最近半年里，AI谈累了、区块链谈倦了，大批云计算公司找到了新的热点——边缘计算。我认可边缘计算是比肩云计算的星辰大海，但是我看到这些PR稿都是炒冷饭和自吹的尬聊。
有人会把边缘计算说成IOT，有人会把边缘计算说成超融合，有人会把边缘计算说成分布式P2P计算，有些人会把边缘计算说成边缘机房。
另一些边缘计算的PR稿纯粹就是拼稿尬聊"高大上"，看不到任何有用的东西。
好事多磨，成事在天。云计算、AI和大数据都是炒过几次冷饭才变成盛宴的，但碰运气炒冷饭就是浪费读者和用户时间了。
我重新奉上边缘计算这盘冷饭，是带着诚意说明：
边缘计算的冷饭要变盛宴了。
下面的几个章节彼此独立，9000字的长文，可以跳读。
第二章：为何会有边缘计算第三章：边缘计算是架构革命第四章：边缘计算的产品分类第五章：边缘计算的客户价值第六章：边缘计算的产品演化第七章：边缘架构改造原则
好雨知时节，当春乃发生，5G网络出，边缘计算成。
4G时代即存在的数据爆炸和海量终端接入，无论服务端还是客户端都承担着巨大的压力性，大家急需探索一条新的出路。随着5G带来的网络变化，边缘计算从隔夜冷饭变成了春夜喜雨，自身有技术可行性，业务也有迫切的需求。
2-1. 服务器端在负重前行
我可以武断地说，最近十几年服务端架构一直在规避问题而非解决问题，服务端就是典型的小马拉大车。
我们把视角回到2010年，那时候tomcat的并发不超过800，mysql的并发就是500以下；万兆网卡加SSD盘打破了性能瓶颈，让很多服务端应用得到了倍速提升，但后台服务的设计和调优是停滞状态的。大部分服务端程序只设计了数千并发，像LVS、Nginx这类能跑数十万并发的服务是特型异数。
企业越来越需要架构师，是因为单体服务没什么好优化的，能优化的只是组合架构。当企业遇到海量需求时，或者队列异步排序，或者分服务分库。
这就像2G时代一辆轿车装上10个摩托发动机，到了4G时代给大货车装了100个摩托发动机。5G时代是不是要邮轮装65535个摩托发动机？
服务器端除了计算问题还有网络问题，广域网带宽的高成本和高延迟，让很多技术选型不具备可行性。比如主流VR都选择本地计算，就是部署服务端VR的网络延迟过高、带宽需求过大。
随着带宽和流量降价，以及AI大数据和IOT技术的进步，服务器群集的性能、容量和接入带宽越来越捉襟见肘。
我们去观察那些占据资源最多的服务器端运算（比如生成各种视频流），大都并不需要集中处理，甚至不关注过程一致性；被CAP原则限制的分布式服务群集，其实该向BASE模式过渡了。
