1.1.2 边缘计算的应用场景

边缘计算通过将计算存储能力与业务服务能力迁移到网络边缘，为移动运营商、服务提供商以及终端用户带来巨大价值，可以广泛应用在各个领域，这里对边缘计算典型应用场景做一下归纳总结。

（1）VR/AR

虚拟现实（Virtual Reality，VR）和增强现实（Augment Reality，AR）技术的出现彻底改变了用户与虚拟世界的交互方式。为保证用户体验，VR/AR的图片渲染需要具有很强的实时性。将VR/AR的计算任务卸载到边缘服务器或移动设备上，可以降低平均处理时延。边缘应用快速处理用户位置和摄像头图像数据，给用户实时提供辅助信息，通过本地化处理增强体验。

（2）智慧城市

智慧城市利用先进的信息技术，实现城市智慧式的管理和运行。阿里云提出的“城市大脑”的概念，实质是利用城市的数据资源来更好地管理城市。然而，智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构化的特点，同时涉及城市居民隐私和安全的问题，因此应用边缘计算模型，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气质量、光照强度、噪声水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中，边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵等。

（3）车联网

车联网一般认为是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。移动边缘计算技术（Mobile-Edge Computing，MEC）可以用于将车联网云扩展到广泛分布的移动基站环境中，并且使数据和应用能够在车辆附近部署。MEC服务器上运行的应用可以将接收到的事件信息转发给临近的MEC服务器，通过这种方式将已知的危险信息迅速传播给靠近事发地点的车辆。为用户提供路况通知、减少拥堵、感知其他车辆行为等服务。

（4）企业专网

很多企业通常采用自建专网方式处理企业内部大量本地数据访问及内部通信的需求，然而自建专网成本太高，给企业带来沉重的负担。MEC服务器可以根据事先配置的分流规则将内部用户访问本地网络的数据流直接转发给企业园区的本地网络，为用户提供本地连接以及本地访问的能力。企业的业务应用既可以部署在企业网络内部也可以直接部署在MEC服务器上。MEC为企业提供一个虚拟的RAN（Radio Access Network）。

（5）网络视频优化加速

TCP（Transmission Control Protocol）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议，传统的TCP针对有线网络设计，由于有线网络误码率较低，如果出现数据分组丢失或传输时延较大时，TCP会认为是网络拥堵，然后降低发送端数据分组发送数量，缓解或者避免网络拥塞。边缘部署可以给中心视频服务器提供动态网络分析信息，辅助TCP拥塞控制和码率适配，改善内容分发效率低下的情况。

（6）工业互联网

工业互联网是开放、全球化的网络，将机器、人、数据连接起来，是全球工业系统与高级计算、分析与传感技术、互联网的高度融合。但是在工业互联网领域的应用实践中，对于工业实时控制及边缘设备安全隐私的要求较高，并且产生的数据需要本地化处理，因此将边缘计算应用于工业互联网成为行业发展的方向。边缘计算应用于工业互联网有3个优势。

1）改善性能，工业生产中常见的报警、分析等应用在靠近数据生产者的地方处理和决策会更快，通过减少与云数据中心的通信可以增加边缘处理的弹性。

2）保证数据安全和隐私，可以避免数据传输到共享数据中心后数据暴露等带来的安全隐私问题。

3）减少操作成本，通过在边缘做计算处理，可以减少边缘设备和数据中心的数据传输量和带宽，从而减少了工业生产中由网络、云数据中心计算和存储带来的成本。

边缘计算应用场景远不止上面介绍的6种，这里仅是简单举例，典型的应用将在本书第3章详细介绍。