随着数字经济快速发展，以算力为核心的新基础设施建设加速推进，算力正在成为全新生产力，越来越多的企业结合自身业务需求，应用云计算、边缘计算、物联网等技术，将传统信息基础设施升级、转型，提升企业对算力的使用效率。云边端协同作为建设泛在化算力的重要方向，是数字化创新和智能化转型的突破口，逐渐成为产业发展新趋势，有效助力各行各业在数字化时代稳步发展。
新需求催生算力泛在部署模式
信息和数字化时代的核心能力在于高效运算，算力就像工业时代的石油，已经被各行各业视为一种基础资源，而算力的基础能力、规模以及使用效率，可以在很大程度上影响企业甚至是行业的运转效率。
算力形式的不断演进，离不开云计算、数据中心等技术的持续迭代。在云计算发展的初期和中期阶段，企业通常习惯于建设一个或多个集中化的大型云计算资源池，中心化的云计算架构提供了集中、大规模的计算、网络和存储等资源，解决了泛互联网行业在前二十年快速发展所面临的业务迅速增长、流量快速扩张、需要大规模算力的问题。相比于企业自建机房，云计算模式的弹性、按需、自动化运维等特征具有明显的性价比优势。
但随着边缘侧、终端侧业务的规模化部署落地，很多新的业务场景已经不满足于中心化的云计算模式，一些业务应用对网络时延提出了极高要求，同时数据安全方面也面临愈发严格的政策监管。为了应对这些变化，企业对算力的要求逐渐扩展至临近数据生产的源头侧，围绕边端侧的计算模式应运而生。
云边端协同是打造泛在化算力的第一步，将云计算服务扩展到任何用户需要的地方的能力，为近场、现场的用云场景提供配套的解决方案；具备将不同地理位置的算力资源统一管理、协同工作，才能高效利用算力资源，从而实现企业降本增效、智能化转型的目标。
云边端一体化应实现资源、数据等多方面协同创新
如何将遍布在云、边、端各地的算力资源协同，以提升各级算力资源的算力调度能力和资源利用率，是云边端一体化的技术创新关键点。
在资源一体化方面，基础设施资源是承载算力的基础设备，建设云边端一体化信息系统首先应具备对部署在广泛地域的计算、网络、存储等基础设施资源进行统筹管理、统一分配和互相协同的能力，并能够基于这些基础设施资源提供规格和性能相同的产品服务。实现资源协同管理，需要资源间具备互联互通能力和弹性扩展能力。
在数据一体化方面，云边端一体化信息系统的数据产生、计算和存储的位置通常都会跨地理位置、跨数据机房，在这种场景下，数据从上至下的统一管理尤为重要。统一的数据管理需要具备完备的数据迁移和同步方案，保障数据存储在运算任务前、中、后期的一致性。
在服务一体化方面，需要在不同环境中的基础设施上部署服务，并保障服务能够正常运行和协同工作，通过整合服务的镜像、流量、存储等，为服务的全生命周期提供统一管理通道，包括服务的部署、运行、更新、任务调度、流量均衡等。
在应用一体化方面，现代应用不再局限运行于中心云单一资源池，跨云、边、端的分布式应用成为趋势，单一云边集群难以满足所有业务需求，跨地理位置、跨网络环境的多集群统一管理、大规模应用部署、镜像分发加速、统一研发运营等尤为必要。
在安全一体化方面，由于算力节点泛在化部署，云、边、端各地分散的基础设施和运行于其上的服务，与中心化的集中式部署相比，极大地增加了网络安全暴露和数据泄露的风险。因此，需要构建统一云安全运营平台，从设备安全、网络安全、应用安全等角度提供全方位的安全保障。
在运维一体化方面，当前云边场景用户运维复杂，需要在中心云、边、端侧分别部署多套运维方案，系统之间难以实现无障碍互联互通。统一的运维、运营方案，可以减少系统管理人员工作量，提升效率，大幅缩短系统故障处理和运营数据处理时间。具备统一资源和服务的监控、告警能力，能够大幅提升复杂系统的运维效率。
云边端一体化成为传统领域数字化转型关键要素
云边端一体化为传统行业数字化转型提供了重要机会，其计算更靠近生产现场、统一管理、边缘设备易扩展等特点，很好地适配了传统领域相关数字化痛点需求。
在政务领域，通过分布式算力和云边协同构建省、市、县多级一张网，运用云计算、边缘计算、AIoT物联网等技术，可实现多级多网数据的统一标准整合，助力跨部门共享，为住建、农业、水务、林业等各政府部门政务应用提供标准统一的数据支撑，促进政务整体联动、部门协同的“互联网+政务服务”体系的建立健全。
在交通领域，通过云边协同的算力下沉，借助边缘AI实现停车进出场动态跟踪、异物遮挡自动抗干扰等核心技术，打造云边一体化道路智能停车规划设计方案。边缘计算节点搭载基于容器的云边协同软件，运行视频服务和停车边缘应用，实现异构终端接入，搭载停车算法；在云端，提供统一边缘设备监控和二次识别等深度数据运算，帮助实现车辆精确识别。
在能源领域，大部分企业信息化建设时间跨度长、技术迭代次数多，沉积了大量零散的信息化系统，传统的数字化设备日益增多。通过云边协同管理，可实现对设备进行远程管理、生产数据实时采集和集中化管理、优化数据存管用效率、降低边缘侧设备管理运维成本等技术升级。
在汽车物流领域，物流作业的全流程智能化转型过程中，通常面临终端设备接入信号弱、接入数量不足、系统安全难保证等问题。通过“5G专网+分布式边缘计算”技术方案，构建仓库设备泛在接入、自动化、安全可靠等能力，可实现仓储、配送、运输整个链条的统一化自动化管理。
分布式下沉算力为新兴行业带来持续发展驱动力
近二十年来，一批新兴行业伴随着互联网的发展而成熟起来，这些新型行业利用云边端一体化能力体系，结合5G、AI、云原生等技术完成自身技术革命，为业务进一步发展带来了新的驱动力。
CDN是伴随互联网网站、视频等服务成长起来的技术，随着超高清视频和VR/XR等业务形态逐渐成为主流，超高带宽给CDN网络带来了极大的压力，急需技术架构升级来缓解。通过MEC同步搭载核心CDN技术，利用MEC的边缘云管理能力，为业务的动态配置提供了灵活、高效、方便的支撑，发挥MEC海量下沉节点的位置优势和分散带宽优势，将CDN流量真正下沉到网络边缘，可大幅提升网络访问质量。
云游戏是以云计算为基础的游戏方式，在典型云游戏场景中，网络传输延迟往往成为影响体验和实践落地的核心因素。通过利用5G边缘计算技术突破云游戏既有技术瓶颈，将云游戏资源池下沉到边缘设备，玩家通过5G网络可以就近接入边缘资源池，游戏整体延迟大幅降低，画面卡顿大幅减少。
AI技术蓬勃发展，在语言识别、图像识别等方面的应用范围不断扩展。通过在边缘设备结合云原生和AI技术，利用云边协同能力，可以将AI的能力扩展到更贴近用户的生活场景中。将AI模型部署至边缘节点，在边缘侧进行数据预处理，完成初步的处理和识别，关键数据上传至云端数据库，用于模型的二次重训练，可以提升算法效率。
云边端一体化的理念逐渐成为各行业寻求新方向和智能化转型的突破口。打造云边端协同的算力服务能力，将是实现分布式资源灵活调度、全域数据高速互联以及智能应用渗透边缘的重要途径；同时，实现完全的云边协同存在一定的技术挑战，对算力服务提供者提出了更高的能力要求。产业各方应当从实际应用场景出发，立足自身业务，稳健推进云边端一体化产业建设。
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