1.4 机遇与挑战

MEC所面临的机遇，一方面来自现有计算范式、网络容量等与新兴需求、海量设备、多而杂的数据之间的矛盾；另一方面，得益于通信、芯片等技术的发展，边缘服务器将有能力满足位于网络边缘设备的计算、存储、通信等方面的需求。

随着IoT技术的应用，到2025年，全球物联网设备的数量预计将超过750亿，而物联网产生的数据量预计将达到79.4ZB^[30]。这些数据，如果全部发送到云端进行处理，无疑会使现有的网络链路产生巨大的压力，对于互联网来说可能是不亚于洪泛的灾难。除此之外，现今越来越多的数据需要得到更及时、更安全的处理，如自动驾驶中的高延迟敏感型数据、工厂的传感器数据等。显然，将这些数据发送到远程云数据中心进行处理难以满足这些需求。而边缘计算在网络边缘为用户提供服务，对数据进行处理的模式，则可以很好地契合这些场景和需求。同时，随着通信技术的发展，网络设备间的连接越来越多样，越来越多、越来越强的设备汇入了网络边缘。现今，在网络边缘已经织出了一张不容忽视的边缘算力网，可为用户提供更低延迟、更安全、更灵活、更具弹性的服务。

对于新兴计算范式的迫切需求和高新技术的涌现，使MEC的应用刻不容缓。然而，纵使边缘设备有着越来越强的算力，但其仍无法回避设备本身资源受限的问题。这将导致需要高算力和高能耗的应用不能直接应用于边缘计算，如传统的机器学习模型。此外，边缘计算节点具有数量多、分布复杂和强异构性等特点，这就造成了其和云数据中心的纵向协同与边缘节点之间的横向协同中的任务调度、资源管理变成了一个极为复杂的问题；另一方面，与传统网络不同，边缘网络中存储、协同等方面的安全也面临全新的挑战。