近些年来我们一直在研究和发展物联网，希望通过专业的物联网设备把一些有价值的信息放在同一个互联网上，在互联网端提供一个服务器，能够进行统筹调度或者智能计算等服务。近五年中，物联网设备的数量已经大大超出我们的预期，这些设备包括智能手机、笔记本电脑、传感器、路由器、智能灯泡、智能洗衣机、智能手环、智能水表等等。根据物联网设备的增加趋势来看，到2020年为止，物联网设备的数量很可能会突破1.3亿个，数量的剧增将给我们的物联网行业带来新的挑战。

在传统的物联网场景中，我们是这样提供服务的：首先由终端，也就是我们的智能设备收集和产生数据，然后这些数据通过路由器被传送到服务商的云中心，云中心具有强大的存储能力和计算分析能力，当它得到大量终端传送过来的数据时，就开始分析和处理，然后自动地按照程序员的设定，精确地向各个终端发送指令，指导这些设备的工作。

以一台智能洗衣机为例，当它感应到自己积攒了一定数量的脏衣服之后，就会把这个情况通知给云中心，告诉云中心可以安排它洗衣服了。这个时候云中心会结合它过往收到的诸多电费和水费数据，分析出在什么时间段洗衣服比较经济，然后给智能洗衣机下达指令，在什么时间开始洗衣服的操作。如果这时智能洗衣机发现自己的洗衣液不够用了，也会把这个情况通知给云中心，云中心会开始分析过往这个家庭的主人下订单的习惯，他喜欢什么品牌、什么味道、多大容量的洗衣液，然后自动下订单购买洗衣液。

到目前为止云中心工作的都还很不错，但是我们要注意这样两点：一是云中心的服务会受到某一个异常节点的影响，也就是说在处理一个在流程上具有先后顺序的操作时，如果前面的流程没有被完成，后面的流程是不会开始进行的，中间卡住的话会使后面的步骤都停滞不前。二是物联网设备数量的增加会使服务响应时间变长，就像是去餐馆吃饭排队一样，当可以提供服务的桌子和服务人员都被占用的时候，后面还没有得到服务的人是要排队等待服务的，这对于用户体验是一种伤害。

因此我们提供了边缘计算这种方式，帮助云中心缓解压力，把云中心要进行的存储、处理、分析工作分担给其他部分去做，这样一方面能够在某个节点出现异常的时候仍保证部分功能可以正常使用，另一方面能够提高响应用户的速度，给用户更好的使用体验。边缘计算的主要思路是分布式工作，进行分布式工作的部件放在网络的边缘，也就是说，当我们之前提到过的那些物联网设备在传输到网关之前，还会经过一个边缘，这就是边缘节点。这些边缘节点具有一定的存储能力、计算能力和分析能力，会把一个局域网当中的设备信息经过筛选过滤、分析汇总之后再交给云中心处理。一些只需要在设备之间通信即可完成的工作，就不需要再传输给云中心处理，只需要在节点上处理就可以了。

科技的发展往往是实际生活中遇到的问题推动的，我们或许很多事做的都不尽完美，一段时间过后会发现当前的解决方案会被新的问题和手段轻松击溃，但是每一个勇敢的尝试都是我们前进路上的台阶，每一个台阶对我们走得更高更远都有贡献。