边缘计算
边缘计算
1 边缘计算边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。
其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。
而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
1.1 从分布式数计算开始对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。
这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。
由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。
1.2 边缘计算vs云计算无论是云、雾还是边缘计算，本身只是实现物联网、智能制造等所需要计算技术的一种方法或者模式。
严格讲，雾计算和边缘计算本身并没有本质的区别，都是在接近于现场应用端提供的计算。
就其本质而言，都是相对于云计算而言的。
边缘计算的范式，从二者的计算范式可以看出来，边缘侧的数据计算，一下子变得丰富起来。
这里产生了全新的想象空间。
1.3 物联网应用催生全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。
而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。
事实上，物联网的概念已经提出有超过15年的历史，然而，物联网却并未成为一个火热的应用。
一个概念到真正的应用有一个较长的过程，与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的，因此往往不能很快形成大量使用的市场。
边缘计算在整个计算中的位置：根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。
因此，物联网的大规模应用也开始加速。
因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。
Gartner技术成熟曲线边缘计算边缘计算的架构在中国，边缘计算联盟ECC正在努力推动三种技术的融合，也就是OICT的融合（运营Operational、信息Information、通讯Communication Technology）。
边缘计算缩写
边缘计算（Edge Computing）是一种新兴的计算模式，它将数据处理和存储功能从云端转移到离用户更近的边缘设备上，以提高数据处理速度和降低延迟。
边缘计算技术的应用范围非常广泛，包括智能家居、智能医疗、智能交通、智能制造等领域。
本文将详细介绍边缘计算的缩写及其相关内容。
一、边缘计算的缩写边缘计算的缩写是EC，它是英文单词Edge Computing的缩写。
在国内，边缘计算也被称为“边缘智能”，“边缘云”等。
EC技术是一种新兴的计算模式，它将数据处理和存储功能从云端转移到离用户更近的边缘设备上，以提高数据处理速度和降低延迟。
二、边缘计算的应用边缘计算技术的应用范围非常广泛，包括智能家居、智能医疗、智能交通、智能制造等领域。
下面将分别介绍这几个领域的应用情况。
1. 智能家居智能家居是边缘计算技术的一个重要应用领域。
在智能家居系统中，各种智能设备需要实时响应用户的指令，例如智能音箱、智能灯泡、智能门锁等。
EC技术可以将这些智能设备的数据处理和存储功能从云端转移到离用户更近的边缘设备上，以提高数据处理速度和降低延迟。
同时，EC技术还可以提高智能设备的安全性，保护用户的隐私数据。
2. 智能医疗智能医疗是边缘计算技术的另一个重要应用领域。
在智能医疗系统中，各种医疗设备需要实时响应医生的指令，例如心电图仪、血压计、呼吸机等。
EC技术可以将这些医疗设备的数据处理和存储功能从云端转移到离医生更近的边缘设备上，以提高数据处理速度和降低延迟。
同时，EC技术还可以提高医疗设备的安全性，保护患者的隐私数据。
3. 智能交通智能交通是边缘计算技术的另一个重要应用领域。
在智能交通系统中，各种交通设备需要实时响应交通管理部门的指令，例如交通信号灯、车辆识别设备、路面监测设备等。
EC 技术可以将这些交通设备的数据处理和存储功能从云端转移到离交通管理部门更近的边缘设备上，以提高数据处理速度和降低延迟。
同时，EC技术还可以提高交通设备的安全性，保护交通数据的安全性。
人工智能边缘计算的术语
人工智能边缘计算的术语人工智能边缘计算（Artificial Intelligence Edge Computing）涉及了许多术语，下面列举了一些较常见的：1. 边缘计算（Edge Computing）：边缘计算是指在数据源附近或数据产生的地方进行计算和数据处理，而不是将数据发送到中心化的云计算或数据中心进行处理。
2. 边缘设备（Edge Devices）：边缘设备是指在边缘网络中的终端设备，例如智能手机、传感器、摄像头、工业控制器等。
3. 边缘节点（Edge Nodes）：边缘节点是云计算架构中，位于边缘网络的计算节点，用于处理边缘设备产生的数据。
4. 本地推理（Local Inference）：本地推理是指在边缘设备上进行机器学习模型的推理计算，避免将所有数据发送到云端进行处理。
5. 云推理（Cloud Inference）：云推理是指将数据发送到云端进行机器学习模型的推理计算。
6. 边缘智能（Edge Intelligence）：边缘智能指在边缘设备上运行的机器学习和人工智能算法，使得边缘设备具备智能判断和决策的能力。
7. 分布式边缘计算（Distributed Edge Computing）：分布式边缘计算是指在边缘网络中通过多个边缘节点进行分布式计算和数据处理。
8. 边缘数据中心（Edge Data Centers）：边缘数据中心是在边缘地区布置的小型数据中心，用于存储和处理边缘计算产生的数据。
9. 边缘网络（Edge Network）：边缘网络是指连接边缘设备和边缘节点的网络，可以包括无线网络、有线网络和传感器网络等。
10. 时延（Latency）：时延是指数据从传输起点到达终点所需的时间，对于边缘计算，较低的时延可以减少数据传输时间。
11. 带宽（Bandwidth）：带宽是指网络中可以传输数据的最大速率，对于边缘计算，较大的带宽可以提高数据传输的效率。
12. 数据预处理（Data Preprocessing）：数据预处理是指在数据被发送到云端或边缘设备之前，对数据进行清洗、转换或重新组织的过程。
边缘计算介绍
边缘计算介绍引言概述边缘计算作为一种新兴的计算模式，以其低延迟、高带宽、隐私保护等特点，引起了广泛的关注和研究。
它将计算和数据处理功能从云端转移到离终端设备更近的地方，如边缘网关、路由器等，实现了更快速的数据处理和更高效的资源利用。
本文将从边缘计算的基本概念、关键技术和广泛应用等方面进行详细的阐述。
正文内容1. 边缘计算的基本概念1.1 定义边缘计算是一种在网络边缘或物理边缘提供计算能力和服务的分布式计算模式。
它将计算资源更靠近终端设备，使得数据处理和响应时间大大减少。
1.2 特点边缘计算的主要特点包括低延迟、高带宽、隐私保护等。
通过将大部分计算任务在边缘设备上进行处理，可以降低数据传输延迟，提高用户体验。
1.3 优势边缘计算具有资源可用性、负载均衡、数据安全性等优势。
它可以更好地满足物联网、车联网等应用中对实时性和稳定性的要求。
2. 边缘计算的关键技术2.1 边缘计算节点搭建边缘计算系统时，需要选择适当的边缘计算节点。
常见的边缘计算节点包括边缘网关、边缘服务器、边缘设备等。
2.2 边缘计算架构边缘计算架构是指在边缘网络中，各个边缘计算节点之间的组织结构和交互方式。
常见的边缘计算架构有分层架构、边缘云架构等。
2.3 网络通信技术边缘计算中的网络通信技术主要包括无线通信技术、网络协议等。
如5G技术的发展将为边缘计算提供更高速度和更低延迟的网络通信支持。
2.4 数据安全与隐私保护边缘计算中的数据安全和隐私保护是一个重要的问题。
需要采取相应的加密算法、访问控制机制等来保障数据的安全性和隐私性。
3. 边缘计算的广泛应用3.1 物联网物联网是边缘计算的一个重要应用领域。
通过将计算资源和数据处理功能放置在离终端设备更近的位置，可以实现对大规模物联网设备的实时监控和数据分析。
3.2 车联网边缘计算在车联网中的应用主要体现在实时导航、车辆诊断、交通监控等方面。
通过在边缘计算节点上进行数据处理和决策，可以提高车辆信息处理的效率和准确性。
边缘计算是什么意思
边缘计算是什么意思一、概念介绍因为刚接触这个概念时，很多人都会有一个感觉，觉得这个边缘计算和云计算有些类似。
所以，开始之前，先对二者的概念进行一个对比：云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
边缘计算指的是在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。
其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。
而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
所以，我们可以看出，边缘计算的概念是建立在云计算的基础上的。
边缘结点指的就是在数据产生源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的结点。
比如，手机就是人与云中心之间的边缘结点，网关是智能家居和云中心之间的边缘结点。
在理想环境中，边缘计算指的就是在数据产生源附近分析、处理数据，没有数据的流转，进而减少网络流量和响应时间。
二、边缘计算在开始正式科普之前，请大家首先在大脑里勾画一张图，就是一张人类大脑神经网络图。
把云计算看作是大脑，那么边缘计算就像是大脑输出的神经触角，这些触角连接到各个终端运行各种动作。
如果云计算是把握整体，那么边缘计算就更专注于局部。
边缘计算的优势就显而易见：近水楼台先得月：边缘计算分布式以及靠近设备端的特性注定它实时处理的优势，所以它能够更好的支撑本地业务实时处理与执行。
简单效率高：家门口的事情就不麻烦远在天边的云计算了，边缘计算直接对终端设备的数据进行过滤和分析，节能省时效率还高。
边缘计算及建设方案
边缘计算及建设方案目录1. 边缘计算概述 (3)1.1 定义与特点 (3)1.1.1 边缘计算定义 (5)1.1.2 与传统云计算的对比 (6)1.2 发展历程 (8)1.3 应用领域 (8)1.3.1 工业自动化 (10)1.3.2 智能交通 (12)1.3.3 医疗健康 (13)1.3.4 娱乐产业 (15)2. 边缘计算架构 (17)2.1 设备层 (18)2.1.1 传感器与执行器 (19)2.1.2 物联网设备 (20)2.2 网关层 (22)2.2.1 边缘网关功能 (23)2.2.2 数据预处理 (25)2.3 云服务层 (26)2.3.1 数据存储与分析 (28)2.3.2 机器学习与人工智能 (29)3. 边缘计算建设方案 (31)3.1 规划与设计 (33)3.1.1 需求分析 (34)3.1.2 架构设计 (36)3.1.3 技术选型 (38)3.2 实施步骤 (39)3.2.1 硬件部署 (41)3.2.2 软件集成 (43)3.2.3 测试与优化 (44)3.3 安全与隐私保护 (45)3.3.1 数据加密 (46)3.3.2 访问控制 (47)3.3.3 隐私政策制定 (48)4. 案例分析 (50)4.1 某智能制造边缘计算案例 (51)4.1.1 背景介绍 (53)4.1.2 方案实施 (54)4.1.3 成效评估 (55)4.2 某智能交通边缘计算案例 (57)4.2.1 背景介绍 (58)4.2.2 方案实施 (59)4.2.3 成效评估 (59)5. 未来展望 (61)5.1 技术发展趋势 (62)5.2 行业应用前景 (63)5.3 政策与标准制定 (65)1. 边缘计算概述边缘计算指的是将数据处理、分析和应用逻辑部署到靠近数据源的边缘节点，例如：用户设备、物联网传感器、网关路由器等。
与云计算相比，边缘计算的特点是处理靠近用户端，数据传输距离短，带宽占用低。
边缘计算、
边缘计算、
边缘计算是一种新型的计算模式，它将数据存储、处理和分析的
功能移到距离数据来源更近的网络边缘，从而提高了数据处理的效率
和速度。
边缘计算的应用非常广泛，它可以用于智能制造、智能交通、智能城市等各种领域。
边缘计算的核心概念是将计算资源尽可能地移到离数据来源最近
的地方，从而减少数据传输的时间和成本。
它采用了一系列技术，包
括缓存、压缩、加速、虚拟化等，可以将数据处理能力从云端向网络
边缘移动。
边缘计算的好处不仅可以提高数据处理的速度和效率，还可以减
少网络带宽的占用，降低数据传输的成本。
它还具有更好的安全性和
可靠性，因为数据处理和存储都在网络边缘完成，可以避免数据在传
输过程中被窃取或丢失的风险。
总之，边缘计算是一种新型的计算模式，它能够将计算资源尽可
能地移到离数据来源最近的地方，提高了数据处理的效率和速度，同
时还具有更好的安全性和可靠性。
具体如何应用，需要结合不同领域
的实际需求进行具体的设计和实现。
边缘计算知识介绍
边缘计算可在来源附近就地高效地处理大量数据，减少 Internet 带宽使用。成本 得以缩减的同时，还可确保远程应用程序的高效使用。此外，用户无需将数据传 输至公有云即可处理数据，从而提高了敏感数据的安全性。
边缘计算不仅可以解决联网设备自动化的问题，且对数据传输量的要求降低，能 够在云计算的基础上消除数据存储及数据传输的瓶颈。未来，随着物联网等技术 的高速发展，边缘计算作为其关键技术也将会获得巨大的成功。
五、边缘计算的未来
边缘计算将会如何发展?随着越来越多的终端用户通过边缘计算来提高性能、功 能，我们将会看到边缘计算的爆炸式增长。边缘计算可加速数据流生成，包括毫 无延迟的实时数据处理。智能应用程序和设备得以在数据创建之时进行即时相应， 从而减少延迟时间。这对自动驾驶汽车等技术及企业发展来说至关重要。
四、边缘计算的优势
分布式和低延时计算
对终端设备的数据进行筛选，不必每条原始数据都传送到云，充分利用设备 的空闲资源，在边缘节点处过滤和分析，节能省时。
减缓数据爆炸，网络流量的压力，在进行云端传输时通过边缘节点进行一部 分简单数据处理，进而能够设备响应时间，减少从设备到云端的数据流量。
智能化（Edge intelligence）
云计算承载着业界的厚望，业界曾普遍认为，未来计算功能将完全放在云端。但 是随着接入设备的增长，在传输数据、获取信息时，带宽越来越捉襟见肘，尤其 是随着物联网的发展，云计算在应对联网设备和智能设备增长的大潮下逐渐不能 满足需求。搭配了分布式的边缘计算之后，通过智能路由等设备和技术，在不同 设备之间传输数据可以有效减少网络流量，降低数据中心的负荷。
边缘计算综述
1.什么是边缘计算？在IIoT的背景下，“边缘”是指靠近数据源的计算基础设施，例如工业机器（例如风力涡轮机，磁共振（MR）扫描仪，海底防喷器）），工业控制器如SCADA系统和时间序列数据库汇总来自各种设备和传感器的数据。
这些设备通常远离云中可用的集中式计算。
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。
边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。
它就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对实时业务、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。
到目前为止，边缘计算的作用主要用于摄取，存储，过滤和发送数据到云系统。
然而，我们正处于一个时间点，这些计算系统正在包装更多的计算，存储和分析功能，以消耗并对机器位置的数据采取行动。
这种能力对于工业组织来说将是非常有价值的-这是不可或缺的。
2.这对工业带来的价值行业权威人士已经计算出，数以千计的连接事物会从不同的来源产生大量的数据。
根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生1.7MB的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。
IDC也发布了相关预测，到2018年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50%。
管理咨询公司麦肯锡公司估计，到2025年，工业物联网（IIoT）将创造价值7.5万亿的市场规模。
工业物联网将思想和机器结合在一起，将人们与加速数字产业转型的机器数据相结合。
通过将大数据，高级分析和机器学习应用于运营，工业可以减少计划外停机时间，提高资产性能，降低维护成本，并为从机床数据中获取未开发价值的新业务模式开拓潜力。
过去几年来，工业组织已经开始将云计算融入业务，从大量数据中获取洞察力，帮助实现关键业务成果，包括减少意外停机，提高生产效率，降低能耗等。
云计算仍然通过工业物联网来实现新的性能水平发挥关键作用，因为它需要大量的计算能力来有效地管理来自机器的庞大数据量。
边缘计算名词解释
边缘计算名词解释
边缘计算是一种分布式计算模型,旨在将计算资源分布在数据源的边缘位置,以减少对中心服务器的依赖,提高系统的可伸缩性和弹性。
边缘计算通过在网络边缘部署智能设备、传感器和边缘存储,从而实现数据处理、推理和计算,帮助系统实现更高效、更可靠的性能。
边缘计算的应用场景非常广泛,包括物联网、智能城市、智能交通、智能制造、智能医疗等领域。
在物联网中,边缘计算可以将传感器和设备收集的数据进行处理和分析,从而更好地预测和优化系统的性能。
在智能城市中,边缘计算可以实时处理交通流量数据,优化交通信号灯控制,提高道路通行效率。
在智能制造中,边缘计算可以实现对设备的实时监测和控制,提高生产效率和产品质量。
在智能医疗中,边缘计算可以实现对医疗数据的实时分析和处理,提高医疗服务的效率和质量。
除了常见的应用场景,边缘计算还有一些特殊的应用领域,例如边缘推理、无中心计算等。
边缘推理是指在边缘设备上对数据进行推理计算,从而得到更加准确的结果。
无中心计算是指在边缘设备上实现计算和数据处理的去中心化,从而避免中心化计算的能耗和安全风险。
边缘计算是一个非常重要的技术,将为我们的生活和工作带来更多的便利和效率。
随着边缘计算技术的不断发展和完善,边缘计算也将在更多领域得到广泛应用。
深入理解边缘计算的基本概念与技术
深入理解边缘计算的基本概念与技术边缘计算是一种新兴的计算范式，它将计算资源从数据中心移动到接近数据源的边缘设备上，以便更快地处理数据并提供更好的用户体验。
边缘计算的概念和技术在近年来得到了广泛的关注和应用，它在物联网、5G通信、工业自动化等领域都有着重要的作用。
本文将从基本概念、技术架构、应用场景和发展趋势等方面深入探讨边缘计算，以期帮助读者全面了解边缘计算的基本原理和特点。
一、边缘计算的基本概念边缘计算的概念最早由微软提出，它是指在网络边缘进行数据处理和存储，而不是将所有数据传输到云端数据中心进行处理。
边缘计算的目标是将计算资源靠近数据源，以便更快地响应和处理数据，并将数据传输量减少到最小，从而提高数据传输的效率和速度。
边缘计算的基本概念包括以下几个方面：1.离散性边缘计算是一种分布式的计算范式，它通过在网络边缘节点上进行数据处理和存储，将计算资源分布到接近数据源的位置，从而实现更高效的数据处理和响应。
与传统的集中式计算模式相比，边缘计算更加灵活和高效。
2.实时性边缘计算强调实时响应和处理，它能够更快地处理数据并提供实时的服务。
通过将计算资源靠近数据源，边缘计算可以在接近数据产生的地方进行实时的数据处理和分析，从而更好地满足实时性的需求。
3.数据感知性边缘计算强调对数据的感知和理解，它能够更好地理解和识别数据，并根据实时数据的变化进行动态调整和优化。
通过感知数据的特征和变化，边缘计算可以更好地实现个性化的服务和优化的数据处理。
4.网络边缘边缘计算是在网络边缘进行数据处理和存储，它涉及到网络边缘节点的部署和管理。
边缘计算的关键是将计算资源部署到接近数据源的位置，并通过网络边缘节点进行数据处理和存储，从而实现更高效的数据处理和响应。
二、边缘计算的技术架构边缘计算的技术架构包括边缘设备、边缘节点、边缘平台和边缘应用等组成部分。
1.边缘设备边缘设备是指部署在网络边缘的终端设备，它包括传感器、摄像头、智能手机、物联网设备等。
一文读懂什么是边缘计算
一文读懂什么是边缘计算边缘计算就像手边的甜甜圈一样，能够让香甜的滋味唾手可得。
当你想要吃甜点的时候，走路去路旁的甜品店买甜甜圈，需要走上好一段路。
但是，此时如果恰好有一盒甜甜圈就摆在你的办公桌上，你对甜食的渴望就能即刻得到满足。
边缘计算也是如此。
在数据处理的过程中，如果将数据发送到运行在云端的AI程序进行处理，势必会导致延迟答复。
但是，如果把就近它发送到临近的边缘服务器，这就将变得像是从手边的盒子里拿出一个甜甜圈一样简单快捷。
很有可能你现在正在感受边缘计算带来的便捷，这种边缘计算体验就来自于你口袋里的智能手机。
最新的智能手机就处于电信网络的“边缘”，其能够以更加智能的方式处理语音任务和编辑出更加时尚照片。
边缘计算，这一概念已经存在了几十年，其意指为在尽可能临近于源代码的地方捕获和处理数据。
所谓边缘计算，是把处理器直接安装应用在那些会收集到几GB甚至几TB 字节流数据的位置，诸如：自动驾驶汽车、智能工厂机器人、医院医疗成像机、零售店收银台摄像头等。
到2025年，预计将有1500亿台机器传感器和物联网设备将源源不断的势头，传输需要处理的数据。
随着5G网络的推出，其速度比4G网络快10倍，更多的AI服务将成为可能，这也进一步加速了对于边缘计算的需求。
从智能手机到“万物智能”如今，谷歌、苹果和三星等公司推出的智能手机搭载了更多的AI处理功能，可以更好地为用户提供服务，比如：使用计算摄影技术在几毫秒内完成照片美化。
然而，在物联网领域，来自于物联网设备的数据流，要远比智能手机所产生的数据量要多得多。
大量应用于汽车、机器人、无人机、移动设备、摄像头和传感器，以及医疗成像机的物联网设备，对边缘计算提出了更高的需求。
这些计算密集型工作负载会产生大量的数据，需要预考边缘计算来部署AI。
如今，那些需要在分秒内完成的AI计算需要边缘计算，如此以来，可以减少由于远程往返传输数据而导致的延迟和带宽问题。
边缘计算如何工作数据中心是集中化服务器，其通常位于空间成本和电力成本较低的地方。
mec边缘计算
mec边缘计算一、什么是mec（边缘计算）？边缘计算，顾名思义就是在网络的边缘进行数据的收集，计算，处理，存储和传输。
它是对云计算的延伸和拓展，并将两者融为一体。
这个概念起源于2011年10月底，美国能源部下属的网络工程和自动化办公室（ onsl）发布了“网络与系统计算”（ system computing，简称system computing）这一报告，阐述了他们所倡导的“边缘计算”理念。
该理念由多位工程师、科学家和学者共同提出，并已被美国政府以及众多企业认可。
他们认为，只有将网络功能的成本和复杂性前移到靠近用户端的网络边缘，才能让使用网络的终端用户获得更高的价值。
新一代信息通信技术发展的重要特征之一是更加注重与产业的融合，各国政府和行业界都在积极开发新兴的信息产业，致力于推进新兴产业的发展。
云计算正是在这样的大背景下孕育而生，它在降低运营成本的同时，还能提升资源利用率，显著提高电子商务的效率。
边缘计算是一种建立在云计算基础上的分布式计算方法，随着越来越多的应用迁移到网络边缘，传统的数据中心正日益暴露出计算能力不足、网络扩展能力不强等缺点，因此需要增加新的分布式计算节点，加强分布式计算，提高数据的利用率。
边缘计算从本质上看属于计算的物理层，但却远离数据中心。
它将分布式计算任务分配给网络设备和其他硬件，然后将数据包封装成更小的包，然后进行封装的过程叫做边缘计算。
与数据中心相比，网络边缘具有处理能力较弱、成本较高、节点移动灵活性不够、计算延迟高、存储空间紧张等特点。
因此，如何通过云计算提高边缘计算能力是边缘计算研究的关键问题。
1。
云计算是对网络中的软硬件基础设施资源进行管理，这些资源就是计算的资源。
在边缘，计算的软硬件资源包括存储设备、虚拟机、无线基站和用于云计算的设备等，如云存储、虚拟化技术、网络连接等，这些软硬件资源与运行在网络中的其他应用无关，也就是边缘计算不涉及中心计算机的控制或管理。
2。
什么是边缘计算
什么是边缘计算
边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务；目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽”。
通俗地说：边缘计算本质上是一种服务，就类似于云计算、大数据服务，但这种服务非常靠近用户；为什么要这么近？目的是为了让用户感觉到刷什么内容都特别快。
边缘计算着重要解决的问题，是传统云计算（或者说是中央计算）模式下存在的高延迟、网络不稳定和低带宽问题。
举一个现实的例子，几乎所有人都遇到过手机APP 出现“无法访问错误”的情况，这样的一些错误就和网络状况、云服务器带宽限制有关系。
由于资源条件的限制，云计算服务不可避免收到高延迟、和网络不稳定带来的影响，但是通过将部分或者全部处理程序迁移至靠近用户或数据收集点，边缘计算能够大大减少在云中心模式站点下给应用程序所带来的影响。
边缘计算介绍
边缘计算：让数据离用户更近随着物联网、5G等技术的发展，人们的生活方式和工作方式都发生了巨大的变化。
然而，这些技术所带来的数据量也越来越庞大，传统的云计算已经无法满足人们对数据处理速度和延迟的要求。
因此，边缘计算应运而生。
一、什么是边缘计算？边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算和数据存储放在离数据源头更近的地方，如边缘设备、路由器、网关等，以减少数据传输的延迟和网络拥塞，提高数据处理的效率和安全性。
与传统的云计算相比，边缘计算更加注重数据的本地处理和分析，可以在本地完成大部分的计算任务，减少对云端的依赖，同时也能更好地保护数据的隐私和安全。
二、边缘计算的应用场景1.智能家居随着智能家居设备的普及，人们对于家庭安全、环境控制、娱乐等方面的需求也越来越高。
边缘计算可以帮助智能家居设备更好地处理和分析数据，实现更加智能化的控制和管理。
例如，智能音箱可以通过语音识别技术和本地数据处理，实现更加准确和快速的语音交互。
2.工业制造工业制造领域对于数据的处理和分析要求非常高，而传统的云计算往往无法满足其实时性和稳定性的要求。
边缘计算可以将数据处理和分析放在工厂现场，实现更加高效和准确的生产管理。
例如，利用边缘计算技术，可以实现对机器设备的实时监测和维护，提高生产效率和产品质量。
3.智慧城市智慧城市需要大量的数据处理和分析，以实现城市交通、环境、公共安全等方面的智能化管理。
边缘计算可以将数据处理和分析放在城市各个节点，实现更加快速和准确的城市管理。
例如，利用边缘计算技术，可以实现对城市交通流量的实时监测和调度，减少交通拥堵和排放污染。
三、边缘计算的优势1.更快的数据处理速度边缘计算可以将数据处理和分析放在离数据源头更近的地方，减少数据传输的延迟和网络拥塞，提高数据处理的速度和效率。
2.更好的数据安全性边缘计算可以将数据处理和分析放在本地，减少对云端的依赖，同时也能更好地保护数据的隐私和安全。
3.更加灵活的部署方式边缘计算可以根据不同的应用场景和需求，灵活地部署在各个节点上，实现更加高效和准确的数据处理和分析。
边缘计算机的概念和应用
边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算技术，将计算、存储和网络连接部署
在数据生成和消费的地理位置附近。
与传统的云计算不同，边缘计算将数据处理任务
从数据中心转移到边缘设备（如智能手机、传感器、边缘服务器等），从而使数据处
理能力更加接近数据的来源。
边缘计算具有以下特点：
1. 低延迟：在数据处理任务在边缘设备进行时，可以降低数据传输与处理过程所需的
时间，提高系统反应速度。
2. 节省带宽：通过在边缘进行数据处理和过滤，可以减少需要发送到云端的数据量，
从而节省网络带宽。
3. 分布式处理：边缘计算在多个边缘节点执行计算任务，提高了整个网络系统的弹性
和可用性。
4. 数据隐私与安全：边缘计算只将部分必要的数据发送至云端，有助于保护用户隐私，降低数据泄露的风险。
边缘计算的应用场景包括：
1. 物联网（IoT）：边缘计算可以满足物联网设备的低延迟、实时数据处理和能耗等需求，适用于智能家居、工业互联网、智能城市等场景。
2. 自动驾驶：实时性要求较高的自动驾驶汽车需要在本地进行大量数据处理，边缘计
算能够满足这一需求，以提高实时决策的精度和速度。
3. 5G网络：随着5G网络技术的发展，边缘计算在低延迟、高带宽、高可靠性等方面
具有优势，可以为5G应用提供支持。
4. 内容分发和缓存：通过在边缘节点部署内容缓存，可以缩短用户请求内容时所需的
传输路径，提升用户体验。
总的来说，边缘计算作为一种有效提高传输速度、降低延迟、保护隐私的计算技术，
适用于需求实时性强、低延迟的数据处理应用场景，尤其是物联网、5G网络以及自动
驾驶等领域。
什么是边缘计算
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。
简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。
目录•为什么需要边缘计算？•边缘计算VS 云计算•边缘计算是如何工作的？•边缘计算的典型应用为什么需要边缘计算？物联网技术的快速发展，使得越来越多具备独立功能的普通物体实现互联互通，实现万物互联。
得益于物联网的特征，各行各业均在利用物联网技术快速实现数字化转型，越来越多的行业终端设备通过网络联接起来。
然而，物联网作为庞大而复杂的系统，不同行业应用场景各异，据第三方分析机构统计，到2025年将有超过千亿的终端设备联网，终端数据量将达300ZB，如此大规模的数据量，按照传统数据处理方式，获取的所有数据均需上送云计算平台分析，云计算平台将面临着网络时延高、海量设备接入、海量数据处理难、带宽不够和功耗过高等高难度挑战。
为了解决传统数据处理方式下时延高、数据实时分析能力匮乏等弊端，边缘计算技术应运而生。
边缘计算技术是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。
简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中激进型分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。
边缘计算VS 云计算边缘计算的概念是相对于云计算而言的，云计算的处理方式是将所有数据上传至计算资源集中的云端数据中心或服务器处理，任何需要访问该信息的请求都必须上送云端处理。
因此，云计算面对物联网数据量爆发的时代，弊端逐渐凸显：•云计算无法满足爆发式的海量数据处理诉求。
随着互联网与各个行业的融合，特别是在物联网技术普及后，计算需求出现爆发式增长，传统云计算架构将不能满足如此庞大的计算需求。
•云计算不能满足数据实时处理的诉求。
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边缘计算
在很多情况下，边缘计算和云计算是共生关系。
云计算这个词，想必大部分人都听说过，也大致明白它的作用。
简单来说，云计算是计算服务的集中化，以最简单的形式利用共享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。
除了云计算之外，边缘计算这个词，现在也越来越多地出现在我们身边。
那么，究竟什么是边缘计算呢？
边缘计算，是一种分散式运算的架构。
在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。
或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。
边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。
边缘计算涵盖非常广泛的技术，包括点对点、网格计算、雾计算、区块链和内容传输网络（CDN），边缘计算在移动领域深受欢迎，现在几乎遍及各行各业。
边缘计算和云计算的关系
在很多情况下，边缘计算和云计算是共生关系。
随着物联网、虚拟现实、增强现实等技术的发展与应用，未来将会出现数据大爆炸的状况。
完全依赖云计算来进行数据传输和处理，将会造成巨大的网络延迟。
边缘计算将数据在边缘节点进行处理能够有效减少数据的传输和处理，但通过云计算的远程存储仍然至关重要。
云计算承载着业界的厚望。
业界曾普遍认为，未来计算功能将完全放在云端。
但是随着接入设备的增长，在传输数据、获取信息时，带宽越来越捉襟见肘，尤其是随着物联网的发展，云计算在应对联网设备和智能设备增长的大潮下逐渐不能满足需求。
搭配了分布式的
边缘计算之后，通过智能路由等设备和技术，在不同设备之间传输数据可以有效减少网络流量，降低数据中心的负荷。
边缘计算的可扩展性和弹性
边缘计算的分布式架构意味着随着延迟的降低，它能够提高弹性，降低网络负载，并且更加容易实现可扩展。
边缘计算的数据处理从数据源就已经开始了，一旦完成了数据处理，只需要发送需要进一步分析的数据。
这大大减少了组网需求和集中式服务的瓶颈。
此外对于其他的边缘位置或者在设备上缓存数据的潜力，用户可以避免中断并提高系统的弹性。
这减少了扩展集中式服务的需求，因为它们需要处理的流量相对较少，可以节省成本、降低设备复杂性和管理。
边缘计算的未来
边缘计算将会如何发展呢？
随着越来越多的终端用户通过边缘计算来提高性能、功能，我们将会看到边缘计算的爆炸式增长。
边缘计算可加速数据流生成，包括毫无延迟的实时数据处理。
智能应用程序和设备得以在数据创建之时进行即时相应，从而减少延迟时间。
这对自动驾驶汽车等技术及企业发展来说至关重要。
边缘计算可在来源附近就地高效地处理大量数据，减少Internet带宽使用。
成本得以缩减的同时，还可确保远程应用程序的高效使用。
此外，用户无需将数据传输至公有云即可处理数据，从而提高了敏感数据的安全性。
边缘计算不仅可以解决联网设备自动化的问题，且对数据传输量的要求降低，能够在云计算的基础上消除数据存储及数据传输的瓶颈。
未来，随着物联网等技术的高速发展，边缘计算作为其关键技术也将会获得巨大的成功。