边缘计算需要满足多用户共享网络边缘计算和存储资源，但服务器容量相比起云计算处理中心的服务器容量较小，因此需要引入云化的软件架构，将软件功能按照不同能力属性分层解耦部署，实现有限资源条件下任务处理的高可靠性、高灵活性、可扩展性。
通俗来看，如果把云计算看作是整体机体的发动机，那么物联网就是血管网络，AI等同于大脑，数据恰是流动的血液，唯有相互协同，整个机体才能高效运转起来，这也是恰是云计算巨头纷纷布局物联网的原因所在。
由于混合云或多云的采用可能带来的复杂性，以及由于发生疫情而造成的经济衰退，因此洞察不同云环境中工作负载的有效性将变得至关重要。随后，对云计算托管平台(CMP)的需求预计将会激增。投资于全面的云计算托管平台(CMP)使组织获得可见性，并可以访问有关跨多个生态系统的云服务的成本和性能的实时信息，以实现更大的灵活性。
今天，云服务宕机时有发生，比如AWS在前段时间就有过服务中断。为应对这种宕机，有很多关于架构的讨论以及它们能如何有效处理这种状况。因为这些讨论在成本、复杂性和权衡方面有很大不同，所以我想在概览层面简要介绍其中的几个，然后深入介绍一个在很多对话中被忽略的一种架构。
边缘计算（EdgeComputing）是5G网络架构中的核心环节，是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等核心能力的分布式开放平台。由此不难想象，边缘计算可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。典型应用场景包括5G应用、AR/VR、无人机、医疗保健和智能交通等。
在当今世界上绝大多数组织已经在使用公共云服务的情况下，将公共云资源扩展到私有基础设施的能力非常具有价值。这意味着组织可以将已经运行的工作负载保留在公共云中，但不会因为必须在公共云基础设施上托管工作负载而导致合规性和成本问题。
