隨著物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，萬物互聯(lián)的智能化時代已經(jīng)到來。預計2020年全球?qū)⒂谐^500億的終端、2120億的傳感器，其中我國約占全球數(shù)量的7%左右，大約35億的終端，150億的傳感器，其節(jié)點規(guī)模遠遠大于互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)接入節(jié)點數(shù)量呈爆發(fā)性增長趨勢；每個物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點都會產(chǎn)生大量的實時數(shù)據(jù)，預測到2020年，全球數(shù)據(jù)總量將大于40zB；物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，對網(wǎng)絡傳輸?shù)膶崟r性和網(wǎng)絡帶寬提出了新的挑戰(zhàn)，對數(shù)據(jù)的存儲、分析處理等也提出了新要求。
面對龐大的物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點數(shù)和海量的數(shù)據(jù)總量，只有通過提升邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)計算處理能力才能滿足萬物互聯(lián)的智能化時代的需求。智能化的核心是智能系統(tǒng)，智能系統(tǒng)主要由感知系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、執(zhí)行與反饋系統(tǒng)組成。另外，從支撐智能系統(tǒng)的信息系統(tǒng)角度看，數(shù)據(jù)的存儲、分析、決策也必然是分布式的，而不可能是集中式的，應該類似于人的大腦、神經(jīng)中樞、神經(jīng)元、神經(jīng)末梢的分布式架構，如下圖所示：
邊緣計算架構圖
在萬物互聯(lián)的智能化時代，如果僅采用中心云計算模式（中心云），已經(jīng)不能滿足高效地處理網(wǎng)絡邊緣端所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。針對邊緣側(cè)數(shù)據(jù)量大，本地應用系統(tǒng)多，實時性要求強，在網(wǎng)絡邊緣端增加執(zhí)行任務計算和數(shù)據(jù)分析的處理能力成為必要，我們把分布在網(wǎng)絡邊緣端，提供實時數(shù)處理、分析決策的小規(guī)模云數(shù)據(jù)中心稱為邊緣云。
邊緣云處于物聯(lián)網(wǎng)終端和中心云之間，是邊緣計算的神經(jīng)中樞。在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)提供存儲、計算和應用等服務，其網(wǎng)絡拓撲結(jié)構如下：
邊緣云網(wǎng)絡拓撲圖
