云计算+边缘计算
云计算与边缘计算的关系是什么
云计算与边缘计算的关系是什么1. 引言云计算和边缘计算是当前热门的两种计算模式。
云计算注重数据的集中处理和分析，而边缘计算则将计算能力和存储资源推向离用户更近的边缘节点。
两者在不同场景下有着各自的优点和适用性。
本文将分析云计算和边缘计算的关系，探讨它们的联系和互补性。
2. 云计算和边缘计算的定义2.1 云计算云计算是一种基于互联网的计算模式，它通过将计算资源（包括计算能力、存储资源和应用程序）集中部署到数据中心，以服务的形式提供给用户。
用户可以通过网络随时随地访问和使用这些资源，无需关心底层的基础设施和维护工作。
2.2 边缘计算边缘计算是一种将计算能力和存储资源推向离用户更近的边缘节点的计算模式。
边缘节点可以是终端设备、边缘服务器或网关设备。
边缘计算注重在离用户更近的地方进行数据处理和应用部署，以提供实时性和低延迟的计算服务。
3. 云计算和边缘计算的关系云计算和边缘计算都是为了更好地满足用户对计算资源的需求而产生的两种不同的计算模式。
它们有一定的关系和联系，可以相互补充和支持。
3.1 数据处理能力的分布云计算通常将计算资源集中部署在数据中心中，可以提供强大的计算和存储能力，适用于大规模的数据处理和分析。
而边缘计算将计算能力推向离用户更近的边缘节点，可以对实时性要求较高的数据进行处理。
云计算和边缘计算可以根据数据的特点和处理要求，合理分配计算任务，实现数据处理能力的最优化分布。
3.2 数据协同和迁移云计算和边缘计算之间存在数据协同和迁移的关系。
边缘节点可以将一部分数据进行初步处理和过滤，然后将部分结果上传到云端进行更复杂的分析和运算。
同时，云计算也可以将分析结果迁移回边缘节点，以支持本地实时决策和响应。
数据的协同和迁移可以通过云计算和边缘计算的结合来实现更加灵活和高效的数据处理和决策。
3.3 弹性和灵活性云计算和边缘计算的结合具有弹性和灵活性。
云计算可以根据用户需求动态调整资源的分配和规模，实现弹性扩展。
云计算与边缘计算的关系与区别
云计算与边缘计算的关系与区别云计算和边缘计算是两个被广泛应用于现代计算领域的概念，两者都有着相互补充和对立的关系。
这篇文章将深入探讨云计算和边缘计算之间的关系与区别。
一、云计算的定义及特点云计算是一种基于互联网的计算服务模式，它强调数据中心资源的共享，可以方便地共享数据、软件和硬件资源，并提供按需使用计算能力和存储，以及通过网络访问通常需要在本地计算机上设置和维护的应用程序。
云计算有以下几个特点：1.无处不在的访问云计算服务在任何时间和任何地点都可以被访问和使用，只需要一个可靠的网络连接即可，无需担心关于硬件、存储或软件的设置和维护难题。
2.可变性和弹性云计算是一种根据需要增加或减少资源，能够帮助处理服务器需求的快速变化。
因此，用户可以通过灵活的支付模型（如按使用时间收费）获得资源。
3.高度可靠性云计算的服务通常处于高度安全的环境中，可以保证数据的机密性、完整性和可用性。
云供应商会实施各种措施保证用户用服务的安全性。
二、边缘计算的定义及特点边缘计算是一种新的计算机网络架构，能够将计算和数据处理推向关键应用程序和服务的边缘，这些应用和服务与云计算中的应用和服务不同，边缘计算是处理设备上的任务，可以在设备上处理或依靠云计算，增加了开发者和业务用户的选择权。
边缘计算有以下几个特点：1.低延迟边缘计算通过使设备能够直接处理数据并减少与云服务的往返时间，实现了更快的响应速度，具有很高的响应速度。
2.强大的局部资源边缘计算从本质上来说是区域性计算，更接近设备和用户，且直接与设备、传感器和智能设备合作，具有较强的局部性资源。
3.灵活性和安全性由于边缘计算可以在设备本身上执行计算任务和数据处理，因此可以更轻松地保护和管理敏感数据和隐私，并可以更好地适应多种不同的用例。
三、云计算和边缘计算的关系云计算和边缘计算可以看作是一个相互利用、相互支持的关系。
在现实世界的各种应用程序中，两者往往是相辅相成的。
云计算服务提供大量数据的存储和处理，而边缘计算可以处理在设备上本地处理的一些计算任务。
云计算的边缘计算节点
云计算的边缘计算节点随着物联网和大数据技术的快速发展，云计算在各个领域的应用日益广泛。
然而，传统的云计算模式存在延迟高、带宽消耗大等问题，无法满足对低延迟、高吞吐量和数据安全性要求较高的场景。
为了解决这些问题，边缘计算应运而生。
本文将介绍云计算的边缘计算节点，探讨其应用和发展前景。
一、边缘计算简介边缘计算是指将数据处理和存储能力推向靠近数据源的网络边缘，减少数据传输延迟和网络带宽消耗的一种计算模式。
边缘计算节点通常部署在靠近用户或数据产生源头的位置，可以是智能设备、网关、基站等。
边缘计算节点可以提供实时数据处理、本地存储和低延迟的应用服务。
二、边缘计算节点的功能1. 实时数据处理：边缘计算节点具备强大的计算和存储能力，能够实时处理大量的数据，并进行边缘智能分析，从而实现实时决策和反馈。
例如，在智能交通领域，边缘计算节点可以对道路交通流量进行实时分析，提供实时的路况信息，优化交通调度和导航。
2. 数据缓存和本地存储：边缘计算节点可以将数据缓存和存储在本地，避免大量的数据传输和云端存储的开销。
这不仅可以提高数据的安全性，还可以减少网络带宽的占用。
在工业自动化领域，边缘计算节点可以将传感器数据本地存储，实现实时监控和设备故障预测。
3. 边缘协同计算：边缘计算节点之间可以进行协同计算，共享计算资源和数据，提高计算效率和容错性。
例如，在智能城市中，不同的边缘计算节点可以共同完成城市交通监控、环境监测等任务，提供更准确、实时的服务。
三、边缘计算节点的应用场景1. 物联网：边缘计算节点可以部署在物联网设备或网关上，实现实时数据处理和本地存储。
例如，在智能家居中，边缘计算节点可以实时处理传感器数据，控制家电设备的运行。
2. 能源行业：边缘计算节点可以被用于智能电网、能源监测和管理等领域。
通过在能源发电、输电、配电等节点上部署边缘计算节点，可以实现对能源生产和消费的实时监控和调度。
3. 工业自动化：边缘计算节点在工业自动化领域有广泛应用。
《云计算+边缘计算》教案
《云计算+边缘计算》教案一、教学目标1、让学生理解云计算和边缘计算的基本概念、特点和工作原理。
2、帮助学生掌握云计算和边缘计算的应用场景和优势。
3、引导学生思考云计算和边缘计算在未来技术发展中的趋势和影响。
二、教学重难点1、重点（1）云计算和边缘计算的概念、特点和工作原理。
（2）云计算和边缘计算的应用场景和优势对比。
2、难点（1）理解云计算和边缘计算在技术架构和数据处理上的差异。
（2）如何引导学生思考两种计算模式在未来的协同发展。
三、教学方法1、讲授法：讲解云计算和边缘计算的基本概念和原理。
2、案例分析法：通过实际案例分析两种计算模式的应用场景和效果。
3、小组讨论法：组织学生讨论两种计算模式的优势和局限性，以及未来的发展趋势。
四、教学过程1、课程导入（10 分钟）通过展示一些日常生活中常见的依赖云计算和边缘计算的应用，如在线视频播放、智能家居设备等，引发学生的兴趣，提出问题：“这些应用背后的技术是如何实现的？”从而引入本节课的主题——云计算和边缘计算。
2、云计算的讲解（25 分钟）（1）概念和特点解释云计算是一种基于互联网的计算方式，能够提供按需分配的计算资源，包括服务器、存储、应用程序等。
强调云计算的特点，如弹性扩展、高可用性、按需服务、资源池化等。
（2）工作原理用简单的图示和比喻，讲解云计算是如何将大量的计算资源集中管理，并通过网络为用户提供服务的。
举例说明用户如何通过网络访问云服务，以及云服务提供商如何根据用户需求分配资源。
（3）应用场景介绍云计算在企业中的应用，如数据存储和处理、虚拟服务器、软件即服务（SaaS）等。
列举常见的云计算服务提供商，如亚马逊 AWS、微软 Azure、阿里云等。
3、边缘计算的讲解（25 分钟）（1）概念和特点阐述边缘计算是在靠近数据源或用户的地方进行数据处理和计算的一种模式。
突出边缘计算的特点，如低延迟、实时性、本地化处理、节省带宽等。
（2）工作原理结合实际场景，如智能工厂中的设备监控、自动驾驶汽车等，讲解边缘计算如何在靠近数据源的地方进行快速处理和决策。
云计算、边缘计算与大数据的关系
云计算、边缘计算与大数据的关系云计算、边缘计算和大数据是当前信息技术领域中非常重要的概念，它们之间存在密切的关联和互相促进的关系。
1. 云计算（Cloud Computing）：云计算是一种基于互联网的计算模式，通过虚拟化技术将计算资源、存储资源和服务进行统一管理和分配，用户可以按需获取计算资源和服务。
云计算提供了高效、可扩展和灵活的计算能力，使得用户可以通过互联网轻松访问和利用计算资源。
云计算可以为大数据处理提供强大的计算和存储能力，使得大数据分析和应用可以在弹性的云平台上进行。
2. 边缘计算（Edge Computing）：边缘计算是一种将计算和存储资源推送到接近数据源的边缘设备或边缘节点的计算模式。
边缘计算旨在将计算任务和数据处理尽可能地靠近数据源，减少数据传输延迟和网络带宽压力。
大数据通常会产生大量的数据，通过边缘计算可以在数据产生的地方进行初步的数据处理和分析，只将重要的数据或结果传输到云端进行进一步的处理和存储。
边缘计算可以提高大数据处理的实时性和效率。
3. 大数据（Big Data）：大数据是指规模庞大、类型多样且高速增长的数据集合。
大数据具有4V特征，即Volume（大量数据）、Velocity（高速流动的数据）、Variety（多样化的数据）和Value（价值密度低）。
大数据分析涉及从大数据集中提取、管理和分析有价值的信息和洞察，以支持决策和创新。
云计算和边缘计算提供了强大的计算和存储能力，可以帮助处理和分析大数据，挖掘其中潜在的价值。
综上所述，云计算提供了弹性和高效的计算和存储能力，为大数据处理提供了良好的基础设施。
边缘计算将计算和存储资源推送到数据源附近，提高了大数据处理的实时性和效率。
大数据分析和应用可以借助云计算和边缘计算的支持，发现数据中的有价值信息，并做出更好的决策和创新。
云计算与边缘计算名词解释
云计算与边缘计算名词解释
云计算（Cloud Computing）是一种基于网络的计算模式，通
过互联网将计算资源（例如存储、计算、数据处理、软件应用等）提供给用户，实现数据存储和大规模高效的数据处理能力。
云计算以其高灵活性、可伸缩性、可靠性和低成本等特点，被广泛应用在各个领域，例如在线服务、大数据分析、人工智能等。
边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模式，目的是
将计算任务离用户设备更接近的位置（如终端设备、网络边缘、本地服务器等）进行处理，减少数据传输延迟、提高响应速度和隐私保护。
边缘计算可以在本地对数据进行处理和分析，将一部分计算任务从云端转移到边缘设备上，可以更好地满足实时性要求较高、数据量大、网络带宽有限等场景的需求，例如物联网、智能交通、工业自动化等。
云计算和边缘计算在某些方面有相似之处，例如都涉及到资源的分配、计算任务的处理等。
然而，云计算更注重大规模数据处理和计算能力的集中，而边缘计算更注重将计算任务分散到多个边缘设备上进行处理。
在实际应用中，云计算和边缘计算可以结合使用，从而充分发挥各自的优势，提供更灵活、高效、可靠的计算服务。
云计算中的边缘计算与工业互联网
云计算中的边缘计算与工业互联网云计算和边缘计算是当今数字经济中的两大热门技术。
而在工业领域，尤其是工业互联网的发展中，边缘计算正日益成为重要的一环。
本文将探讨云计算中的边缘计算与工业互联网的关系以及其在工业领域中的应用。
一、云计算和边缘计算概述云计算是一种基于网络的计算模式，通过将计算和存储任务转移到数据中心的服务器上来实现资源的共享和可扩展性。
它提供了高效、灵活、可靠的计算资源，并可按需使用。
云计算的核心概念包括虚拟化、弹性资源分配和按需付费。
边缘计算是一种将计算和存储任务从云端向网络边缘靠近的计算模式。
它的目的是减少数据传输延迟和带宽需求，提高数据处理的实时性和可靠性。
边缘计算强调将计算资源放置在靠近数据源的边缘设备上，例如物联网设备、工业传感器等。
二、边缘计算在工业互联网中的作用工业互联网是将工业设备、传感器和其他工业系统连接到互联网，实现数据交换和远程控制的概念。
边缘计算在工业互联网中发挥着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：1. 数据处理和实时性：工业互联网中的设备和传感器产生大量的数据，边缘计算将数据处理任务从云端转移到边缘设备上，可以实现实时性和低延迟的数据处理。
这对于需要即时响应和高速数据分析的工业应用尤为重要。
2. 网络带宽和稳定性：将大量的数据传输到云端需要消耗大量的带宽，并且在网络中可能存在不稳定的因素。
而边缘计算通过在边缘设备上进行数据处理和存储，可以减少对云端的数据传输，降低网络负载，提高整个系统的稳定性。
3. 故障容错和本地决策：在工业环境中，有些任务需要迅速决策和响应，而云计算的延迟可能无法满足实时性要求。
边缘计算将决策任务放置在边缘设备上，可以在无需云端干预的情况下进行本地决策和故障容错，提高系统的鲁棒性。
4. 数据隐私和安全性：工业互联网中的数据可能包含商业机密和个人隐私信息，将数据保存在云端可能会引发安全性问题。
边缘计算可以将数据在本地设备上进行加密和处理，减少了数据在网络传输过程中的风险，提高了数据的隐私保护和安全性。
边缘计算技术与云计算的异同点分析
边缘计算技术与云计算的异同点分析云计算和边缘计算是两个涉及分布式计算的重要技术。
随着物联网的快速发展，我们需要更高效且响应更迅速的计算模式来处理庞大的数据和实时应用需求。
在这篇文章中，我们将探讨边缘计算技术与云计算的异同点，并讨论它们各自的优缺点。
1. 定义和架构:云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，它通过大规模的数据中心进行集中管理和运维。
用户可以根据需求，按需获取计算、存储和网络资源。
云计算架构具有高度的可伸缩性和弹性，适用于处理大量数据和复杂的应用场景。
边缘计算是一种将计算和存储资源靠近数据源和终端设备的模式。
边缘节点位于数据源附近，通过对数据进行处理和分析，以减少数据传输量和延迟。
边缘计算架构具有分布式、高可靠和低延迟的特点，适用于需要高实时性响应的应用场景。
2. 数据处理和存储:在云计算中，大部分数据的处理和存储都是在云端的数据中心中进行的。
数据从终端设备传输到数据中心，通过处理和分析得到结果，然后再返回给用户。
云计算提供了高度的计算能力和存储容量，适用于处理大规模数据集和复杂的算法。
而在边缘计算中，数据的处理和存储主要发生在边缘节点上。
边缘节点的计算资源和存储容量较小，但足够处理和存储终端设备产生的实时数据。
这种分布式的处理方式减少了数据传输的延迟和网络带宽的需求，适用于对实时性要求较高的应用场景。
3. 网络依赖和延迟:云计算依赖于高速稳定的网络连接，因为数据需要从终端设备传输到云端数据中心进行处理和存储。
网络延迟和不稳定性可能会影响应用的响应时间和用户体验。
边缘计算在边缘节点上进行数据处理和存储，减少了对云端网络的依赖。
数据可以在边缘与终端设备之间进行快速的传输和处理，大大缩短了响应时间和延迟。
这种本地化的计算方式使得边缘计算更适合实时性要求高的应用，如智能交通和工业自动化。
4. 应用场景:云计算广泛应用于大规模数据分析、人工智能、在线媒体和电子商务等领域。
通过云计算，用户可以快速、灵活地部署和扩展应用，满足不断增长的计算需求。
云计算和边缘计算的优缺点和区别
云计算和边缘计算的优缺点和区别云计算和边缘计算是当前信息科技领域两种重要的计算模式。
它们分别拥有独特的优缺点和适用场景。
本文将从技术特点、适用场景、应用案例等方面进行探讨和比较，旨在帮助读者更好地理解云计算和边缘计算两个概念。
1.技术特点云计算是一种基于网络的计算模式，是指通过互联网等网络将数据和服务存储到集中的、远程的数据中心，通过各种终端设备（包括电脑、手机、平板等）进行访问和使用。
云计算的技术重点在于数据中心，该中心需要具备高可靠性、高可用性、高性能等特点。
云计算主要分为IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）三种服务模式，并且具备强大的数据分析能力、数据挖掘能力以及多种算法实现。
边缘计算是一种将计算放在离用户较近的设备上的计算模式。
主要功能是处理由各种设备产生的海量数据并进行实时决策和反馈，例如IoT系统、自动驾驶车辆、加工自动化系统等。
边缘计算的技术重点在于端设备，它需要具备轻量、敏捷、低能耗、高精度等特点。
边缘计算的实现方式有两种：一种是通过云计算中心辅助实现，一种是通过将计算机直接部署到边缘设备上实现。
2.适用场景云计算主要适用于大规模数据计算、高归档、高性能等场景，例如大型企业、金融机构、电子商务平台等。
云计算对数据的安全性、隐私性提出了较高的要求。
同时，由于云计算要求数据中心的通讯带宽和存储能力较高，因此相对高昂的费用也是云计算必须考虑的问题之一。
边缘计算主要适用于边缘网络通信、大规模虚拟网络集成等场景，例如工业自动化、智能交通、智能家居等。
边缘计算可以大大提高设备的响应速度，并减轻中心服务器的压力，提高了整个系统的可靠性和安全性。
同时，边缘计算的实现需要注意设备功耗、散热、计算能力等问题，这也是制约其发展的一个瓶颈。
3.应用案例- 云计算应用案例阿里云是国内知名的云计算服务提供商，其为各类企业提供了强大、高可用的云计算服务，包括其最著名的计算平台ECS、分布式储存CTS及分布式消息队列、CDN及云安全等。
云计算与边缘计算的异同分析
云计算与边缘计算的异同分析随着科技的不断发展，云计算和边缘计算逐渐成为了数字化时代不可或缺的两个重要技术，它们在不同的领域都具有广泛应用。
但是，这两者之间的区别和联系又是什么呢？本文将结合实际案例，从几个方面来分析云计算和边缘计算的异同之处。
一、定义首先，我们来看看云计算和边缘计算各自的定义。
云计算是利用互联网的方式，按照客户需求为其提供一种灵活的、按需的、可扩展的虚拟计算资源的一种计算范式。
云计算侧重于资源的集中管理，维护和使用。
其强项在于提供高效的数据存储、处理和分析能力。
边缘计算则是指将数据处理、分析和应用推向网络边缘、离用户设备更近的计算位置。
边缘计算强调的是数据的实时性和低时延。
它可以通过降低网络传输的频率和数据量来节省网络带宽。
同时，边缘计算还具有灵活性强、可扩展性高等特点。
二、资源使用和管理云计算将资源的集中管理作为其核心优势之一。
它可以通过数据中心、服务器集群等方案，为用户提供海量的计算资源。
在云计算体系中，用户可以根据实际需求，弹性地调整计算资源的使用，以获取最佳的计算性能。
边缘计算则不同，在这种体系中，计算资源被分散部署在更接近用户的设备上。
这种部署方式极大地提高了计算资源的利用率，同时也降低了网络负载。
但是边缘计算的资源利用方式需要考虑更多限制因素，例如设备性能、网络带宽等。
三、安全和可扩展性关于安全性，云计算侧重于保障数据的隐私和安全，同时在数据处理和分析环节中也具有良好的隔离和保护机制。
当然，这种保障需要以更高的成本来换取，例如投资于更完善的数据保护措施，以及更好的网络防护和加密机制。
相比之下，边缘计算显然更加注重安全性的低成本解决方案。
当数据处理和分析在设备上完成时，它可以避免对数据进行频繁的传输，从而降低了数据安全性的风险。
但是，这种做法也会引发设备繁忙等问题，因此需要更强的可扩展性以支持更大规模的操作。
四、适用场景最后，我们来看看云计算和边缘计算各自适用的场景。
云计算主要适用于需要大规模数据存储和处理的场景，例如大型电商、金融机构等。
云计算与边缘计算的优缺点分析
云计算与边缘计算的优缺点分析随着科技的进步和互联网的普及，人们对于数据和信息的处理量越来越大。
而这也促进了云计算和边缘计算的发展。
两者在实现信息和数据的处理、存储等方面都发挥着重要作用，但二者适用的场景不同，各自也存在着优缺点。
在本文中，将对云计算和边缘计算进行优缺点分析。
一、云计算云计算是一种基于互联网的计算模式，它通过网络技术将硬件、软件和数据资源集中在一起，提供给用户以更高效、经济、便捷的计算服务。
优点：1、节省成本：传统的计算服务需要购买一定数量的服务器和存储设备等硬件设施，而云计算可以将这些设施集中存储和管理，避免了资金的过多开销。
2、易于扩展和管理：云计算基于大型数据中心的集群管理模式，可以在保证性能和可靠性的基础上通过扩容实现更高的处理能力。
而且各种资源都是由云厂商管理和维护，用户无需担心设备损坏、维修等问题。
3、提高数据安全性：云计算的底层架构拥有成熟的安全技术和策略，让数据得到更好的保护。
4、运行效率高：减少了运维方面的压力。
负责存储和管理的云厂商会定时为用户提供升级升级服务，保证所有计算资源的良好运转。
缺点：1、依赖于互联网：云计算依赖于互联网的通讯和传输，当网络出现故障时，会影响服务的稳定性和可靠性。
2、安全问题：虽然云计算的底层架构拥有成熟的安全技术和策略，但随着黑客技术的不断更新和网络攻击的不断增多，系统的安全性也面临一定的风险。
3、规模存储需求：对于一些数据规模比较大的应用，如视频、音频、大型的数据量等，需要庞大的存储资源。
因此，云计算的存储资源需求较大。
二、边缘计算边缘计算是一种将计算任务从集中式数据中心分布到更靠近物品或用户的计算资源和设备上执行的计算模式。
优点：1、延迟低：边缘计算将数据的处理过程分散到更靠近物品或用户的计算资源和设备上，减少了传输数据的时间成本，提高了计算效率。
2、数据安全：边缘计算支持将用户的隐私数据进行本地计算，从而实现数据的本地化存储和计算，保证了隐私数据的安全性。
边缘计算与云计算的比较与区别
边缘计算与云计算的比较与区别随着数字化时代的到来，边缘计算与云计算逐渐成为互联网领域的热门话题。
边缘计算和云计算都是当前计算技术的重要分支，它们在提供计算和存储资源方面有一定的相似性，但也存在着明显的差异。
本文将对边缘计算与云计算的比较与区别进行分析。
首先，从定义上看，边缘计算和云计算聚焦不同的计算需求。
云计算是一种分布式计算模型，通过网络提供数据存储和处理的服务。
它通过将计算和存储资源集中在云端的数据中心，为用户提供灵活的、按需的计算服务。
而边缘计算则是将数据处理和存储功能从云端移至用户所在的边缘设备附近，以减少传输延迟并提高计算效率。
边缘计算更加注重对实时性和低延迟的要求，适用于物联网、无人驾驶、工业自动化等场景。
其次，边缘计算和云计算在架构上也存在一定的区别。
云计算采用中心化的架构，用户通过网络连接到云服务器上进行数据存储和处理。
而边缘计算则采用分布式的架构，将计算和存储资源部署在边缘设备上。
这样可以减少数据在网络中的传输，降低网络带宽的压力，提高数据的安全性。
第三，边缘计算和云计算在数据处理方式上也有所不同。
云计算将数据集中处理在云端的大型数据中心中，而边缘计算将数据处理分散在多个边缘设备上。
边缘设备可以进行本地数据处理和分析，只将需要上传到云端的结果进行传输，降低了数据传输的需求和成本。
接下来，从数据隐私和安全性角度来看，边缘计算和云计算也有差异。
由于云计算将大量数据集中存储在云端的数据中心，可能面临数据泄漏和隐私问题。
而边缘计算将数据存储在本地边缘设备上，可以更好地保护数据的安全性和隐私性。
最后，在成本和可扩展性方面，边缘计算和云计算也存在不同。
云计算利用规模经济和共享资源的优势，可以提供更低成本和更高的可扩展性。
边缘计算虽然相对于云计算来说成本较高，但在一些对实时性和低延迟要求较高的场景中具有更好的性能。
此外，边缘计算能够减轻云端的负载，提高整体计算和存储效率。
综上所述，边缘计算与云计算在计算需求、架构、数据处理方式、数据安全性和成本可扩展性等方面存在明显的区别。
云计算与边缘计算的比较与应用场景分析
云计算与边缘计算的比较与应用场景分析随着信息技术的发展，云计算和边缘计算作为两种不同的计算模式被广泛应用于各个领域。
本文将对云计算和边缘计算进行比较，分析它们的应用场景。
一、云计算介绍及应用场景分析云计算是一种将大规模的计算任务分解成多个小任务，并将这些小任务分配到多台计算机上并行处理的技术。
云计算具有资源共享、高性能、可靠性和易扩展等优点，在各个领域得到了广泛应用。
1. 企业应用：企业可以将自己的业务系统和应用部署到云平台上，通过云计算实现资源的灵活分配和管理。
同时，企业还可以利用云平台提供的大数据分析和人工智能技术来优化业务流程和决策。
2. 科学研究：科学研究需要大量的计算资源来处理实验数据和模拟计算。
云计算提供了强大的计算能力和存储能力，可以帮助科研人员快速完成复杂的计算任务，加速科学研究进程。
3. 社交网络：社交网络的用户数量庞大，用户产生的数据量也非常大。
云计算可以为社交网络提供强大的扩展性和可靠性，使得社交网络能够同时支持大量的用户和复杂的应用功能。
4. 电子商务：电子商务网站需要处理大量的用户请求和交易数据。
通过云计算技术，电子商务网站可以实现自动伸缩的系统架构，根据实际需求动态调整计算资源，提高网站的性能和可用性。
二、边缘计算介绍及应用场景分析边缘计算是一种将计算任务在网络边缘进行处理的技术。
边缘计算具有低延迟、高可靠性和隐私保护等优点，适用于一些对实时性要求较高的场景。
1. 物联网：物联网中的设备通常需要对传感器数据进行实时处理和分析。
边缘计算可以将计算任务放在离设备更近的边缘节点上，减少数据传输的延迟，提高物联网系统的实时性能。
2. 自动驾驶：自动驾驶系统需要对大量的传感器数据进行实时处理和决策。
通过边缘计算，可以将部分计算任务放在车辆周围的边缘节点上，减少数据传输和响应时间，提高自动驾驶系统的安全性和实时性能。
3. 工业控制：工业控制系统需要对大量的传感器数据进行实时分析和决策。
云计算和边缘计算的区别和联系
云计算和边缘计算的区别和联系当今时代，计算机技术已经成为了我们生活中不可或缺的一部分，而在计算机技术的发展中，云计算和边缘计算这两个概念逐渐成为了热点讨论的话题。
虽然两者经常被放在一起讨论，但是它们之间也有着一些不同点和联系。
接下来，我们就来探究一下云计算和边缘计算之间的区别和联系。
首先，云计算和边缘计算在硬件设备上有所不同。
云计算是基于互联网的计算资源服务，用户可以通过互联网来获取云计算提供的各种服务。
而云计算的计算资源主要是集中在远程的数据中心中，通过互联网传输到用户端。
与之不同的是，边缘计算更注重本地的计算资源，将计算和数据处理分散到各个终端设备。
这就要求边缘计算需要使用更为有效的算法来解决分散在终端的数据和计算资源不统一的问题。
其次，云计算和边缘计算在应用场景上也有所不同。
云计算更适合处理大规模数据和对计算速度要求不那么高的应用，例如在线存储、电子邮件、网站访问等。
而边缘计算更注重处理实时性要求高、对计算速度要求高的应用，例如物联网、自动驾驶、智能家居等。
在这些应用场景中，一定的延迟是无法承受的，因此边缘计算更适合在终端设备上处理数据和计算。
但是，云计算和边缘计算并不是互相排斥的两个概念，它们之间还存在着联系。
由于边缘计算的计算资源和数据处理都是分散在各个终端设备上的，因此如果直接将这些数据和计算结果传输到云端进行处理，会浪费大量的带宽资源。
因此，在一些需要处理大规模数据的场景下，边缘计算可以将部分计算结果上传到云端进行整合，并进一步进行分析和应用。
另外，云计算的服务器平台可以为边缘计算提供更好的基础设施和支持，包括网络架构、数据库、存储等，从而提升边缘计算的性能和可靠性。
综上，云计算和边缘计算虽然在很多方面有所不同，但是它们之间还存在着联系，可以相互补充。
在未来的发展中，云计算和边缘计算将会持续发挥巨大的作用，并为我们的生活带来更多的便利和效益。
云计算与边缘计算的比较与未来发展
云计算与边缘计算的比较与未来发展云计算和边缘计算是两种不同的计算模型，它们在处理数据和资源的方式上有所不同，并且在不同的应用场景下有各自的优势和局限性。
本文将对云计算和边缘计算进行比较，并展望它们在未来的发展趋势。
首先，让我们来了解一下云计算。
云计算是一种基于互联网的计算模型，它通过将计算任务和数据存储外包给云服务提供商来实现。
用户可以通过互联网访问和管理虚拟化的计算资源，根据需要随时调整资源的规模。
云计算具有高度的灵活性和可扩展性，可以帮助企业降低成本并提高效率。
此外，云计算还提供了强大的数据分析和处理能力，使得用户可以更好地利用大数据。
然而，云计算也存在一些限制。
首先，云计算需要大量的带宽和延迟较低的网络连接来保证数据的传输和访问速度。
对于一些对实时性要求较高的应用，如物联网和自动驾驶等，云计算的效果并不理想。
其次，由于计算任务是在云端运行，会导致一些隐私和安全问题，用户的数据需要通过网络传输到云服务提供商的服务器上，这可能会引发数据泄漏和侵权问题。
相比之下，边缘计算提供了一种分布式计算的解决方案，将计算功能靠近数据源或边缘设备，以减少数据的传输和处理延迟。
边缘计算可以将计算任务和分析过程放置在离用户更近的地方，例如边缘服务器、网关设备和传感器等，从而提供更低延迟的实时处理能力。
边缘计算适用于需要快速响应和大量数据处理的场景，如智能城市、工业物联网和智能交通等。
然而，边缘计算也存在一些挑战。
首先，边缘设备通常资源有限，计算能力和存储容量较低，对于一些复杂和密集的计算任务表现不佳。
其次，边缘环境的异构性和分布性增加了资源管理和协调的难度。
边缘计算还需要面临安全和隐私保护的挑战，例如如何保护数据在边缘设备和边缘服务器之间的传输过程中的安全性。
未来，云计算和边缘计算将呈现出更加密切的协同发展趋势。
云计算和边缘计算可以相互补充，形成云边一体的计算模型。
云计算可以提供综合的数据存储和分析功能，而边缘计算可以提供实时和低延迟的计算和处理能力。
边缘计算与云计算的协同发展
边缘计算与云计算的协同发展随着数字化时代的到来，云计算和边缘计算作为两种重要的计算架构，在不同场景下展现出各自的优势。
然而，单独使用云计算或边缘计算往往无法满足现代应用和服务的需求，因此边缘计算与云计算的协同发展变得至关重要。
本文将探讨边缘计算与云计算的概念、特点以及二者之间如何协同发展，以及未来的发展方向和挑战。
1. 云计算与边缘计算概述1.1 云计算云计算是一种基于互联网的计算方式，通过网络提供各种服务，包括存储、数据库、软件等。
用户可以通过互联网按需获取这些资源，避免了传统方式中需要在本地维护硬件设备和软件的繁琐工作。
1.2 边缘计算边缘计算是一种将数据处理和存储功能从传统的集中式数据中心向数据源头靠近的架构，使得数据更接近终端用户。
通过在网络边缘部署服务器、存储和网络设备，边缘计算可以大大减少数据传输延迟，提高服务质量和响应速度。
2. 云计算与边缘计算的特点2.1 云计算的特点大规模弹性扩展：云计算能够根据用户需求灵活调整资源规模，实现弹性扩展。
集中管理和控制：资源集中管理在数据中心，便于统一监控和维护。
高性能计算：可以提供强大的处理能力和存储能力，适合处理大规模数据。
2.2 边缘计算的特点低延迟：数据处理更加靠近用户，降低了数据传输时延。
节约带宽：在边缘处理数据可以减少对网络带宽的需求。
安全性提升：避免将敏感数据传输到远程数据中心，有利于数据保密性。
3. 边缘计算与云计算的协同发展3.1 资源协同利用云计算和边缘计算可以实现资源的协同利用。
在一些对延迟敏感或者需要大规模运算的场景下，可以将部分任务交由边缘节点处理，减轻中心云的压力；而一些大规模数据存储和处理仍然交由云端完成。
3.2 数据协同处理针对IoT设备产生海量数据并需要实时处理与分析的需求，边缘计算可以对数据进行初步处理并筛选之后再传输到云端进行深度分析。
这样既减少了数据传输量，又保证了实时性和精确性。
3.3 安全与隐私协同保护在涉及隐私或安全等方面要求严格的场景下，可以在边缘节点进行部分加密或隔离操作，将敏感信息在本地处理不轻易传输到云端，从而保护用户隐私。
云计算的边缘计算与边缘智能化技术
云计算的边缘计算与边缘智能化技术随着信息技术的迅猛发展，云计算已经成为了企业和个人应用的重要手段。
然而，传统的云计算在一些应用场景下出现了一些局限。
为了解决这些问题，边缘计算和边缘智能化技术应运而生。
本文将详细探讨云计算的边缘计算与边缘智能化技术。
一、边缘计算的概念与特点边缘计算，是一种将计算资源和数据处理能力移动到离数据源或终端设备更近的地方的技术，旨在为用户提供低延迟、高带宽的计算和存储服务。
与传统的云计算相比，边缘计算的特点有以下几点：1. 近距离数据处理：边缘计算将计算能力与数据存储资源分布到网络的边缘，可以将计算任务在离数据源更近的地方进行处理，减少了延迟和网络拥堵问题。
2. 弹性扩展：边缘计算可以根据实际需求，将计算和存储资源扩展到网络边缘，满足不同规模和性能要求的应用。
3. 数据隐私与安全：边缘计算将数据处理放在终端设备附近，有助于保护用户的隐私和数据安全，减少数据的传输和存储风险。
二、边缘计算的应用领域边缘计算的应用领域非常广泛，包括工业自动化、智慧城市、智能交通、物联网等。
以下是几个重要的应用场景：1. 工业自动化：边缘计算可以提供实时的数据分析和处理能力，满足工业自动化中对低延迟和高可靠性的要求。
例如，通过边缘计算可以实现对生产线设备的监控和故障诊断，提高生产效率和降低故障率。
2. 智慧城市：边缘计算可以为智慧城市的各个领域提供支持，如交通管理、环境监测、公共安全等。
通过将计算能力移动到城市中的传感器和终端设备附近，可以实现实时的数据处理和决策支持。
3. 物联网：边缘计算是物联网技术的重要支撑，可以将物联网终端设备作为边缘计算节点，提供智能化的数据处理和分析能力。
例如，通过边缘计算可以实现智能家居的自动化控制和智能设备的联网管理。
三、边缘智能化技术的发展与应用边缘智能化技术是边缘计算的重要组成部分，它将人工智能与边缘计算相结合，为边缘设备带来更高的智能化水平。
以下是几个常见的边缘智能化技术：1. 机器学习：机器学习是边缘智能化技术的核心，它可以通过对大量数据的学习和分析，使边缘设备具备智能化的决策和响应能力。
云计算+边缘计算
云计算+边缘计算在当今数字化的时代，云计算和边缘计算这两个概念正逐渐成为科技领域的热门话题。
它们的出现和发展，为我们的生活和工作带来了巨大的变革。
让我们先来了解一下云计算。
云计算就像是一个超级强大的“数字大脑”，它将大量的计算资源、存储资源和应用程序集中在远程的数据中心，通过网络为用户提供服务。
想象一下，你不再需要在自己的电脑上安装各种复杂的软件，只要有网络，你就可以随时随地访问云端的各种应用和数据。
这不仅节省了本地设备的存储空间，还让我们能够享受到更强大的计算能力和更丰富的功能。
云计算的优势是显而易见的。
首先，它具有高度的可扩展性。
当企业或个人的需求增加时，可以轻松地增加计算资源和存储空间，而无需担心硬件的升级和更换。
其次，云计算提供了可靠的数据备份和恢复功能，大大降低了数据丢失的风险。
再者，它能够实现资源的共享和优化利用，降低了成本。
然而，云计算也并非完美无缺。
由于数据需要通过网络传输到云端进行处理，这可能会导致延迟和网络拥塞，尤其是在处理对实时性要求较高的任务时。
比如，自动驾驶汽车需要在瞬间做出决策，如果数据传输的时间过长，就可能会造成严重的后果。
这时，边缘计算就登场了。
边缘计算就像是在“前线”的“小兵”，它将计算和数据存储能力推向更接近数据源的地方，也就是网络的边缘。
例如，在一个智能工厂中，传感器收集到的数据可以在本地的边缘设备上进行处理和分析，而无需将所有数据都发送到云端。
这样一来，不仅减少了数据传输的时间和成本，还提高了系统的响应速度和可靠性。
边缘计算的优点在于它能够满足实时性要求极高的应用场景。
比如，在医疗领域，远程手术需要毫秒级的响应时间，边缘计算可以确保手术设备能够即时处理和响应数据，保障患者的生命安全。
此外，边缘计算还能在网络不稳定或断开的情况下继续工作，保证了关键业务的连续性。
那么，云计算和边缘计算是如何相互协作的呢？其实，它们更像是一对默契的“合作伙伴”。
云计算负责处理大规模、复杂的任务，如长期的数据存储和分析，而边缘计算则专注于实时性强、数据量小的任务。
云计算的边缘计算技术
云计算的边缘计算技术随着科技的快速发展，云计算技术逐渐成为了现代社会中不可或缺的一部分。
然而，传统的云计算模式也暴露出一些不足之处，特别是在数据处理和传输的时延方面。
为了解决这些问题，边缘计算技术应运而生。
边缘计算，也被称为边缘智能计算，是一种在靠近数据源的边缘设备上进行数据处理和存储的技术。
本文将探讨云计算的边缘计算技术以及其在不同领域的应用。
一、边缘计算的定义和原理边缘计算是一种分布式计算模式，它将计算资源和应用程序放置在离用户数据源最近的边缘设备上。
这使得数据能够在本地进行处理和存储，减少了数据传输延迟和带宽消耗。
边缘计算的核心原理是将计算任务从中心云服务器转移到边缘节点上，使得数据能够更加迅速地响应和处理。
二、边缘计算的优势和挑战边缘计算技术具有许多优势。
首先，它能够实现近乎实时的数据处理，降低了用户等待的时间。
其次，由于数据存储和处理在本地进行，边缘计算可以有效减轻云服务器的负载，提高整体的计算效率。
此外，边缘计算还能够保护数据隐私和安全性，因为数据不需要通过互联网传输到远程的云端服务器。
然而，边缘计算也面临一些挑战。
首先，由于边缘设备的资源有限，它们的计算和存储能力相对有限。
这对边缘计算的应用场景提出了一定的限制。
其次，边缘计算需要与云计算相结合，实现资源的协同和管理。
这要求在架构设计和算法优化方面进行深入研究，以实现边缘计算和云计算的有效融合。
三、边缘计算的应用领域边缘计算技术已经在许多领域得到了成功的应用。
以下是一些典型的应用案例：1. 智能交通系统边缘计算可以将计算和决策过程推向路边的传感器和摄像头，从而能够实时监控交通状况、进行交通信号优化以及减少交通事故的发生。
通过边缘计算，可以降低交通系统的延迟，提高整体的效率和安全性。
2. 工业自动化在工业领域，边缘计算可以将计算和控制功能放置于生产线的机器和设备上，实现实时的监测和调度。
这有助于提高生产效率和质量，并减少维护和停机时间。
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边缘计算应用场景
预测性维护：例如华为的梯联网计划，通过本地的边缘计算融合网关可以提供数据分析能力，第一时间 发现电梯设备潜在故障。同时提供本地存活，一旦与云端联接故障，数据可以本地保存，联接恢复后， 本地收敛数据自动同步到云端，确保云端可以对每部电梯形成完整视图。
智能制造：边缘计算在工业系统中的具体表现形式是工业CPS系统（Cyber-Physical Systems信息物理 系统），该系统在底层通过工业服务适配器，将现场设备封装成web服务；在基础设施层，通过工业无 线和工业SDN（Software Defined Network）网络将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台中； 在数据平台中，根据产线的工艺和工序模型，通过服务组合对现场设备进行动态管理和组合，并与MES （Manufacturing Execution System制造执行系统）等系统对接。整个工业CPS系统能够支撑快速部署、 设备替换和计划调整等应用的快速开发和上线。
NIST提出的五大基本特征 服务模式 部署方式
信息产业三大变革:从PC革命、互联网革命,到云计算革命
• 20世纪40年代以来 ,世界范围内的信息革命对人类社会产生了空前影响,信息产业应运而生。20世纪70年代开始 ,信息 产业经历了三次重大变革:个人计算机革命、互联网革命和云计算革命。三次革命让信息普及程度和社会生产协作效率 得到了极大的提升。
上市公司分析——网宿科技(300017)
网宿科技始创于 2000 年 1 月，主要提供互联网内容分发与加速（CDN）、云计算、云安全、全球分布式 数据中心(IDC) 等服务。2009年10月，网宿科技在深交所上市。
网宿的CDN平台已经部署在三大运营商（移动、电信、联通）及2大专有网络（中国教育和科研计算机网、 中国科技网）的骨干节点上。500余个CDN节点，带宽拥有量超过7T，为国内外的众多著名客户提供了高 品质的网站加速服务。
采用边缘计算的方式，海量数据则能够就近处理，大量的设备也能实现高效协同的工作，诸多 问题迎刃而解。因此，边缘计算理论上可满足许多行业在敏捷性、实时性、数据优化、应用智能、 以及安全与隐私保护等方面的关键需求。
边缘计算具体案例
中国移动在上海的F1赛事中，与主办方合作，首次实现无线网络下的体育赛场多视角直播业 务。赛场的多视角视频直播业务环境基于MEC技术（Mobile Edge Computing,移动边缘内计 算），为观众提供创新型沉浸式赛车体验的移动增值服务。
该平台可向CDN用户提供Web加速、高级应用加速、流媒体加速和大文件下载加速等服务。同时，通过覆 盖全国主要网络节点的30家A类IDC机房，运维的服务器数量近万台，可向用户提供分布式托管、全程运维 管理服务、网络安全等专业服务。
该最早进军边缘计算，剥离 IDC，聚焦边缘计算、云安全等: 2019年1月3日公告，公司将厦门秦淮全部股权剥离，带来 6.97 亿的投资收益，回笼资金，降低财务费用。2019.1.29，与联通 合资公司已经落地，双方各持股 42.5%，双方高管出资设 立合 伙企业持股 15%，重点布局边缘计算、云安全等新领域。5G 时代，边缘计算 是大流量、低时延应用的必要的网络技术，超
一直以来，公共和企业设施的监测和维护消耗着大量的人力、物力成本；电力、制造等行业数 字化转型中对海量数据的实时、智能处理也有着强烈需求。如果用常规模式构建物联网，随着设 备的迅速增加，网络边缘侧所产生的数据量级将非常巨大。这些数据如果都交由云端的管理平台 来处理，将会出现现实网络流量压力大，设备的实时协同工作难以保证、特殊信息的安全风险大 增等问题。
此外，边缘计算的应用还包括车联网/自动驾驶、AR/VR、视频监控与智能分析等等领域。
相比云计算，边缘计算的优势是什么？
相比集中部署的云计算服务，边缘计算解决的了时延过长汇聚流量过大的问题。边缘计算的优势 有最直接的两方面：
1.网络延时低。能够适应实时性要求高的场景和应用； 2.节省核心网带宽。随着5G时代到来，数据量暴增，数据全部传至数据中心容易导致网络拥塞， 在边缘层对数据做初步筛选可以节省大量核心网带宽。
网宿科技300017 国内边缘计算龙头，正开发面向边缘计算的支撑平台，满足用户随时随地的数据计算及交 互需求。 高升控股000971 第三方CDN主要新生力量，公司内容分发网络内容，解决互联网拥挤的状况，提高用户 访问网站的响应速度。 依米康300249 运营管理平台高度集成基础设施数据采集器、智能运维机器人、机柜智能管理条等一系列智 能物联的边缘计算设备，帮助实现数据中心的精细化运营。
对于现场观众而言，不仅看到的是飞驰而过的赛车，还可以在终端设备上多角度观看赛道上 赛车运行的实时视频，甚至驾驶舱里驾驶员的表情动作。这样身临其境的体验得益于边缘计算的 部署，根据实测数据，在现场实时直播的时间时延低达500毫秒，观众在智能手机、平板电脑等 移动终端上，通过APP应用，可多角度、近乎零延迟的观看赛事，获得前所未有的逼真体验。 如果用现在传统的直播方式，将服务器放在互联网上，然后再通过网络长距离地传输到现场，延 时大概将近50秒，所以边缘计算在这种场景下的应用，对用户的体验而言是一种非常大的改善。
投资建议
边缘计算产业正在崛起，但目前还处于比较早期的阶段，投资节奏上可参照云计算产业链演进 节奏，现阶段建议重点关注基础设施及硬件厂商。我们判断目前发展主题仍然是云化和智能化， 边缘云及边缘智能将成为产业重点布局方向。从长期来看，安防和VR等流量业务，以及对网络 能力开放的要求预计将使得边缘计算成为趋势。建议关注产业链各细分领域厂商，如CDN领域 的龙头公司网宿科技。
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%。
章鱼就是用“边缘计算”来解决实际问题的。
作为无脊椎动物中智商最高的一种动物，章鱼拥有巨量的神经元，但60%分布在 章鱼的八条腿（腕足）上，脑部仅有40%。
章鱼在捕猎时异常灵巧迅速，腕足之 间配合极好，从不会缠绕打结。这得 益于他们类似分布式计算的“多个小脑 +一个大脑”。
而人类的边缘计算，也属于一种分布 计算。在网络边缘的只能网关就近处 理采集到的数据，而不需要将大量的 数据上传到云平台。
• 概念三: 2012年,美国国家标准与技术研究院(NIST) 结合业内各方观点,给出云计算的”模型说”定义：云 计算是一种模型，用户可以方便地通过网络按需访问 一个可配置计算资源(如网络、服务器、存储、应用和 服务)的共享池,这些资源可以被迅速提供并发布,同时 实现管理成本或服务供应商干预的最小化。
Thanks.
• 云计算的应用，颠覆了信息产业从产品销售到服务输出的原有商业模式,极大地加速了信息产业规模化、 专业化、精 细化、自主化的发展进程。
云计算核心技术
上市公司分析——光环新网（300383）
• 光环新网携手AWS分享国内云计算红利云计算领域，与AWS达成正式战略合 作。另外成立光环云，拓展国内云计算业务。公司半年报公告，与霍尔果斯百 达汇有限合伙、天津若水有限合伙共同投资成立光环云数据有限公司，持股比 例分别为30%、 30%和40%。光环云为AWS提供包括直销和渠道销售AWS产 品与服务、AWS相关解决方案与服务集成、AWS生态系统服务支持与推广等 全方位的营销与服务支持。
边缘计算
02
• 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业务实时、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。
云计算 &
边缘计算
云计算
01
• Cloud Computing
什么是云计算？
• 概念一:云计算是使用多种计算机技术实现的一些超级 计算模式的总称，其中最主要的技术包括编程模型、 虚拟化、池化、数据存储和管理等;
• 概念二:云计算也可以被认为是通过互联网把所有的 计算应用和信息资源连接起来,供用户随时访问、分享、 管理和使用的一种IT资源的交付形式;
高清视频、VR/AR、车联网、工业互 联网等应用有望打开公司 长期成长空间。积极布局边缘计算，也反映了管理层具有较高 的战略眼光。
投资要点:
·2018 年业绩快报落在预告的范围内，符合预期：公司预告 2018 年收入 63.37 亿 元，增长 17.96%；净利润为 7 亿元，增长 0.14%。
·CDN价格战趋缓，公司核心客户稳定：2016 年底，CDN 开始打价格战，直到 2018 年下半年 市场格局稳定，价格战趋缓，整体净利率逐步企稳回升。