被边缘计算这个概念诱惑已久，前不久才认真调研了一下所有的公有云服务商，看到行业对于边缘计算虽然需求旺盛，但是主要集中在私有云场景，公有云服务商的边缘计算开展的并不那么广泛，多数还是与CDN、IOT结合在一起。整体看，云服务商对边缘云的理解和规划一直在调整：最初认为每基站下一朵云，现在重视规模效应；从单纯5G边缘云，到边缘+物联网+混合云统一规划。AWS2017-2019年分别发布GreenGrass IoT、Outpost、Local Zone和WaveLength Zone，形成了“固移物三类边缘、五个场景”、“一体机交付”等行业标杆。下图是对AWS边缘计算的一个总结概括：

一、边缘公有云（边缘云广域场景）

相比于公有云中心节点，边缘公有云是一种更为昂贵的资源，因为这种资源是又要大，又要小的资源，为什么这么说呢，因为边缘提供了就近接入（规模大不了），而且要保持弹性伸缩（规模小不了）。是一对矛盾体，因此边缘公有云很难形成规模效应，就算以节点数量取胜，那么每个节点内部还是不能够实现资源共享、难以发挥云计算的效益。这也是为啥大家喊得响，但是业务却不太多的现状。但是是否边缘公有云就没有前途？这种观点也是有失偏颇的。这是因为新业务的需求正在逐步攀升，特别是大流量的多媒体业务，例如：A/VR、高清监控、云游戏等等。这些业务难保不出现一个“杀手级”业务，因此要继续跟踪研判、科研创新！但是这种业务很大可能性是一种目前不存在的新业务。

二、边缘私有云+网+公有云

与此同时，边缘私有云发展的如火如荼，特别是各种行业需求，简直太多了。这是各种智慧行业业务带来的旺盛需求。为了降低传输成本，必然会在园区建设算力，这才是符合价值规律的。但是，当边缘私有云发展到一定程度，就不得不和公有云结合起来，也就边缘私有云+网络+公有云，形成混合云（多云）解决方案的场景。这种场景越来越引发行业的关注。对于公有云的使用有几种方式：

（1）【数据协同】持久保存有价值的数据。绝不要忽视数据规模增长对企业的压力

（2）【模型/算力协同】数据模型同步。在公有云做训练，在边缘私有云做推理。这种场景确实也正确，但是如何解决增量化训练也是一个挑战

（3）【业务协同】业务协同。这个更为复杂，往往涉及到分布式大型企业（或者异地）的多场所管理协同。例如ERP在公有云，但是MES在现场的情况。场景会非常多

（4）【云网边端】智能机器人。这个场景是未来，未来很大可能是云边端协同的机器人。最近看到BD开始零售使用的Spot（7.5万美元），这就是一个很好的信号，未来属于机器人！