些启发：边缘计算的业务逻辑（云边协同）、其价值是怎样的（减少对集中式云中心的计算、存储、网络压力，满足实时性、可靠性、安全性、智能化方面的场景化需求）。 工业物联网时代，也是“新机器”时代，云服务与应用、物联网、边缘智能、基于大数据的深度学习，确实能够创造很多应用，改造各行业，存在很多想象空间，尤其在工业、电力能源、安防监控、智慧城市、智能交通等领域。其中在制造业领域，同时存在边缘计算的两种类型：基于时序数据的边缘计算（如传感器采集数据，做预测性维护）和基于机器视觉的边缘计算（非结构化、半结构化图像数据，做瑕疵检测、目标识别）。而在安防领域，AI智能视频分析、边缘智能设备、人脸/车辆识别甚至云平台、AI加速芯片与算法已开始大范围落地。 至于5G对这些有哪些影响？还是不能理解清楚，基于4G移动通信作想象，也许还是在VR/视频、监控传输、车联网等率先应用。

没啥价值。对时延要求高，或则边缘到中心的流量大，边缘计算才有必要。缺点成本高。难点中心与边缘的交互如何设计，一点都没有说。