云计算体系新助力，拆解边缘计算寻找新机会

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1、目录一、追本溯源，看技术发展与局限性并存51.1云计算虽然强大，但是存在双重局限51.2CDN舒缓症状，但是难除根本5二、新技术孕育而生——边缘计算62.1边缘计算成为云计算的有力补充62.2边缘计算将有望加速CDN进化7三、边缘计算实现大效益9四、边缘计算成就大格局：云边协同扩大价值114.1云边协同是数字时代的选择114.2云边协同造就多场景应用升级124.2.1流媒体场景124.2.1.1云游戏134.2.2工业互联网场景144.2.2.1云边协同是工业互联网的重要支柱144.2.2.2经典案例15

2、五、梳理边缘计算的架构与核心要素155.1边缘计算的基本结构155.2从巨头公司寻找我国边缘计算架构关键元素165.2.1边缘计算要素之一：基础设备165.2.2边缘计算要素之二：计算平台185.2.3边缘计算要素之三：CDN18六、透析边缘计算基础资源架构核心技术196.1网络196.2计算206.3存储21七、投资策略227.1投资建议227.2投资策略22插图目录图1：通信发展史5图2：边缘计算在数据处理中的功能和位置6图3：分布式云示意图7图4：移动网络vCDN部署8图5：企业生成数据在集中式DC

3、或云端之外创建和处理的比例11图6：企业对边云计算应用需求11图7：物联网场景下云边协同12图8：工业物联网场景下云边协同14图9：分布式云示意图15图10：新华三产品17图11：边缘计算功能划分模块19图12：AI芯片目标领域20表格目录表1：边缘计算优势9表2：边缘计算与云计算协同点11表3：重点公司盈利预测(2019/11/21)23一、追本溯源，看技术发展与局限性并存1.1云计算虽然强大，但是存在双重局限数据处理离不开计算机运算。在数据时代，无论是人的活动还是机器的运作都会产生各种各样海量的数据。

4、在数据中，有一次性的数据，也存在有价值的数据，数据种类杂乱无章。对数据梳理和筛选需要投入大量的资源，而计算机运算是必不可少的资源。在本地计算机算力成本等限制下，越来越多的应用依赖着云计算，因而对于云计算算力的需求也在逐步加大。但云计算提供服务的同时，算力系统的优化也在同步进行中。云计算虽强大，但存在局限性。一般而言，当对数据进行处理时，若只通过云计算来进行数据处理，则数据处理存在拖沓的情况。从整个流程来看，所有数据先通过网络全部传输到中心机房，然后云计算进行处理，待处理完成后再将结果传输到相应位置。对于这

5、样数据处理会有两个较为突出的问题。其一是算力的时效性。数据反馈会出现延迟，海量数据传输是这个问题形成的主要原因，数据在有限的带宽资源中传输会出现阻塞的情况，进而使得响应时间加长。其二是算力的有效性。所有数据都会传输到中心机房，而其中部分数据是没有使用价值的，但因为缺少预处理的过程，而这些数据会导致云计算算力的浪费。1.2CDN舒缓症状，但是难除根本从中心到端的模式应用于各个通信时代。“中心-边缘-端”这种运作模式是从电信开始的，中心指的是程控交换中心，边缘是程控交换机，而电话则是终端。这一种运作模式在电信

6、网时代的到了充分的应用，也在一定程度上保证整个网络有序且有效的运作。而到互联网时代，这种模式得以延续，“数据中心-CDN-移动电话/PC”是这种其在互联网时代的应用。其中CDN（ContentDeliveryNetwork，内容分发网络）的设计是为了尽量避免网络拥挤的情况，为客户就近提供所需内容，达到提高用户访问网站的响应速度的目的。这种边缘化的设计能使得在线内容的分发或传输的到优化，进而提高网络效率和用户体验。传统CDN技术注重于缓存。在互联网时代，由于网络流量较少，互联网上的任何内容都可以通过CDN提

7、供，数据流里包含图像、文件下载、直播等。当我们从实际应用的层面来看，大部分互联网内容都是通过CDN传送。传统CDN除为计算机提供内容外，也为移动设备提供服务，大部分互联网设备的交互都需要基于CDN进行运作。传统CDN技术更注重的是缓存，服务器可理解为缓存服务器，它的运行需要中心平台的操作。图1：通信发展史资料来源：云计算开源产业联盟，传统CDN存在局限性，不能满足云计算+物联网时代。在云计算+物联网时代，由于数据大量爆发，所需要传输的数据将会以几何形式增加，对于整个网络的承载将会是一个极大的考验。从传统C

8、DN的运作模式来看，终端所产生的数据将需要回溯到中心云进行处理，在海量数据传输的情况下，将会出现使用成本和技术实现这两个较为突出的问题。首先在传统CDN使用费率上一直居高不下，其中最主要的原因是资费收取不够灵活，无法实现按需收取。而技术问题则表现在带宽上。以移动网为例，传统CDN系统一般部署在省级IDC机房，而非移动网络内部。因而，数据需要通过较长的传输路径才能到达数据中心。在流媒体、AR、VR等应用爆发的情形下，大流量数据将