收好！全新边缘计算知识图谱（思维导图）
随着5G、物联网时代的到来，经济和社会发展正在迈向以数据为中心的数字化、智能化、网络化世界，发展趋势是“万物感知、万物互联、万物智能”。
由于传统云计算技术已经无法满足智能社会应用场景对“大连接、低时延、大带宽、低成本”的需求，当今世界先进国家正在大力发展边缘计算。
边缘计算是与人工智能、深度学习、区块链技术并列，是当今世界性热点新兴技术，受到学术界、工业界以及政府部门极大关注，被认为是继物联网和人工智能之后下一个热门技术。
在物联网中引入边缘计算，物联网的计算能力、数据处理能力将不断丰富、不断提高，物联网应用场景也将越来越多样化、智能化、高效化。
目前，边缘计算可覆盖汽车、交通、制造、医疗、媒体和娱乐、教育、能源、公共安全、零售、物流等典型应用场景，各自关联到多个具体的行业领域，提供无人驾驶、监测与追踪、实时自动化、智能监控、增强型视频服务、远程操控、危险和维护传感、增强现实等基本服务。
一、什么是边缘计算
关于边缘计算的本质概念，美国韦恩州立大学施巍松教授、中国边缘计算产业联盟、ISO(国际标准化组织)、ETSI（欧洲电信标准协会)都从不同角度定义了边缘计算。
【美国韦恩州立大学施巍松教授】边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模型，边缘计算操作的对象包括来自于云服务的下行数据和来自于万物互联服务的上行数据，而边缘计算的边缘是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算和网络资源。 【中国边缘计算产业联盟】边缘计算是指靠近物或者数据源头的网络边缘侧，融合了网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全隐私等方面的关键需求。 【ISO(国际标准化组织)】边缘计算是将主要处理和数据存储放在网络的边缘节点的分布式计算形式。
【ETSI（欧洲电信标准协会)】边缘计算，是在在移动网络边缘提供IT服务环境和计算能力，强调靠近移动用户，以减少网络操作和服务交付的时延，提高用户体验。
综上所述，边缘计算基本概念就是：在靠近物或数据源头的一侧，采用集成“网络-计算-存储-应用”等核心能力的开放平台，就近提供智能计算和服务的新型计算范式。
二、为什么要边缘计算？
物联网的发展开启了万物互联时代，特别是接入无线网的智能设备数量的快速增长和应用的多样化，网络终端设备产生了海量数据，给核心网络带宽造成巨大压力。
传统云计算技术是将设备产生、收集到的所有数据通过网络传输到云计算中心，由云计算中心解决集中式存储、处理和分析等问题，计算后再回传至终端设备。由于云服务器和终端设备物理位置之间的距离限制，集中处理和存储数据的云计算模式面临着延迟、带宽、能耗、安全等方面的问题。
传统云计算集中存储与计算的模式已经无法满足各种垂直行业对于时延、带宽、算力的需求。(例如，VR/AR要求时延低于15ms，自动驾驶、智能制造等应用要求网络延迟在10ms以下)。
边缘计算在靠近物或数据源的一侧，就近提供近端网络、数据、计算和存储服务，可以有效地减少系统时延，减少数据传输带宽，提高系统的可靠性，保护数据安全和隐私。
作为云计算概念的延伸，边缘计算在整个数据汇聚过程中实现对数据的智能分析和处理，集云、网、端、智为一体，成为一种继云计算之后的又一新型计算模型。
云计算中心相当于人的大脑，而边缘计算服务相当于人的神经末梢，日常生活中很多行动感知和反应，由分布在手足上的神经末梢处理即可，并需要不经过大脑。
三、边缘计算的技术架构
边缘计算的基本架构就是“端-边-云”三层架构，包括终端层、边缘层和云层。
云计算层--接收来自边缘层的数据进行分析处理，可执行复杂的计算任务。
边缘层--对终端设备上传的数据进行计算和存储，也可以对收集的数据进行预处理，再把预处理的数据上传至云计算层。
终端层--负责收集原始数据，并上传至边缘层进行计算和存储。用户所接触的通常是终端层，例如传感器、智能手机、智能车辆、智能卡、读卡器等各类具有数字化物联网设备。
边缘计算涉及到的很多关键技术，总体可以归纳为设备域、网络域、数据域、应用域四类技术。