什么是边缘计算？

越来越多服务宣称使用边缘计算技术。那么，到底什么是边缘计算呢？

根据定义，边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，它将计算、存储和网络资源从传统的集中式数据中心移到网络的边缘节点，即靠近数据源或用户的位置。这样可以减少数据在网络中的传输距离，降低延迟，提高实时处理能力，并且节省带宽。

试想一下，汽车自动驾驶需要极为快速的识别能力，因为网络延迟的存在，不可能实时将采集的数据提交给服务器分析再等待返回。所以就要求汽车本身有一定的计算分析能力，仅和服务器交换少量时效性要求不高的数据，这种就属于边缘计算了。

边缘计算无处不在

随着智能化的发展，越来越多的设备开始具备联网功能，逐渐形成万物互联的景象。

上面说的车联网只是物联网的一种，我们平时接触最多的其实是智能家居。智能门锁、网络摄像头、空调、热水器、冰箱、洗衣机、烘干机、扫地机器人，这些智能家用电器几年前就开始进入寻常百姓家，近来智能窗帘、智能灯具也开始慢慢普及。

所有这些设备都需要联网，如果一切都交由服务器计算，那么不仅企业难堪重负，用户体验也一定会很糟糕。

以网络摄像头为例：大家都愈发重视安全，因此现在的摄像头功能越来越丰富，比如人物检测、物品移动检测、婴儿哭声检测等等，这就要求摄像头具有在本地进行图形计算和音频计算的能力，以便迅速做出判断，而非简单地执行录制和上传。

边缘计算的安全问题与应对方案

从设计上看，边缘计算在隐私保护上具有先天优势。因为很多计算都是在本地完成的，不需要上传到服务器，因此可以减少传输阶段和服务器上的隐私泄露。但在实际中，如果边缘设备的安全性不足，那么相比由专业人员维护的服务器则更容易被攻破，从而导致本地数据泄露。

这个问题常发生于路由器和摄像头上，前者几乎家家都在使用，后者则因为隐私相关，很受黑客的关注。大部分家庭用户毕竟不是专业的，很多时候无法正确设置家里的联网设备，使用简单密码、默认密码、空口令的现象普遍存在。而且很多物联网设备的固件本身存在漏洞，大多用户也没有保持更新的意识，这就更加降低了黑客批量攻击的成本。

另外，边缘设备既可以计算又可以联网，可以看作具有简单功能的计算机。一旦攻击者掌握了大量边缘设备，就可以下发命令同时攻击相同目标，这就是我们所说的 DDoS. 可以说，物联网的飞速发展使得 DDoS 攻击更加普遍，更加产业化。

很明显，应对方案也要从两手抓。

对于生产制造商，首先要使用强大的加密技术，避免数据在存储和传输过程中被破解或明文获取；其次要设置强制身份验证和访问管理，避免空口令、默认口令、简单密码的使用；在产品上市后，应继续改进，定期更新安全补丁或推送新固件，避免漏洞被攻击者利用。

对于用户，则应该认真关注每一个联网设备的安全性。根据产品手册做好安全设备，使用复杂的密码保护设备；当收到更新提示时，应尽快更新设备，及时封堵漏洞。这样才能最大程度避免被攻击。

PCDN 是否属于边缘计算？

视频比文字、图片包含更多信息，同时有占用更多带宽。传统视频平台、短视频平台的崛起，使网络带宽需求量飙升。将视频分发、缓存在终端设备上，当其他用户访问相同资源时从就近的终端中加载资源，就成为平台降本增效的好方法。

PCDN（Peer-to-Peer Content Delivery Network，即对等内容分发网络）可以被视为边缘计算的一种形式。

假设邻居 A 和 B 都是某个视频 APP 的用户，且近期都迷上了同一个视频系列。当 A 观看完视频，这些视频文件并没有立刻删除，而是缓存在 APP 中。当 B 点开相同视频时，服务器不会直接向 B 的手机下发视频文件，而是让 B 手机的 APP 从 A 手机的 APP 拉取资源。当 B 需要的视频在 A 手机上有缓存时，同样可以从 A 手机拉取资源。

本来 PCDN 是多赢的设计——平台节省计算、存储和带宽成本，终端用户互帮互助，可以用更快的速度加载资源。但是渐渐地，出现了专门利用 PCDN 盈利的公司和组织，PCDN 开始被滥用。

第一类情况是家里的网络电视、手机 APP 持续在后台上传数据，导致家用宽带的上行被占满，导致网络卡顿。特别是网络电视，其本身播放视频的同时可以缓存资源，为了快速启动，往往采用安卓的息屏待机模式，而非真正的关机，因此可以持续地上传数据，为电视厂家、电视 APP 开发者盈利。