邊緣計算與CDN的區別是什麼？只是增加了存儲計算的功能嗎？

1.邊緣計算是CDN的升級嗎？
2.邊緣計算是否比CDN更靠近數據源？
3邊緣計算能貼近用戶到什麼程度？可否部署到路由結點上，來分擔用戶和伺服器計算量？

邊緣計算現在有兩種解讀，一個是類似iot，每一個節點相當於獨立計算單元；一個是Akamai提出的在cdn上的lambda，最出名的現在是aws的lambda@edge。

從樓主的提問感覺問的像是第二種，不過上面幾個回帖的通通再說第一種

什麼是CDN？

CDN即內容分發網路，其目的是使用戶可就近取得所需內容，解決Internet網路擁擠的狀況，提高用戶訪問網站的響應速度。CDN是邊緣伺服器的網路，提供在線內容的優化分發或傳送。大量的邊緣伺服器協同工作，通過私有全球骨幹網傳輸數據，繞過大部分擁擠的公共和互聯網服務提供商（ISP）網路，從而提高內容交付的速度和效率。CDN的主要目標是通過減少將內容和富媒體傳輸到用戶的互聯網設備所需的時間來提高Web性能。

互聯網上的任何內容都可以通過CDN提供。例如。圖像、樣式表、JavaScript文件、文件下載、直播、遊戲等等。事實上，大部分互聯網已經通過CDN傳送，任何連接到互聯網的設備都會與CDN進行交互，因為CDN不僅用於提供計算機上的內容，還用於移動設備、智能電視、機頂盒和許多其他需要快速、可靠、安全在線傳輸數據的連接設備。

什麼是邊緣計算？

邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網路、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台，就近提供最近端服務。邊緣計算是一種分散式運算的架構，具有分散的處理能力，支持移動計算和物聯網（IoT）技術。在這種架構下，邊緣計算可以在本地處理或存儲關鍵數據，並將所有接收的數據推送到中央數據中心或雲存儲庫。邊緣計算在本地對數據進行分類，將部分數據放在本地處理，從而減少了到中央存儲庫的回程流量，可以加快資料的處理與傳送速度，減少延遲。

目前，邊緣計算終極的使用場景是自動駕駛，因為邊緣計算可以實現數據流加速，包括實時數據處理，無延遲。由於自動駕駛的特殊性，我們無法將其眾多感測器發送到雲端並等待響應，延遲的存在是完全不能夠接受的。邊緣計算的使用場景還包括CDN、物聯網、智能安防以及區塊鏈等。

CDN與邊緣計算的聯繫

邊緣計算和CDN的共同點就是要求傳輸能力，要儘可能接近數據產生的地方。CDN需要傳輸和存儲大量內容數據，而邊緣計算恰好可以提供存儲服務，那麼對於兩者來說部署方式類似，都是接近網路邊緣，帶寬線路可以復用。

邊緣計算的主要計算節點以及應用分散式部署在靠近終端的數據中心，這使得在服務的響應性能、還有可靠性方面都高於傳統中心化的雲計算概念，而CDN的節點正好可以充分復用起來，提供計算服務。

CDN與邊緣計算的區別

CDN概念中的邊緣是藉助緩存數據，提高節點傳輸數據的能力，側重點在於傳輸能力。邊緣計算實際上是利用靠近數據源的邊緣地帶來進行數據計算分類，邊緣計算的側重點在於計算能力。

由此可見，CDN與邊緣計算的主要思想不同，CDN最後還是會將數據回溯到數據中心進行處理，這樣成本依舊很高。而邊緣計算不需要將每條數據都傳送到雲，只需利用數據邊緣的設備來進行數據計算處理，能夠減少從設備到雲端的數據流量。所以，邊緣計算能夠減緩數據爆炸、網路流量的壓力，在進行雲端傳輸時通過邊緣節點進行一部分簡單的數據處理，從而減少設備響應時間、降低延遲。

從CDN到邊緣計算

從CDN到邊緣計算的過渡是勢在必行的。由於當前高清視頻、VR/AR、大數據、物聯網、人工智慧急速發展，傳統CDN將數據回溯到中心雲的做法成本太高，很難滿足日益增加的海量數據的存儲、計算及交互需求。所以CDN必須從傳統的以緩存業務為中心的IO密集型系統演化為邊緣計算系統，構架內容計算網路，以解決未來物聯網帶來的連接挑戰，在這一過程中，CDN行業也必將完成二次迭代。

未來的物聯網、AR/VR場景、大數據和人工智慧行業實際上對近場計算都有著極強的需求，邊緣計算能夠保障大量的計算需要是在離終端很近的區域完成，並且實現低延時服務。

從CDN拓展到邊緣計算的企業

CDN與生俱來的邊緣節點屬性令其在邊緣計算市場具備先發優勢，CDN本身就是邊緣計算的雛形。從這個角度來看，從CDN拓展到邊緣計算在技術的實現上更容易，當然大家也是這麼做的。

思科和Reliance Jio現在正在共同利用多接入邊緣計算的強大功能，從一個用例開始，通過開發移動內容分發網路（CDN）進一步優化和增強網路視頻體驗。在該概念中，CDN被集成到移動LTE網路中，藉助移動CDN，移動運營商可以通過邊緣cloudlet提供內容，從而以更低的延遲和更高的性能提供更好的用戶體驗。

愛立信表示在邊緣計算興起之前，CDN一直都是邊緣網路的代表，但是CDN的主要目的是本地化存儲，而不是進行本地化計算。現在，愛立信希望將兩者結合起來。在世界移動大會上，愛立信的CDN業務開發總監理Richard Dawson展示了該公司的統一分發網路解決方案。

阿里雲認為傳統雲計算的中心計算必須要結合邊緣計算，通過「雲+邊+端」三位一體的計算模式，可以實現更加實時的響應。今年3月，阿里雲推出了首個IoT邊緣計算產品Link Edge，其邊緣計算的第二個產品是邊緣節點服務ENS。目前，阿里雲CDN有節點數1300多個，覆蓋了70多個國家和地區，擁有近90T的帶寬能力。

騰訊雲尚未推出基於邊緣的開放框架，但其表示未來會設計CDN的整體框架，將CDN節點下沉到邊緣，更接近用戶。對於騰訊雲來說，未來CDN體系還包含了AI+邊緣計算+物聯網。

網宿科技力推邊緣計算，網宿科技表示邊緣計算是CDN網路智能化的一個必要的條件。早在2016年網宿科技就率先在業內提出了CDN的下一步發展方向是邊緣計算。目前，網宿科技會逐步地推出邊緣的平台服務，在微服務這一塊網宿科技已經可以支持客戶在邊緣計算平台進行實現。

總結

總的來說，未來的CDN需要大量的邊緣設備，無論是從CDN轉向邊緣計算，還是在原有的CDN體系中加入邊緣計算的概念，利用邊緣計算來提升CDN自身競爭力都是不錯的選擇，邊緣計算能夠助力CDN更智能、高效和穩定。邊緣計算前景廣闊，預計未來超過50%的數據需要在網路邊緣側分析、處理與儲存，這還需邊緣計算來大展拳腳。

邊緣計算是新的領域, 包含新的應用, 不是CDN的升級。CDN提供了內容分發，廣義上的互聯網帶寬服務。邊緣計算注意有「計算」兩個字，可以提供邊緣算力，不純是一種帶寬輸出。客戶可以在邊緣計算節點開出虛擬機、容器甚至GPU裸物理機等等計算和存儲資源。

2. 傳統CDN廠商節點一般部署到地市一級的IDC機房，邊緣計算節點比CDN節點更貼近到最終客戶（不是數據源，回源之類的說法是CDN概念）。當然，也可以利用邊緣計算節點作為CDN底層的分發節點，由於其覆蓋的範圍有限，離數據源還有一定距離，也就是在它上層還有區域匯聚層級的緩存節點。

3. 從運營商城域網角度看，邊緣計算節點已經部署到了園區，也就是寬頻Bras設備以下。不會使用路由節點去部署邊緣服務，節點常見以計算或存儲型伺服器為主。邊緣計算節點可以和雲計算中心配合，形成「雲邊協同」的關係。比如常見的視頻類型的IoT應用，視頻流在本地邊緣節點就處理了，發到後台雲計算中心的已經是從視頻中提取的結構化數據。這樣佔用雲計算中心的帶寬和算力比較少，方案性價比更優。

7月23日更新：

從集團集采招標的結果看，至少在運營商的MEC這個領域，已經把雲的硬體資源下沉到了UPF側。UPF和增強型UPF兩種硬體模型，分別對應雲網分離和雲網一體化兩種部署模式，增強型UPF由UPF+Switch+防火牆+伺服器+存儲五個組件構成，從硬體上看是一個4U的設備，採用虛擬化實現上述組件。

實際部署上，目前準備部署到各地市，用於支持大網業務。對於專網業務，可以通過共享和入駐兩種模式，其中入駐式可以部署到客戶側機房實現「數據不出廠」。

所以可以回答一下1和2。EC不是簡單的CDN升級，EC是直接把應用所需的計算、存儲、網路資源推送到客戶側，靠近應用的數據源產生和處理的地方；CDN是把客戶需要訪問的內容推送到儘可能靠近客戶的地方。

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以下是原答。

回答一下問題3。

1、邊緣計算的位置是相對的，現場級邊緣計算可部署在基站、網路出口網關，甚至可以部署到終端。

2、網路級的邊緣計算，以5G為例，目前的建議方案中，最深可以部署的CU側。

此答寫於2020年7月，目前處於摸索階段，網上流傳的大部分案例都是不計成本的樣板工程，暫時看不到實際的客戶需求和明確的業務場景。

諸君仍需努力。