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为了有效解决以云为中心的计算范式所面临的网络带宽、服务时延和通信安全等问题，边缘计算作为一种新的计算范式被提出，并得到学术界和工业界的广泛关注。要实现低延迟、低成本和高灵活性的服务供应，边缘计算必须靠近数据生成端或消费端以实现“高质量”的计算 [1] 。传统的云计算架构将计算资源与真实的物理世界解耦，丧失了数据的“上下文”，很显然无法满足需求。边缘计算架构指的是为这种具有“上下文”特性的计算提供支撑作用的软硬件集合，主要包括硬件架构和软件架构两部分。硬件架构本质上是一种由云中心、边缘服务器和终端设备等组成的基础设施，以分层部署和协同运作为主要特征。软件架构旨在构建这三种基础设施之间的逻辑关系并尽可能发挥基础设施的全部能力，同时向终端用户、服务供应者以及应用开发者提供完整的边缘计算生态。在边缘计算中，架构设计显著影响任务卸载、服务部署和资源管理等所有环节的性能，并且直接决定了最终可实现的计算效率的上限。因此设计高效可靠的边缘计算架构是十分关键且尤为重要的。接下来我们将结合边缘计算架构的特点来探讨架构设计的关键目标。
注意 对于具有“上下文”特性的计算，更准确的描述应该是位于“上下文”中的计算。边缘计算的“上下文”是相对云计算而言的。云计算通常将服务器部署在远离边缘的数据中心，计算资源必须在多种不同的场景中共享。所以，传统的云计算架构往往脱离真实的物理世界，也不关心数据的“上下文”。与此相反，面向边缘网络的计算架构需要将计算引入“上下文”中，即边缘计算是一种与具体场景强相关的计算范式。
虽然边缘计算与云计算均采用通用分布式计算架构，但是云计算架构关注的是云中心的任务分发和并行处理，而边缘计算架构关注的是计算资源分层和就近服务供应。我们可以通过具体的例子进一步了解边缘计算的特点。一个典型的边缘计算应用场景就是物联网（Internet of Things, IoT）。在这种情况下，数据来源于传感器等物理设备并聚合至边缘服务器或云中心，而边缘计算将物理世界和网络世界连接起来 [2] 。传感器数据的处理结果往往只在“上下文”（即特定的场景）中才具有对应的物理意义，若上传至云中心可能会导致隐私泄露或无法容忍的时延，这说明边缘计算在空间上具有局部性。在自动驾驶等实时场景中，边缘计算应该立即发生并在规定的时间窗口内返回结果，这说明边缘计算在时间上具有时效性。现在我们已经了解到边缘架构是一种伴随局部性和时效性的分布式计算架构，具体来说它具有以下四大特点：
❑位于“上下文”中的计算：边缘计算与数据的“上下文”密不可分，架构设计必须考虑物理世界的局部性和时效性。云计算大多采用客户端/服务器（C/S）模式，重心在于构建网络世界的计算拓扑结构。边缘计算更加靠近具体的物理场景，在架构设计中需要强调与物理世界的联系。边缘场景往往是多样化且定制化的，这意味着边缘计算架构并不是通用的，而是与用户的特定服务需求相对应。让我们看看具体场景中的“上下文”。以手机导航为例，软件依靠卫星信号来确定用户的地理位置，低轨卫星是边缘服务器，而手机是终端设备，计算发生在用户所在位置的“上下文”中。
❑面向“能力”的架构：边缘计算架构是一种面向“能力”的架构，这里的“能力”指的是设备执行给定工作负载的实际处理能力 [3] 。不同设备上的可用资源情况各异，所以具备的能力各不相同。在解释面向“能力”的架构之前我们需要理解边缘计算的两个关键特性。首先，终端用户具有不可预测的移动性，由于边缘服务器相比云中心更靠近终端设备，所以移动性会显著影响服务质量。其次，边缘硬件资源往往受限且设备可用性不确定，这意味着边缘架构层面需要实现协同机制。综上所述，边缘计算架构设计的一个重要考虑就是服务连续性。例如，车联网场景中移动的智能汽车可能要求多个边缘服务器协同以提高用户体验。又如，实时人脸检测主要依赖云服务实现精确检测，当云连接断开或者只有低功耗设备时，即使精度下降，也必须提供持续服务。因此，移动性可能导致“能力”不同的边缘服务器依次为用户提供计算服务。在“能力”导向的架构中，发起请求的终端设备并不关心该功能是直接服务还是间接调用，只要所具备的“能力”能满足其需求即可。
❑中心化管理与分布式计算：在边缘计算架构中，大规模的基础设施通常涉及数量庞大的设备。这些分布式的异构设备之间往往存在参差不齐的连接，这导致管理整个边缘计算系统变得十分棘手。为了高效地管理这些设备并控制整个系统的工作负载，架构设计必须遵循“中心化管理与分布式计算”这个原则。软件定义网络（Software Defined Network, SDN）的提出实现了这一愿景。在基于SDN的架构中，边缘计算系统为每个设备部署单独的代理作为物理设备的抽象，并实现一个跨越多个物理集群的联合控制平面。设备在控制平面的监督下执行应用配置更新、应用工作负载更新和建立连接等各种任务，集中式控制平面向管理员提供了整个系统的单一视图。所以，中心式管理方式极大地改善了边缘计算架构的运行效率并为服务部署带来显著的灵活性。
❑异构性：随着5G和IoT的发展演进，包括云平台、硬件制造商、软件供应商、标准制定机构和内容提供商在内的各类企业或组织纷纷加入了边缘计算的行列。这给边缘计算生态系统带来了多样、海量且异构的软硬件、标准、协议和运营商服务。边缘计算架构包含不同层次的参与者，边缘设备上的代理数量正在逐渐激增，边缘服务的类型也呈现多样化的趋势。可以预见的是，越来越复杂的计算场景必然导致越来越专业的设备，为了应对边缘计算架构的异构性，我们必须编排来自不同供应商的多台设备并构建高效的边缘解决方案。
现在，我们已经认识到边缘架构本质上是一种具有显著特点的分布式计算架构，终端用户、硬件制造商、服务供应商和应用开发者等多种角色都参与了架构设计。边缘架构是为边缘计算范式服务的，同时也被认为是推动IoT发展的关键技术。很自然地，边缘架构的一个核心目标就是通过将计算移动至靠近数据和用户的位置从而极大地改善应用程序的服务质量（Quality of Service, QoS）和系统的整体性能，并最终提升用户的体验质量（Quality of Experience, QoE）。前面我们已经提到过，边缘架构由硬件架构和软件架构组成，底层软硬件服务是向用户呈现高质量的边缘计算生态的前提条件。因此，与云架构类似，边缘架构还需要考虑硬件制造商、服务供应商和应用开发者的需求。他们是实现核心目标的根本保障，我们将对应的关键目标总结如下：
❑向硬件制造商提供设备抽象：正如2.1.1节提到的那样，边缘架构基础设施中往往存在海量且异构的终端设备和传感器。另外，边缘网络还包含大量需要管理和配置的专用网络设备，如路由器和网关等。对于边缘架构来说，部署和管理这些功能各异的硬件设施是极具挑战性的，直接配置它们也是不切实际且低效的。不同的硬件厂商使用不同的设备驱动且遵循不同的更新策略，不可能制定标准将它们统一起来。所以，边缘架构必须在硬件设施上构建抽象层（代理层）来提高网络管理的效率，这也可以给上层服务带来灵活性。实现设备抽象的一种可行的解决方案是采用SDN提出的网络架构，将设备的控制平面和数据平面分离，实现高效的网络管理和控制。设备抽象的目的实际上就是为每个硬件创建单独的代理，向硬件制造商提供设备抽象也是实现IoT“赋能万物”的关键所在。
❑向服务供应商提供服务管理：在边缘架构中，服务供应商依托云中心或边缘服务器向用户提供多样化且差异化的计算服务、存储服务和网络服务。不同于云计算中常见的基础设施即服务（Infrastructure as a Service, IaaS）和平台即服务（Platform as a Service, PaaS）等服务提供方式，边缘计算往往更倾向于函数即服务（Function as a Service, FaaS） [4] 和无服务器计算等新的服务模式。服务供应商需要充分利用边缘网络中有限异构资源来满足用户的差异化需求，服务供应是按需进行的且资源管理是细粒度的。所以，边缘架构必须提供相比云架构更加灵活高效的服务管理，从而支持边缘服务的快速伸缩、服务功能的编排和实例化，并实现各类资源的高效利用。在多用户场景中，高效的边缘服务管理可以显著地降低请求的处理延迟并提高整个系统的吞吐量。
❑向应用开发者提供统一接口：与云计算类似，边缘架构同样需要为应用程序提供统一且便捷的调用接口，并确保实现边缘端的服务对上层开发者透明。这样做的好处是应用开发者不必关心底层服务的实现细节、异构设备的兼容性和服务管理框架等，从而降低了边缘服务的开发难度和开发成本。在边缘架构中实现这一愿景可能比云架构更加迫切，因为向应用开发者屏蔽复杂的底层架构对于将海量物联网设备引入边缘网络是有重大意义的。