边缘计算其实没那么难，这些方法帮你快速搞定部署问题

（根据华为云开发者联盟文章《边缘计算，其实没那么难》的核心观点整理）

边缘计算听起来好像是个特别高大上、特别复杂的技术，感觉离我们很遥远，但实际情况是，它的核心思想非常朴素，就是为了解决一个很实际的问题：让计算离数据产生的地方更近一点，想象一下，你家门口有个小卖部，你买瓶酱油走两步就到了，如果非要去几公里外的大超市，虽然酱油种类更多，但来回花费的时间、消耗的体力就很不划算，边缘计算就是这个“小卖部”，而传统的集中式云计算就是那个“大超市”。

为什么我们需要这个“小卖部”呢？主要是在某些场景下，去“大超市”的路实在不好走,文章里提到了几个关键原因：

第一，延迟太高受不了，比如自动驾驶汽车，它上面的传感器每秒钟都在收集大量数据，需要瞬间做出刹车、转向的决策，如果把这些数据全部传到遥远的云数据中心处理，等指令再传回来，可能车祸都已经发生了，边缘计算把计算能力放在车辆本地或者路边的单元里，就能实现毫秒级的响应,确保安全。

第二，网络带宽不够用，现在一个高清摄像头一天就能产生海量的视频数据，一个工厂可能有成百上千个这样的摄像头，如果所有原始数据都实时上传到云端，会占用巨大的网络带宽，成本高昂且效率低下，边缘计算节点可以现在本地对视频进行分析，只把有用的信息（比如发现异常入侵、设备故障）上传到云端,大大减轻了网络压力。

第三，数据隐私和安全，有些数据非常敏感，比如医院的医疗影像、工厂的生产配方，企业可能不希望这些原始数据离开自己的园区，边缘计算可以让数据在本地进行处理和分析，只有脱敏后的结果或模型更新的部分与云端同步,更好地满足了数据合规的要求。

明白了为什么需要边缘计算，接下来就是怎么把它用起来，也就是部署的问题，文章给出了一些非常实用的方法，帮助我们快速上手,而不是被复杂的概念吓倒。

从简单的场景开始，别想着一口吃成胖子。

你不是一定要一开始就搭建一个庞大的、覆盖全国的网络，可以从一个具体的、小规模的痛点入手，先在一个智能楼宇的项目里，尝试用一个小型的边缘设备去集中管理所有空调和照明系统的数据，实现本地的智能节能控制，成功之后，再把经验复制到安防监控、生产线的设备预测性维护等场景，这种“由点及面”的方式，风险低,见效快。

善用现成的工具和平台，别什么都自己从头造。

现在很多云服务商（比如文中提到的华为云等）都提供了成熟的边缘计算解决方案，它们已经把很多复杂的技术封装好了，比如边缘节点的远程管控、安全通信、应用一键部署等，可能就像使用一个简化版的云平台一样，你可以直接利用这些平台的能力，专注于开发自己的业务逻辑，而不需要去操心底层的基础设施怎么搭建、怎么维护,这能极大降低入门门槛和运维成本。

重视安全性，从一开始就把它设计进去。

边缘设备往往分布在物理环境复杂的现场，更容易被接触到，所以安全不能是事后才考虑的事情，文章建议，要从设备启动、网络连接、数据存储和访问控制等多个层面建立安全防护，确保设备是可信的，设备与云端的通信是加密的，对不同用户的访问权限进行严格的划分，采用成熟方案的好处就在于,这些安全机制往往已经内置其中了。

建立统一的运维管理视角。

当你部署了成千上万个边缘节点后，如何高效地管理它们就成了大问题，你不可能派工程师跑到每个地方去升级软件、处理故障，选择一个能提供统一管理平台的方案至关重要，这个平台应该能让你在云端就能清晰地看到所有边缘设备的运行状态，批量下发应用和更新，远程排查问题，实现“云端协同，集中管控”,这样才能保证大规模边缘应用的可维护性。

边缘计算并不是要取代云计算，而是云计算能力的延伸和补充，它解决的是云计算在实时性、带宽和隐私方面的天然短板，我们完全可以从实际需求出发，利用越来越成熟的工具和平台，采用循序渐进的策略，一步步地把边缘计算用起来，解决实实在在的业务问题，当你把它看作一个解决问题的工具，而不是一个深奥的理论时，就会发现，它真的没那么难。 整合自华为云开发者联盟《边缘计算，其实没那么难》一文的核心思想,并进行了口语化阐述）