算力边缘化，催生了现时代的更多商业机会。
相比完全基于云的传统模型，新的场景需要更为去中心化的计算和组网方式，这推动了边缘计算从概念阶段向早期部署过渡。
随着市场和行业客户对边缘计算的关注度逐渐增加，越来越多ICT综合解决方案提供商开始构建覆盖边缘计算、核心数据中心和云计算的整体架构，同时围绕边缘计算也产生了一批新的创业企业。哪里有应用痛点和需求，哪里就有创新和新的市场。
边缘计算正带来一场新的计算风暴和商业机会。
从云计算到边缘计算
数据时代，最不缺的就是数据。IDC早前发布的《数据时代2025》报告指出，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。
但在海量的数据中，既包括一次性的数据，又包括有价值的数据，数据种类杂乱无章。想要对数据进行梳理和筛选，离不开计算机运算。
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。当然，云计算提供服务的同时，算力系统的优化也在同步进行中。
然而，云计算虽强大，却也存在其局限性。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，则不可避免导致数据处理的拖沓情况。
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，随后，通过云计算进行处理，待处理完成后，再将结果传输到相应位置。而对于这样数据处理会有两个较为突出的问题。
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。二是算力的有效性。所有数据都会传输到中心机房，但其中部分数据是没有使用价值的。正是因为缺少预处理的过程，这些数据会导致云计算算力的浪费。
中心-边缘-端的运作模式适时解救了云计算的困墘，并在电信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。其中，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。
互联网时代，中心-边缘-端模式得以延续。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(Content Delivery Network，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。
然而，传统 CDN存在局限性，传统 CDN注重缓存，这显然不能满足云计算+物联网时代。在云计算+物联网时代，数据大量爆发，所需要传输的数据将会以几何形式增加，这对于整个网络的承载将会是一个极大的考验。
从传统 CDN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。
从使用成本来看，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。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。
显然，传统CDN已不能满足云计算+物联网时代日渐增加海量数据的存储、计算及交互需求的需求。为提升数据处理的时效性与有效性，边缘计算应运而生。
这个边就代表了边缘的节点，边缘计算顾名思义，指在靠近端或数据源头的，为中心平台就近提供端的计算服务。边缘计算的理念和章鱼有些类似，这里的节点可以理解为章鱼的触角，属于分布式计算的一种。
在更靠近终端的网络边缘上提供服务是边缘计算最大的特点。对于这样的设计，能满足各行业在数字化上敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。其所具备的优势对智能化具有促进作用，串联起物理和数字两个世界。
生活在边缘
作为继分布式计算、网格计算、 云计算之后的又一新型计算模型，边缘计算是以云计算为核心，以现代通信网络为途径，以海量智能终端为前沿，集云、网、端、智四位一体的新型计算模型。可以说，边缘计算是解决未来数字化难题的重要路径。
当然，对边缘计算的接纳与开发也需要经历一个漫长的过程。美国容错技术有限公司首席技术官John Vicente将边缘计算的成熟度分为四个等级，从1.0的孤立的静态系统到4.0的无形的自适应、自管理系统。
边缘计算 1.0是关于如何安全、管理和连接机器和设备以启用数字边缘。这一阶段只具备在数字世界中成功实现业务运营所需要的基本能力。
在2.0阶段，边缘计算将开始采用开放的、软件定义的技术。软件定义技术是指从底层计算机硬件中提取出各项功能，并使这些功能能够在软件中执行。
比如，借助软件定义网络(SDN)技术，企业从集中控制平台上修改包括路由表、配置和策略在内的各种属性，而不必逐一修改各交换机的属性，从而更轻松地管理网络。同样，软件定义的技术也促成了基于云技术的安全服务的实现，使企业无需自己拥有运行防火墙和入侵检测/防护系统等。
边缘计算 3.0阶段，IT和OT将实现真正的融合，具备了一系列弹性和实时能力。如今，仍然有很多IT未触达的工业领域。例如，工厂需要机械控制系统来执行确定性行为，并保障安全性。这些控制系统诞生于操作技术领域，而不是信息技术产业。
落实边缘计算 3.0的功能是成功迈向边缘计算 4.0转变的必要条件。在边缘计算 4.0阶段，IT和OT基础设施和运营将与人工智能(AI)相融合，一个自管理、自愈和自动化的工业领域即将诞生。一旦机器出现问题，AI系统就能进行诊断并进行修复—无需人工干预。
就目前来看，边缘计算仍处于起步阶段，但却已经展现出了生生力量。根据中国移动发布的《中国移动边缘计算白皮书》，目前智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网4个垂直领域对边缘计算的需求最为明确。
在智能制造领域，工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集，并进行数据过滤、清洗等实时处理。同时，边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力，实现碎片化工业网络的统一接入。
在智慧城市领域，应用主要集中在智慧楼宇、物流和视频监控几个场景。边缘计算可以实现对楼宇各项运行参数的现场采集分析，并提供预测性维护的能力;对冷链运输的车辆和货物进行监控和预警;利用本地部署的 GPU服务器，实现毫秒级的人脸识别、物体识别等智能图像分析。
在直播游戏领域，边缘计算可以为 CDN 提供丰富的存储资源，并在更加靠近用户的位置提供音视频的渲染能力，让云桌面，云游戏等新型业务模式成为可能。特别在AR/VR场景中，边缘计算的引入可以大幅降低 AR/VR终端设备的复杂度，从而降低成本，促进整体产业的高速发展。
在车联网领域，业务对时延的需求非常苛刻。边缘计算可以为防碰撞、编队等自动辅助驾驶业务提供毫秒级的时延保证，同时可以在基站本地提供算力，支撑高精度地图的相关数据处理和分析，更好地支持视线盲区的预警业务。
边缘计算的应用场景，已逐渐覆盖到制造、运输、公共事业、医疗保健、零售等诸多领域。尽管目前多是项目试验及小规模部署的阶段，但放眼至不久的未来，因边缘计算而带起的新兴产业收入无疑非常可观。
谁在做边缘计算的生意?
Gartner认为，到2025年，大约超过75%的数据将在边缘侧处理，为边缘计算产业带来巨大的发展机遇。
同时，IBM商业价值研究院2019年发布的边缘计算调研报告《为何边缘计算成为企业的重投领域》显示，仅需三年，边缘投资的平均回报率可达到6%。能源和公共事业的高管对边缘计算的投资回报尤其乐观，预计平均投资回报率将接近10%;汽车行业高管紧随其后，预计为8%。
边缘计算将带来更多的商业机会成为不争的事实和未来的趋势。仅2020全年，根据IT桔子的收录，有22家边缘计算相关的企业获得融资。
目前，国内各从业者积极投身尚在起步阶段的边缘计算，其中包括三大运营商、主要网络设备提供商(华为、Nokia和中兴)以及中国大型云服务企业(阿里巴巴、腾讯和百度)。众多小型ICT公司、云和边缘技术专业公司、垂直行业也纷纷加入，寻求边缘新业务和解决方案的机会。
从上游的芯片、模组到中游的运营商、通信设备商以及云平台厂商，再到下游的终端设备厂商和行业应用商，整个产业链充斥着边缘计算的商业价值分析与投资。
此外，中国企业对边缘计算的认知日益提高。GSMA智库全球企业物联网调查显示，76%的中国企业计划在未来部署物联网时采用5G技术。虽然在许多国家，5G的速度增益似乎是其最引人注目的能力，但中国企业(相对于其他区域)对5G能够提供的其他网络能力(包括网络切片、边缘计算、低时延)有更强的认知。
中国运营商早期的合作和试点促进了这种认知的提高，企业广泛使用边缘计算能力的意愿就证明了这一点。将近一半的中国企业认为其未来物联网部署需要具备边缘能力，而在美国和欧洲，这一比例不到40%。制造业和运输业尤为突出，与平均水平相比，这些行业的公司更期望通过探索边缘计算技术助力业务发展。
而在美国，为了在边缘计算市场中分一杯羹，美国五大科技巨头Facebook、Amazon、Microsoft、Google和Apple也