在物联网领域，万物互联的蓬勃发展中，更多的厂商和行业也不断地加入其中，而云计算以云为中心，
计算和逻辑都在云上的架构模式也越来越受到各方的挑战和质疑，从而演化更多元化的体系架构；
基于去中心化，降低中心计算的复杂度以及网络传输的负荷，
首先是思科，戴尔，英特尔，微软和arm等企业成立的openfog联盟，提出的雾计算模型；按照雾计算的白皮书OpenFog_Reference_Architecture_2_09_17.pdf，
雾计算服务[FAAS]包含了以往云计算中的三大服务[IAAS,PAAS,SAAS]，雾计算的场景主要围绕安全[Security]，感知[Cognition]，敏捷[Agility]，
实时[Latency]，高效[Efficiency]五个方面，而它的体系架构则主要安全[security],可测量[scalability],可开放[openness],自治[autonomy],
可信[reliability],敏捷[agility], 等级组织[hierarchical organization]以及可编程[programmability]等八个支撑点构成，并且提供了相应的
SDK来测试；相对于商业模式的演变和相关标准的推出，*的开源软件社区则推出了相应Edgex foundry项目，来实现边缘计算的概念；
Edgex foundry项目的架构主要由四个微服务和两个基础服务构成：四个微服务为：设备服务层（device service），核心服务层（core service），支持服务层（supporting service），开放服务层（export service）。
而两个增强的基础服务则为安全[security]和系统管理[system Management]；在具体实现上，Edgex通过docker容器，下载yml镜像安装，然后通过
启动微服务实现，最后到设备终端的实例运行；
自从云计算领域出现了openfog和edgex这两类边缘化，脱离云计算的概念和工作模式出现后。以往的云计算厂商自然不会允许相应的市场份额和商业利益外溢；所以也推出了自家各具特色的边缘计算产品；阿里云虽说在国内风生水起，排名第一，但是在全球份额也只有第四名左右；
所以先看下国外云计算厂商的边缘计算发展：亚马逊的IoT Greengrass 可以使第三方应用，
本地软件链接到AWS上；支持自家特有的lamda函数计算和 docker容器，可以运行其一，也可以同时运行；
谷歌则在前两年的cloud next大会上，推出了云端芯片 Edge TPU（硬件）和软件工具 Cloud IoT Edge（软件）两款产品来占有边缘计算的市场；
Cloud IoT Edge包括Edge IoT Core和Edge ML两部分，前者为IOT通讯和协议数据交换的分析和处理；而后者则主要用于机器学习，可以看成是一个轻量级的TensorFlow；
微软则结合自家的Azure云推出了Azure IoT Edge Runtime服务，并且联合了大疆和高通，推出相应领域的软件工具包。
在回过头来，看国内阿里云的相应策略，18年的云栖大会上，阿里云也宣布战略投入第一个IOT边缘计算产品Link Edge，主要发力语音识别，视频识别以及AI领域，可以将相关计算下沉至设备端，即使断网也可以运行；
下面笔者就和大家一起分享一下，如何在阿里云的Link Edge边缘计算中，创建一个实例，来使读者更好地了解Link Edge这个产品：
首先，进入阿里云的网页控制台，边缘计算页面创建一个边缘实例：

点击新建边缘实例按钮后，在弹出的页面输入实例名称：

然后，点击新建网关产品，在弹出的页面输入网关产品的基本信息；


当所有信息都输入完成后，点击确定按钮，成功创建实例的话，会在边缘实例的页面显示我们的实例信息；

然后，点击软件安装，在弹出的页面输入对应的系统信息：

然后再点击生成安装命令按钮，在下一个弹出页面点击完成按钮：

然后，将生成的命令拷贝到本地，回车执行：

当提示启动成功后，运行脚本命令察看，可以看到相关信息：

最后，回到网页控制台界面，察看边缘实例详情，可以看到我的边缘实例已经运行：

至此，一个边缘实例的创建和上线的实践就完成了。
关于边缘计算，也有些专业人士表示，未来会吞噬云计算，但是笔者觉得这个观点有点夸张，在未来，随着IOT的万物互联，越来越多的设备连入云端，最多会使云计算的功能弱化，至于消失，可能性并不太大；另外，前些年，曾有人认为云计算和大数据是硬币的两面，现在看来，也许边缘计算和云计算才会成为一枚硬币的两个面；