第14章 物联网与边缘计算
云计算中的边缘计算与物联网技术
云计算中的边缘计算与物联网技术云计算和物联网是近年来快速发展的两大领域，其中边缘计算作为云计算和物联网的结合点，扮演着重要的角色。
边缘计算是指将数据处理和存储功能从云端延伸到离用户和设备更近的边缘节点，以提供更低延迟、更高效的计算和服务。
本文将探讨云计算中的边缘计算与物联网技术的应用和发展。
一、边缘计算与物联网的关系边缘计算和物联网紧密相连，两者之间的关系相辅相成。
物联网提供了海量的数据来源，包括传感器、设备、物体等，而边缘计算通过在离用户和设备更近的边缘节点进行数据处理和分析，实现了对物联网数据的实时响应和高效利用。
边缘计算在物联网中起到了数据汇聚、实时处理和智能分析的作用。
通过在边缘节点上进行数据预处理和分析，可以减少数据传输到云端的负载，降低网络延迟，提高响应速度。
同时，边缘计算还可以根据用户需求和设备条件进行任务卸载和资源优化，使得计算更加高效和灵活。
二、边缘计算在云计算中的应用1. 资源管理与调度边缘计算可以作为云计算的延伸，从云端向边缘节点分布计算资源，提供更近距离的服务。
通过边缘节点的部署，可以有效减少云端的计算负载，实现资源的合理分配和优化调度。
边缘计算可以根据用户对服务的需求和就近原则，将任务和数据分配给离用户和设备最近的边缘节点，提高计算效率和服务质量。
2. 数据处理与分析随着物联网设备的快速增多和数据量的飞速增长，云端的数据处理和分析变得越来越繁重。
而边缘计算通过在边缘节点上进行数据处理和分析，可以在源头上减少数据传输和存储的成本，提高数据处理的效率和准确性。
边缘计算可以根据数据的实时性和重要程度，对数据进行筛选和预处理，将有价值的数据传输到云端进行进一步分析和挖掘。
3. 边缘智能与决策边缘计算可以将一部分智能应用推向边缘节点，使得设备具备更强的边缘智能和自主决策能力。
通过在设备或边缘节点上部署机器学习和深度学习算法，可以实现对数据的实时处理和分析，提供即时的决策和服务。
边缘智能可以使得物联网设备更加智能化，减少对云端的依赖，提高系统的稳定性和安全性。
物联网中的云计算和边缘计算
物联网中的云计算和边缘计算引言物联网（Internet of Things, IoT）是指通过互联网进行多个物体之间的通信和数据交换的技术，将现实物理世界与虚拟数字世界相连接。
在物联网的发展过程中，云计算和边缘计算成为两种重要的计算模型。
云计算将计算和存储资源集中在云端服务器上，为物联网提供高效的数据处理和分析能力。
而边缘计算将计算和存储资源部署在离用户设备更近的边缘设备上，提供低延迟的数据处理和实时响应能力。
本文将对物联网中的云计算和边缘计算进行深入探讨。
云计算云计算是一种基于互联网的计算模型，通过将计算和存储资源集中在云端服务器上，为用户提供按需使用的计算能力和存储空间。
在物联网中，云计算提供了以下几个重要的功能：数据存储和管理物联网中的设备会产生大量的数据，包括传感器采集的数据、设备状态信息等。
云计算提供了强大的数据存储和管理能力，可以对这些数据进行集中存储、备份和管理，为后续的数据分析和应用提供支持。
大数据分析物联网中的数据通常是海量和多源的，云计算可以通过分布式计算和大数据分析技术，对这些数据进行快速而准确的分析，挖掘有价值的信息和知识。
这些信息和知识可以用于优化物联网系统的运行、改进决策和提供更好的用户体验。
弹性计算物联网中的设备数量和数据规模通常是不断变化的，云计算提供了弹性计算的能力，即根据需求自动调整计算资源的规模和配置，以适应不同的工作负载。
这使得物联网系统具有更好的灵活性和可伸缩性。
边缘计算边缘计算是一种将计算和存储资源部署在离用户设备更近的边缘设备上的计算模型。
边缘计算的主要目的是提供低延迟的数据处理和实时响应能力，适用于对实时性要求较高的物联网应用场景。
在物联网中，边缘计算具有以下几个关键特点：低延迟边缘计算将计算和存储资源部署在离用户设备更近的边缘设备上，减少了数据传输的距离和时间，从而降低了数据处理和响应的延迟。
这对于对实时性要求较高的物联网应用非常重要，例如智能交通系统、工业自动化等。
云计算方案边缘计算与物联网的融合
云计算方案边缘计算与物联网的融合云计算和物联网是当今科技领域中颇受关注的两个话题。
如何将边缘计算和物联网与云计算相结合，以实现更高效的数据处理和传输，成为了一个备受关注的问题。
本文将探讨边缘计算与物联网融合的潜力，并讨论其可能带来的益处。
一、边缘计算简介边缘计算是一种分布式计算模型，它将计算和存储资源靠近数据产生的地方，以降低延迟，并提高数据传输效率。
在边缘计算中，数据的处理发生在离数据源近的边缘设备上，而不是远程的云中心。
这种方式能够有效解决物联网因数据量大、延迟高等问题。
二、物联网简介物联网（IoT）指的是通过互联网连接各种物体和设备，使其能够互相传输数据和进行交互。
物联网应用广泛，包括智能家居、智能城市、智能工厂等。
它通过传感器和各种设备来收集数据，并通过云计算对这些数据进行分析和处理。
三、边缘计算与物联网融合的优势1. 降低网络延迟：边缘计算将数据的处理和存储放在离数据源近的地方，可以大大减少数据传输的时间，从而降低网络延迟。
这对于要求实时反馈和快速决策的物联网应用来说非常重要。
2. 减轻网络负载：边缘计算可以将部分数据的处理任务离线下放至边缘设备，减轻了云端的数据处理负担，降低了网络拥塞风险。
这样可以更好地满足物联网应用对大规模数据传输的需求。
3. 提高数据安全性：边缘计算允许将数据在本地进行处理和存储，不需要将所有数据传输至云端，从而减少了数据在传输过程中被窃取或篡改的风险。
这是对于涉及个人隐私或敏感数据的物联网应用来说非常重要的优势。
4. 实现离线工作：边缘计算允许设备在无网络连接的情况下仍能进行数据收集和处理工作。
这对于一些偏远地区或无网络的环境下的物联网应用来说是非常有价值的。
四、边缘计算与物联网融合的应用案例1. 智能交通系统：利用边缘计算和物联网技术，可以实现对交通状况的实时监测和调度。
各种传感器可以收集车辆和路况数据，并通过边缘设备进行实时分析和决策，以提高交通效率和安全性。
计算机基础知识了解计算机的边缘计算与物联网技术
计算机基础知识了解计算机的边缘计算与物联网技术计算机基础知识：了解计算机的边缘计算与物联网技术计算机技术的发展已经深刻地改变了我们的生活，而边缘计算与物联网技术则是当前计算机领域研究和应用的热点。
本文将向你介绍边缘计算与物联网技术，并探讨其在现实生活中的应用。
一、边缘计算边缘计算可简单理解为将计算和数据处理功能从中心服务器转移到网络边缘设备的技术。
传统的计算模式依赖于中心服务器的计算和数据处理能力，然而，随着物联网设备的急剧增加，传输大量数据到中心服务器进行处理将带来巨大的负担和延迟。
因此，边缘计算的理念应运而生。
在边缘计算中，计算任务可以在网络边缘设备（如路由器、网关、传感器等）上进行处理，从而减轻了中心服务器的负担，提高了数据处理的效率和速度。
边缘计算的关键技术包括数据分析、机器学习、虚拟化等。
二、物联网技术物联网技术是边缘计算的一个重要应用领域。
物联网通过将传感器和设备连接到互联网来实现设备之间的通信和信息分享。
这些设备可以是各种各样的物体，如家电、车辆、医疗设备等，它们通过传感器和嵌入式系统收集和传输数据。
物联网的核心概念是通过连接物体与网络，实现物体之间以及物体与人的互联互通。
物联网技术的实现需要边缘计算技术的支持，因为大部分物联网设备的计算能力有限，无法处理大量的数据和复杂的算法。
三、边缘计算与物联网技术的应用1. 智能家居边缘计算与物联网技术的结合，可以实现智能家居的概念。
通过将家电、安防设备、照明系统等连接到互联网，可以实现远程控制和智能化管理。
例如，你可以通过手机应用程序控制家中的空调、电视等设备，还可以监控家中的安全情况。
2. 工业自动化边缘计算与物联网技术的应用在工业领域也非常广泛。
通过将传感器和设备与中心服务器连接，可以实时监测和控制生产过程。
这样可以提高生产效率、降低成本，同时还可以及时检测和预防潜在的故障。
3. 智能交通边缘计算与物联网技术也被广泛应用于交通领域，实现智能交通系统的建设。
架构设计中的物联网与边缘计算
架构设计中的物联网与边缘计算物联网（Internet of Things，简称IoT）和边缘计算（Edge Computing）是当下信息技术领域中备受关注的两个热点概念。
在架构设计中，物联网与边缘计算的结合可以为各行各业带来诸多好处。
本文将探讨物联网与边缘计算在架构设计中的应用与价值，并分析其相关技术和挑战。
一、物联网与边缘计算的概念物联网是指通过包括传感器、无线通信技术和互联网等技术手段将各种日常物品连接起来，实现信息的互联互通。
物联网的核心是实现对物品的感知、收集、传输和处理，以实现智能化的应用。
而边缘计算是将数据处理和存储能力从传统的云服务器中延伸到接近数据来源的网络边缘设备中，并以此为基础实现低延迟、高可靠性和具有实时决策等特点的计算模式。
边缘计算可以将多个智能设备组成的边缘网络形成一个分布式的计算模型，可以进一步提升物联网的效率和性能。
二、物联网与边缘计算的应用1. 工业应用：物联网与边缘计算在工业领域中的应用十分广泛。
例如，通过在设备上部署传感器，可以实时监测设备运行状态，通过边缘计算设备进行实时数据分析和决策，做到预测性维护，提高设备的运行效率和可靠性。
2. 城市管理：物联网与边缘计算可以应用于城市交通、环境治理、安全监控等领域。
例如，通过在交通信号灯上部署传感器，可以实时监测交通流量，并根据实时数据进行智能调度，从而提升交通效率和减少交通拥堵。
3. 农业领域：物联网与边缘计算可以应用于农业生产管理中。
例如，通过在农田中部署传感器，可以实时监测土壤湿度、温度等指标，并通过边缘计算设备进行数据分析和决策，为农民提供精确的农事指导，实现农业生产的精细化管理。
三、物联网与边缘计算的技术挑战1. 数据处理：物联网产生的数据量巨大，如何高效地进行数据处理和分析是一个亟待解决的问题。
边缘计算可以在接近数据源的地方对数据进行处理和分析，减少数据传输和存储的压力，提高响应速度。
2. 安全性：物联网中涉及大量的设备和传感器，安全性是一个重要的关注点。
物联网与边缘计算
物联网与边缘计算
IoT（物联网）和边缘计算是当今科技界的热点话题，它们旨在改善
消费者和企业的终端体验。
物联网是一种全新的技术，有效的把物理世界
和网络连接起来，通过网络可以让物联网设备进行收集、交换、处理和分
析数据，从而达到增强和改善物联网设备的体验。
边缘计算把部分计算从
云端的中央服务器转移到边缘，以提高用户的体验，同时减少网络节点的
延迟。
在物联网中，传感器和执行器之间的信息传输是必不可少的，这就需
要建立可靠的无线网络，通过低功耗WIFI连接，可以实现高效的设备连接。
它是通过通信模块与设备的物理层结合，实现物理层的物联网交互，
可以有效的改善物联网的安全性和稳定性。
边缘计算的核心概念是将像传感器数据这样的数据处理任务移动到边
缘节点，以减少中央服务器的负载，而不是在中央服务器进行计算。
这样，采集的数据可以立即处理，并且反馈给用户更快。
它可以运行在设备的本地，或者在传感器网络中的路由器上，从而减少网络节点的延迟，从而改
善用户体验。
实际上，物联网和边缘计算可以结合在一起，以提高实时数据处理的
性能。
云计算中的边缘计算与物联网
云计算中的边缘计算与物联网随着云计算和物联网技术的快速发展，边缘计算作为二者的有机结合，正在日益受到关注。
边缘计算指的是将数据处理和存储的能力尽可能地迁移到离用户或物联网设备更近的边缘节点上，以提供更低延迟、更高可靠性和更强安全性的服务。
本文将探讨云计算中的边缘计算与物联网之间的关系及其在不同领域的应用。
一、边缘计算与物联网的关系边缘计算和物联网之间存在着密切的联系。
物联网通过传感器和设备将实物与互联网相连，形成一个智能化的网络。
而边缘计算则是在物联网中的边缘节点上进行数据处理和存储，弥补了云计算中集中式数据处理的缺陷。
可以说，边缘计算是物联网技术实现的关键支撑。
具体来说，边缘计算可以通过在物联网设备附近设立边缘节点，将数据的处理和存储迁移到离用户更近的地方。
这样做的好处是可以大大减少数据传输的延迟时间，并且降低了网络负载，提高了系统的响应能力。
此外，边缘计算还能提供更强的安全性，因为数据不需要经过云端进行传输，降低了被黑客攻击或数据泄露的风险。
二、边缘计算与物联网的应用1.智能家居领域在智能家居领域，物联网通过连接各种家居设备，实现了家居自动化和远程控制。
而边缘计算则可以在家庭网关设备或者智能家居控制中心上进行数据处理，实现更快速的决策和响应。
例如，在智能家居系统中，通过边缘计算可以实时监测家庭安全状况，比如火灾报警、水浸报警等，及时采取相应措施。
2.智慧城市领域智慧城市的建设离不开物联网和边缘计算的支持。
物联网可以通过传感器和摄像头等设备收集城市各种数据，比如交通流量、空气质量、垃圾桶填充情况等。
而边缘计算则可以在城市的边缘节点上进行数据处理，提供实时的城市管理和服务。
例如，在交通管理中，通过边缘计算可以实时分析交通状况并自动调整信号灯的时序，优化交通流量。
3.工业领域在工业领域，物联网和边缘计算也发挥着重要的作用。
通过将各种工业设备连接到物联网中，可以实现对这些设备的实时监测和远程控制。
而边缘计算则可以在工厂的边缘节点上进行数据处理和分析，提供更高效的生产管理和质量控制。
云计算中的边缘计算与物联网融合
云计算中的边缘计算与物联网融合云计算与物联网是当今科技领域的两大热点话题，它们的发展不仅带来了技术革新，也为各行各业的发展提供了新的机遇。
而边缘计算作为云计算和物联网的结合，进一步推动了这两者之间的融合与发展，为我们带来了更多的发展机会和挑战。
下面将就云计算中的边缘计算与物联网融合进行探讨。
一、什么是边缘计算与物联网边缘计算是一种将计算、存储和应用程序的处理从传统的中心化云计算数据中心移至数据源附近的一种计算模式。
它能够将数据处理和分析的任务分发到距离数据源更近的边缘设备上，减少了数据传输延迟和网络拥堵，提高了数据处理效率，满足了实时性和低时延的要求。
而物联网则是一种通过各种传感器和网络通信技术将物理世界与网络世界相连接的概念。
物联网将各类设备、传感器等实体与互联网连接起来，实现设备之间的信息交互和数据共享，从而实现智能化的管理和控制。
二、边缘计算与物联网融合的意义1. 提高数据处理效率：边缘计算将数据处理任务下发到边缘设备上，避免了数据传输到云端进行处理的延迟，提高了数据处理的效率。
2. 解决网络带宽瓶颈：边缘计算能够将大量的计算和存储任务分布到边缘设备中进行处理，减少了对云端的访问，从而减轻了网络的负荷，解决了带宽瓶颈问题。
3. 实现实时响应：边缘计算使得数据的处理和分析可以在靠近数据源的边缘设备上进行，可以实现实时的数据分析和响应，满足了对实时性的要求。
4. 提高数据安全性：边缘计算将数据处理和存储分散在各个边缘设备上，而不是集中在云端数据中心，减少了数据在传输过程中的风险，提高了数据的安全性。
三、边缘计算与物联网融合的应用场景1. 智能城市：在智能城市建设中，边缘计算与物联网的融合可以实现对城市中各个设备和传感器的监控和管理。
比如，通过将传感器和监控设备连接到边缘设备上，获取并分析实时的交通、环境等数据，实现对城市管理的智能化。
2. 工业控制：边缘计算与物联网的结合在工业控制领域中具有广泛的应用，可以实现对工业设备的实时监控和故障预警。
边缘计算与物联网架构
边缘计算与物联网架构随着物联网技术的快速发展，边缘计算在物联网架构中发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨边缘计算与物联网架构之间的关系，并讨论边缘计算在物联网中的应用和潜力。
一、引言随着计算能力和存储技术的不断提升，物联网中的设备数量和数据量也呈现出爆炸式的增长。
传统的云计算架构面临着数据传输延时大、成本高的问题。
而边缘计算作为一种分布式计算模式，将计算资源和数据存储相对于物联网设备更接近的地方，可以有效地解决这些问题。
二、边缘计算的定义边缘计算是一种将计算资源和存储能力部署在物联网设备的边缘，以满足实时应用和低延迟需求的计算模式。
边缘计算将计算任务从云端转移到离用户更近的地方，通过近距离处理数据，减少了数据传输的延迟和带宽压力。
三、边缘计算在物联网中的应用1. 实时监控和控制边缘设备可以实时地监测和控制物联网中的传感器和执行器，减少数据传输和响应时间，提高系统的实时性和可靠性。
例如，在智能家居中，边缘设备可以通过感知用户的行为和环境变化，及时调整家居设备的状态。
2. 数据分析和智能决策通过边缘计算，物联网设备可以在本地对采集到的数据进行实时分析，从而提取有用的信息和特征。
这些分析结果可以用来做出智能决策，例如预测设备的故障、优化资源利用等。
3. 离线数据处理有些物联网应用场景没有稳定的网络连接，或者需要处理大量的数据。
在这种情况下，边缘设备可以对数据进行初步处理和筛选，只将有价值的数据传输到云端进行进一步分析和存储，从而减少了不必要的数据传输成本。
四、边缘计算与物联网架构的融合边缘计算和物联网架构相互促进，相互融合，共同推动物联网的发展。
在物联网架构中，边缘设备被视为物联网的终端节点，云计算作为数据中心提供存储和计算资源。
边缘设备通过与云端的连接，可以从云端获取资源，同时将采集到的数据传输到云端进行存储和分析。
五、边缘计算与物联网架构的挑战与前景尽管边缘计算在物联网中有着广泛的应用和潜力，但也存在一些挑战。
云计算中的边缘计算与物联网
云计算中的边缘计算与物联网随着云计算技术的发展和普及，边缘计算和物联网成为了人们关注的焦点。
云计算中的边缘计算与物联网两者之间存在着紧密的联系和相互依存关系。
本文将详细探讨边缘计算在云计算中的重要性以及其与物联网的关系。
一、边缘计算的概念和作用边缘计算，顾名思义，指的是将计算和数据处理功能尽可能地移到数据源附近的边缘设备上进行。
它强调将计算任务从传统的集中式云端移向用户设备、传感器、网关等终端设备，以减小延迟、提高反应速度和减轻网络负荷。
边缘计算的作用主要体现在以下几个方面：1. 降低网络流量负荷：将部分计算任务在边缘设备上完成，避免将海量数据传输到云端进行处理，可以减少对网络带宽的需求，提高网络效率。
2. 减少数据处理延迟：边缘计算使得数据可以在离用户更近的地方进行处理，可以大大减少数据传输的时间，降低延迟。
3. 提高数据安全性：由于边缘计算将数据处理和存储推向边缘设备，不仅可以降低云端数据中心的负担，同时也可以增加数据的安全性，避免敏感数据暴露于公共网络中。
二、边缘计算与物联网的关系物联网是指通过各种传感器、标签等设备互联、互通，实现设备与设备之间的无线通信和互联互通的网络。
边缘计算是物联网的重要支撑技术，两者可以相互促进、共同发展。
1. 数据处理与决策制定：在物联网中，大量的传感器设备产生的数据需要及时处理和分析，以提供更准确的信息用于决策制定。
边缘计算可以将数据处理任务从云端移向边缘设备，实现数据的实时处理和智能化决策制定。
2. 实时应用与服务响应：物联网的应用场景主要涵盖智能家居、智慧城市、工业自动化等领域，对于这些场景来说，实时性是非常重要的。
边缘计算可以实现数据的快速处理和响应，满足实时性要求。
3. 数据隐私与网络安全：物联网中产生的大量数据需要进行安全传输和存储，同时也需要保护用户的数据隐私。
边缘计算可以在边缘设备上进行数据加密、数据压缩等处理，提高数据的保密性和安全性。
三、边缘计算与物联网的挑战和未来发展边缘计算和物联网在发展的过程中也面临着一些挑战。
云计算中的边缘计算与物联网融合
云计算中的边缘计算与物联网融合云计算和物联网是当前信息技术领域的两大热点，它们的相互结合成为了当今科技发展的趋势。
而在这两者之间，边缘计算的出现为它们的融合提供了有力支撑。
本文将深入探讨云计算中的边缘计算与物联网融合的关系，并分析其带来的影响和应用前景。
一、边缘计算与物联网的概念及特点1. 边缘计算：边缘计算是一种分布式计算模型，它将数据处理和存储的能力从中心云端转移到了离数据源更近的边缘网络节点上。
这样一来，边缘计算可以减少数据的传输延迟，提高响应速度，并节省网络带宽资源。
边缘计算的特点包括低延迟、高带宽、较大的存储空间和强大的计算能力。
2. 物联网：物联网指的是通过各类传感器、设备和物体间的互联，使得它们可以相互交互和通信，并实现自动化控制和智能决策的网络。
物联网的特点是具有感知能力、自动化、实时性和广泛覆盖等。
二、边缘计算与物联网的融合1. 数据处理和分析：边缘计算的优势在于将数据处理和分析功能靠近数据源，与物联网中的大量传感器和设备相连接。
这使得在需要实时响应和低延迟的场景下，可以直接在边缘节点上进行数据分析和决策，减少对中心云的依赖，使整体处理效率更高。
2. 数据存储与管理：物联网中会产生大量的数据，如果全部传输至中心云端进行存储和管理，既浪费带宽资源也增加了延迟。
而边缘计算提供了更接近数据源的存储节点，能够实现对数据的及时存储与管理，减少数据传输的成本和时间。
3. 安全性和隐私：由于大量的数据和敏感信息在物联网中进行传输和处理，安全性和隐私问题成为了亟需解决的重要问题。
边缘计算通过在边缘节点上进行数据加密、监控和访问控制等措施，增强了物联网系统的安全性和隐私保护。
三、边缘计算与物联网的应用前景1. 智能交通：通过将边缘计算引入到交通监控系统中，可以实现交通数据的实时处理和智能决策。
例如，在交通拥堵的情况下，边缘节点可以根据实时采集到的交通数据，及时调整信号灯的配时，优化交通流量，提升道路的通行效率。
云计算中的物联网与边缘计算
云计算中的物联网与边缘计算在信息技术发展的浪潮中，云计算、物联网和边缘计算被认为是最具前景和潜力的领域之一。
云计算提供了强大的计算和存储能力，使得数据处理和应用开发变得更加高效和灵活。
而物联网则将各种物理设备与传感器连接起来，构建起一个智能网络系统。
边缘计算则是将计算能力移动到接近数据源的边缘设备上，提供了低延迟和高效能的计算和数据处理解决方案。
云计算、物联网和边缘计算的结合，为我们带来了许多全新的应用场景和商业模式。
首先，物联网可以将大量的传感器数据通过网络传输到云平台上进行存储和分析处理。
这样一来，无论是企业还是个人用户，都可以随时随地通过云平台获取到实时的传感器数据，并据此做出相应的决策和行动。
例如，智能家居系统可以通过物联网与云平台的结合，实现远程控制和智能化管理，提升家庭生活的舒适度和便捷性。
其次，边缘计算的引入，可以解决云计算中的一些瓶颈问题，例如延迟、带宽和安全性等。
边缘设备可以在本地进行计算和数据处理，避免了将大量数据传输到云平台上的时间和成本开销。
同时，边缘设备还可以根据实际需求，进行智能的数据过滤和分析，只将必要的数据传输到云平台上，减少了网络带宽的压力。
这种分布式计算的方式，不仅提供了更低延迟的数据处理能力，还提升了系统的可靠性和安全性。
在实际应用中，云计算、物联网和边缘计算的结合体现在各行各业的数字化转型进程中。
例如，在制造业中，通过物联网设备和传感器的应用，可以实现对生产过程的实时监控和数据采集，从而提高生产效率和质量。
通过将采集到的数据上传到云平台，可以进行更加精准和智能的生产调度和优化。
而边缘计算则可以在较为临近的设备上进行实时分析和决策，在较高的速度和可靠性下提供更加灵活和智能的制造解决方案。
同样地，在交通运输领域，云计算、物联网和边缘计算的结合也起到了重要的作用。
通过将车辆装备上各种传感器和通信设备，可以实现对车辆和道路状态的实时监测和分析。
这样一来，交通管理部门可以根据实时的数据，进行合理的交通调度和规划，减少拥堵和事故的发生。
物流信息系统中的边缘计算与物联网应用
物流信息系统中的边缘计算与物联网应用随着物流行业的快速发展，物流信息系统的重要性日益凸显。
而边缘计算和物联网技术的应用，为物流信息系统的发展提供了新的机遇和挑战。
本文将探讨物流信息系统中的边缘计算与物联网应用，并分析其对物流行业的影响。
一、边缘计算在物流信息系统中的应用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技术，它能够在边缘设备上进行数据处理和分析，减少数据传输的延迟和带宽占用。
在物流信息系统中，边缘计算可以应用于以下几个方面。
首先，边缘计算可以提高物流信息系统的实时性。
物流行业对于货物的追踪和监控要求非常高，需要实时获取货物的位置和状态信息。
通过在边缘设备上进行数据处理和分析，可以减少数据传输的延迟，提高物流信息的实时性。
其次，边缘计算可以提高物流信息系统的安全性。
物流信息系统中包含大量的敏感数据，如货物的位置、价值等信息。
通过在边缘设备上进行数据处理和分析，可以减少数据传输的次数，降低数据被窃取或篡改的风险，提高物流信息的安全性。
最后，边缘计算可以提高物流信息系统的可扩展性。
物流行业的需求常常会出现突发性的增长，需要快速扩展系统的处理能力。
通过在边缘设备上进行数据处理和分析，可以将部分计算任务分配给边缘设备，减轻中心服务器的负载，提高系统的可扩展性。
二、物联网在物流信息系统中的应用物联网是一种通过物理设备和传感器等技术手段将物体与互联网连接起来的技术，它可以实现物体之间的互联互通。
在物流信息系统中，物联网可以应用于以下几个方面。
首先，物联网可以实现货物的追踪和监控。
通过在货物上安装传感器，可以实时获取货物的位置、温度、湿度等信息，并将这些信息传输到物流信息系统中。
这样，物流企业可以实时监控货物的状态，提前做好准备工作，提高物流效率。
其次，物联网可以实现车辆的追踪和监控。
通过在物流车辆上安装GPS定位设备和传感器，可以实时获取车辆的位置、速度、油耗等信息，并将这些信息传输到物流信息系统中。
云计算中的边缘计算与物联网结合
云计算中的边缘计算与物联网结合随着科技的不断发展，云计算和物联网已经成为当今社会的热门话题。
而边缘计算作为云计算的延伸，以其快速、低延迟的特点也逐渐引起了广泛关注。
本文将从边缘计算与物联网的定义、发展背景，以及两者结合所带来的优势等方面进行论述。
一、边缘计算与物联网的定义与发展背景边缘计算是一种将计算能力与存储资源尽可能接近数据来源和终端设备的计算模式。
它能够将计算任务在离数据源和终端设备更近的位置进行处理，从而大大降低了数据传输的时延。
而物联网是一种通过智能化的传感器、通信技术和网络互联等手段，将各种设备和物体连接起来，并实现信息的交互与共享。
边缘计算和物联网的快速发展与日益增长的数据量有着密切的关系。
随着物联网中智能设备的不断增加，产生的海量数据也成倍增长，而传统的云计算模式在处理这些数据时可能面临带宽瓶颈、高延迟等问题。
因此，边缘计算作为云计算的一种延伸形式，为物联网中的数据处理提供了新的解决方案。
二、边缘计算与物联网的结合优势2.1 低延迟边缘计算通过将计算任务尽可能地推向数据源附近的边缘设备，极大地减少了数据的传输距离，从而降低了延迟。
在物联网中，很多应用场景对实时性有极高的要求，例如智能交通、远程医疗等。
通过边缘计算的结合，可以在本地设备上快速地对数据进行处理和分析，实现更低的延迟，提高系统的实时性和响应能力。
2.2 减轻网络负载在传统的云计算模式中，智能设备需要将采集到的数据上传至云端进行处理和存储，这不仅增加了网络的负载，还消耗了大量的带宽资源。
而通过边缘计算，设备可以在本地进行数据的处理和分析，只将需要上传的结果传输至云端，大大减轻了网络的负担，提高了数据的传输效率。
2.3 数据隐私与安全物联网环境中的设备和传感器往往涉及大量的敏感信息，例如个人隐私、商业机密等。
在传统的云计算模式中，数据的传输和存储往往会涉及到多个环节和第三方服务提供商，存在着信息泄露的风险。
而边缘计算可以将数据处理和分析的过程直接在本地进行，避免了数据多次传输和存储，提高了数据的隐私与安全性。
物联网中的云计算与边缘计算技术
物联网中的云计算与边缘计算技术物联网（Internet of Things，IoT）已经成为当今互联网行业的热点话题之一。
随着物联网设备的不断增加和数据量的爆炸性增长，云计算和边缘计算技术成为了解决物联网数据处理和存储难题的重要手段。
本文将就物联网中的云计算与边缘计算技术进行深入探讨，分析其应用场景、特点和优劣势，并展望未来发展趋势。
一、物联网中的云计算技术1.1云计算概述云计算是一种通过Internet实现不同的服务、如存储、数据库、软件、分析和智能功能等，来提供大量计算资源的一种模式。
用户可以通过网络访问这些服务，并按需使用和支付。
云计算通常分为公有云、私有云和混合云三种部署模式，广泛应用于企业的信息化建设和大型数据中心。
1.2云计算在物联网中的应用物联网中的设备通过传感器收集数据，通过云端的计算和存储能力进行处理和分析。
云计算架构能够提供强大的计算和存储能力，为物联网设备提供数据处理、分析和管理服务。
例如，智能家居系统通过云端计算能够实现远程监控、数据分析和智能调度，大大提高了用户体验和设备性能。
1.3云计算的特点和优势云计算具有弹性、可扩展、高可靠、高安全等特点，能够快速响应用户需求，为物联网设备提供强大的计算和存储支持。
同时，云计算还能提供海量的数据处理和分析能力，为物联网应用提供大数据支持和智能决策。
1.4云计算的劣势和挑战云计算需要大量的数据传输和存储，对网络带宽和延迟要求较高，同时也存在安全和隐私等方面的挑战。
对于物联网设备来说，传输和处理海量数据可能会对云端造成严重的负载压力，影响数据处理和分析效率。
二、物联网中的边缘计算技术2.1边缘计算概述边缘计算是一种将数据处理和存储能力推向物联网设备所在的边缘位置，减少数据传输和延迟，提高数据处理和响应速度的一种计算模式。
边缘计算通常部署在离物联网设备较近的地方，能够快速处理、存储和分析设备产生的数据。
2.2边缘计算在物联网中的应用边缘计算能够实现物联网设备数据的快速处理和实时响应，减少对云端的依赖和数据传输，提高系统的鲁棒性和稳定性。
边缘计算技术与物联网的结合
边缘计算技术与物联网的结合随着物联网的迅猛发展和边缘计算技术的逐渐成熟，二者的结合为未来的智能社会带来了巨大潜力。
边缘计算技术是一种将数据处理和分析功能移到网络边缘的技术，而物联网则是指通过互联网连接的物理设备和传感器的网络。
边缘计算技术与物联网的结合将在智能家居、智能工厂、智慧城市等多个领域产生深远影响。
边缘计算技术的引入可以解决物联网中的延迟和网络拥塞问题。
在传统物联网架构中，设备将数据发送到云端进行处理和分析，然后再将结果返回。
这种中心化的架构会导致数据传输的延迟和网络拥塞，尤其是在大规模的物联网应用中。
边缘计算技术通过将数据处理和分析功能移到网络边缘的设备上，可以降低数据传输的延迟，并减少对云端资源的依赖。
例如，智能家居中的传感器可以直接与智能家居网关通信，而不必传输大量的数据到云端进行处理，从而实现快速的响应和优化的数据处理。
边缘计算技术的应用可以提高物联网的安全性和隐私保护。
随着物联网设备数量的增加，人们对于物联网的隐私和安全问题越来越关注。
边缘计算技术可以通过在边缘设备上进行数据处理、用户识别和安全认证等操作，减少对云端的敏感数据的传输，从而降低了数据被攻击和窃取的风险。
边缘设备通常是特定场景下的局部网络，相对而言更加易于管理和保护。
这种去中心化的架构也可以提供更加可靠的安全性和个人隐私保护。
边缘计算技术与物联网的结合可以促进实时的数据分析和决策制定。
在传统物联网架构中，数据需要传输到云端进行处理和分析，然后再将结果返回给边缘设备。
这种过程需要耗费大量的时间，对于某些实时性要求较高的应用来说是不能令人满意的。
通过边缘计算技术，设备可以在本地处理和分析数据，并根据分析结果进行实时的决策制定。
例如，在智慧交通领域，边缘设备可以分析实时交通数据，智能地优化路线和交通流量，从而提高交通的效率和安全性。
边缘计算技术的结合还可以降低物联网应用的成本和能源消耗。
传统的物联网架构通常需要大量的云端存储和计算资源，并且由于数据的传输和处理需要消耗大量的能源，使得物联网应用的成本相对较高。
边缘计算与物联网技术的结合
边缘计算与物联网技术的结合随着物联网技术的迅速发展，信息技术领域又迎来了一项新的重大技术变革——边缘计算。
那么，边缘计算和物联网技术的结合到底有什么优势？本文将深入探讨。
一、边缘计算的基本概念边缘计算是一种新型的计算模式，它由云计算和传统的本地计算相结合而成，借助分布式网络中的各种实体设备，利用计算、存储和网络资源的本地化，让处理数据的过程更加高效和快速，从而实现较低的时延、大带宽和高容错性。
该技术的出现，标志着计算机的运算工作不再局限于数据中心或云端，而是转移到网络边缘（端侧设备）和用户设备上，同时也避免了数据中心和云端计算负载的过高，从而实现了分布式计算资源的优化利用。
二、物联网技术的特点物联网（Internet of Things）是指将各种日常用品（灯、冰箱、空调、汽车、包括人）以及各种工业设备与互联网相连，通过传感器、标签、RFID等技术实现自动感知、交互、管理等。
因此，它具备物联网（IoT）三大特点：智能连接（Intelligence）、多节点（Multiple）、异构（Heterogeneous）。
三、边缘计算与物联网技术的结合边缘计算和物联网技术的结合，即将智能边缘计算引入到物联网系统中，成为物联网技术解决实际问题的有效手段。
举例来说，边缘计算技术能让来自物联网设备的元数据在本地得到处理，将重要的信息边缘化，从而避免将整个数据存储到云服务中心，从而提高了响应速度和跨区域协作的灵活性。
通过边缘计算技术将数据处理迁移到物联网设备，数据的产生、存储、处理、分发以及交互全部在设备之间完成，从而有效减轻了云端计算的负载，降低了数据传输的延迟，同时而从云端到边缘可以实现负载均衡。
同时，边缘计算和物联网技术的结合可以在实时数据处理、大规模数据存储、低成本低功耗、网络能力提升、信息安全等方面带来新的机遇和挑战，其中最主要的一个挑战就是低成本、高可靠和安全性的平衡，需要高效的算法、深度学习模型和分布式的系统架构来解决。
第14章 物联网与边缘计算
边缘计算协同系统架构
物联网场景下的云边计算协同处理模式：
2．边缘计算层 边缘计算层位于终端设备与云端之间，其由网络边缘结点组成。边缘结点可
以是智能终端设备本身，如智能手环、智能摄像头等，也可以被部署在网络 连接中，如网关、路由器等。显然，边缘结点的计算和存储资源是差别很大 的，并且边缘结点的资源是动态变化的，如智能手环的可使用资源是随着人 的使用情况动态变化的。因此，如何在动态的网络拓扑中对计算任务进行分 配和调度是值得研究的问题。边缘计算层通过对网络边缘侧计算和存储能力 的合理部署及调配，实现基础服务响应。
“端-边-云”泛在智能发展
物联网泛在智能发展趋势
物联网+边缘计算的发展分类：
按照智能服务的承载载体，物联网边缘计算可分为机器智能、边缘智能和云 智能3类：
机器智能指AI智能服务承载在终端设备侧，如人脸识别摄像头，其基于自身 的计算与存储资源，并在端侧承载人脸识别算法，实现端侧人脸特征的提取 甚至识别。
（1）云计算难以保证实时性。 云计算模型将全部数据上传至云计算中心进行处理，其处理速度受到
网络带宽、中心计算能力、总计算任务量等多个因素的影响，且请求 至响应的链路较长，各个环节的时延累积可能造成无法接受的处理时 延。
物联网泛在智能发展趋势
物联网+边缘计算的发展背景：
（2）云计算对网络环境过度依赖。 我国4G网络覆盖率超过95%，但仍存在着覆盖盲区。5G网络具有低时延的优势，但其
“端-边-云”协同智能系统架构
边缘计算协同系统架构
物联网场景下的云边计算协同处理模式：
物联网中的设备会产生大量的数据，若数据都上传到云端进行处理，会对云端造成巨 大的压力，为分担中心云结点的压力，边缘计算结点可以负责自己范围内的数据计算 和存储工作。物联网场景下的云边计算协同处理架构如图所示。
云计算中的边缘计算和物联网
云计算中的边缘计算和物联网在数字化时代，云计算作为一种革命性的技术，正在改变着我们的生活和工作方式。
随着物联网的快速发展，边缘计算作为云计算的延伸和扩展，正成为关注的焦点。
本文将探讨云计算中的边缘计算和物联网，并分析它们对未来的影响。
一、边缘计算的概念与特点边缘计算是指将数据处理、存储和计算的过程从传统的集中式云数据中心移向接近数据源的网络边缘设备的一种技术。
它的核心理念是将计算资源放置在离数据源最近的地方，以提高数据处理的效率和响应速度。
边缘计算具有以下特点：1. 低延迟：边缘计算将计算资源放置在接近用户或数据源的设备上，大大减少了数据传输的时间和延迟，提高了响应速度。
2. 弹性扩展：边缘计算具有高度可扩展性，可以根据实际需求灵活地增加或减少计算资源的数量。
3. 大数据处理：边缘计算可以在本地对大量数据进行实时处理和分析，减少了对云数据中心的依赖，提高了数据隐私和安全性。
二、物联网与边缘计算的关系物联网是一种通过互联网连接各种物理设备和传感器，实现信息交换和数据传输的技术。
而边缘计算则为物联网提供了强有力的支持和基础设施。
1. 数据处理和分析：物联网中的设备和传感器会产生大量的数据，边缘计算可以将数据处理和分析的任务在离数据源最近的设备上进行，提高了效率和速度。
2. 实时应用：边缘计算可以将物联网中的设备连接到本地网络，实现实时应用的需求，例如智能家居、智能工厂等。
3. 降低网络负荷：通过边缘计算，物联网设备可以在本地进行一些简单的计算任务，减少对云数据中心的网络负荷，提高整个系统的稳定性。
三、边缘计算和物联网的发展前景边缘计算和物联网的结合具有广阔的发展前景，将对各行各业产生深远的影响。
1. 工业制造：边缘计算可以实现智能生产线的构建，实时监控设备状态和生产数据，提高生产效率和质量。
2. 城市管理：物联网和边缘计算可以实现智慧城市的建设，提供智能交通、环境监测、能源管理等服务，提升城市运行效率和居民生活质量。
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云端智能技术
在面向物联网、大流量等场景中，为了满足更广连接、更低时延、更 好控制等需求，云计算向一种更加全局化的分布式结点组合形态进阶， 边 缘 计 算 是 其 向 边 缘 侧 分 布 式 拓 展 的 新 触 角 。 信 通 院 在 Global Management Framework of Distributed Cloud发布基于中心云 与边缘云形成的分布式一体化形态上构建全局化云端智能框架，如图 所示。
机器智能技术
端侧推理框架：
TVM是适用于CPU、GPU和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈，旨在 缩小以生产力为重点的深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的差 距。TVM工作栈如图所示。其中，高层IR层是基于计算图的表示，计算图是 有向非循环图，图的结点表示计算，图中的边表示数据流。低层IR层用于优 化计算内核，允许将操作属性添加到计算图中并指定转换规则，对计算图进 行迭代优化计算。
性高、隐私要求高、网络带宽受限的场景。 边缘智能介于终端智能和云端智能之间，适用于区域内多终端协同工作的场
景，如智慧家庭、智慧社区、智慧工厂、5G车联网和智能交通等。 在云端智能模式下，所有的数据将统一汇聚到云中心结点中进行处理分析，
其更适用于实时性、隐私性要求不高的场景，如全局数据分析、离线分析等。 此外，很多场景需要机器智能、边缘智能、云端智能的协同实现。
阔。 （1）低时延、高可靠的应用场景，如自动驾驶。 （2）注重数据隐私的内容更适宜在本地处理，如智慧家庭。 （3）功耗要求高或网络不稳定的应用场景更需要在本地处理，如智能穿戴设
备。
物联网泛在智能发展趋势
物联网场景下泛在智能的发展需Fra bibliotek：2．边缘智能的需求分析 边缘智能可实现边缘侧数据资源、计算资源、设备资源的智能协同，可应用
“端-边-云”泛在智能发展
物联网泛在智能发展趋势
物联网+边缘计算的发展分类：
按照智能服务的承载载体，物联网边缘计算可分为机器智能、边缘智能和云 智能3类：
机器智能指AI智能服务承载在终端设备侧，如人脸识别摄像头，其基于自身 的计算与存储资源，并在端侧承载人脸识别算法，实现端侧人脸特征的提取 甚至识别。
14.1 物联网泛在智能发展趋势
物联网泛在智能发展趋势
物联网+边缘计算的发展背景：
云计算是一种集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进 行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有很高的通用性，然而， 面对物联网设备和数据的爆发式增长，基于云计算模型的聚合性服务 逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和隐私保护上的不足。
物联网概论 Introduction to Internet of Things
| 第14章 物联网与边缘计算 |
本章知识点
✔学习完本章后，应当掌握如下知识：
14.1 物联网泛在智能发展趋势 14.2 边缘计算协同系统架构 14.3 机器智能技术 14.4 边缘智能技术 14.5 云端智能技术 14.6 边缘计算典型服务模式
14.3 机器智能技术
机器智能技术
AI专用芯片发展：
AI的蓬勃发展离不开技术的进步，尤其是近几年AI专用芯片的发展，大大缩 短了模型训练周期，为AI的快速发展提供了支持。
例如，谷歌在2016年首次公布了TPU计算架构，相对于CPU和GPU，其性 能更强，同年7月，谷歌发布了Edge TPU，专门用于边缘计算，功耗更低。 英 伟 达 在 2017 年 正 式 发 布 了 Tesla V100 ， 加 入 了 专 门 用 于 深 度 学 习 的 Tensor Core，相对于过去的GPU，加入了Tensor Core的GPU更适合处理 深度学习任务。
“端-边-云”协同智能系统架构
边缘计算协同系统架构
物联网场景下的云边计算协同处理模式：
物联网中的设备会产生大量的数据，若数据都上传到云端进行处理，会对云端造成巨 大的压力，为分担中心云结点的压力，边缘计算结点可以负责自己范围内的数据计算 和存储工作。物联网场景下的云边计算协同处理架构如图所示。
物联网场景下的云边计算协同处理架构
基本共识：在更靠近终端的网络边缘上提供服务。
物联网泛在智能发展趋势
物联网+边缘计算的发展态势：
电信网时代：“中心-边缘-端”的组网架构；互联网时代：数据中心、内容分发网络 （Content Delivery Network，CDN）、移动电话/PC延续了这种形态；物联网+ 边缘计算时代：云计算中心、小数据中心/网关、传感器则形成了新的“端-边-云”形 态。“端-边-云”泛在智能发展如图所示。
边缘智能指AI智能服务部署在边缘侧，如智能网关、边缘服务器、算力盒子 等。
云智能指AI智能服务部署在云计算中心，基于大量的计算、存储资源进行海 量数据分析。
物联网泛在智能发展趋势
物联网场景下泛在智能的发展需求：
1．机器智能的需求分析 机器智能技术具备低时延、高可靠、保护隐私、低功耗等特点，应用场景广
边缘计算协同系统架构
物联网场景下的云边计算协同处理模式：
2．边缘计算层 边缘计算层位于终端设备与云端之间，其由网络边缘结点组成。边缘结点可
以是智能终端设备本身，如智能手环、智能摄像头等，也可以被部署在网络 连接中，如网关、路由器等。显然，边缘结点的计算和存储资源是差别很大 的，并且边缘结点的资源是动态变化的，如智能手环的可使用资源是随着人 的使用情况动态变化的。因此，如何在动态的网络拓扑中对计算任务进行分 配和调度是值得研究的问题。边缘计算层通过对网络边缘侧计算和存储能力 的合理部署及调配，实现基础服务响应。
（1）云计算难以保证实时性。 云计算模型将全部数据上传至云计算中心进行处理，其处理速度受到
网络带宽、中心计算能力、总计算任务量等多个因素的影响，且请求 至响应的链路较长，各个环节的时延累积可能造成无法接受的处理时 延。
物联网泛在智能发展趋势
物联网+边缘计算的发展背景：
（2）云计算对网络环境过度依赖。 我国4G网络覆盖率超过95%，但仍存在着覆盖盲区。5G网络具有低时延的优势，但其
物联网泛在智能发展趋势
边缘计算的概念：
为了弥补云计算集中式服务的不足，边缘计算的概念应运而生。边缘计算是云计算概 念的延伸，二者是相依而生、协同运作的。
欧洲电信标准化协会认为边缘计算在移动网络边缘提供IT服务环境和计算能力，强调靠 近移动用户，以降低网络操作和服务交付的时延，提升用户体验。
Gartner认为边缘计算描述了一种计算拓扑结构，在这种拓扑结构中，信息处理、内容 采集和分发均被置于距离信息更近的源头处完成。
TVM工作栈
14.4 边缘智能技术
边缘智能技术
行为数据融合分析：
行为识别主要的实现方式对比如表所示，每种实现方式都有其各自的特点与 问题。
边缘智能技术
多源数据融合分析：
多源数据融合分析可以采用特征级数据融合方式、决策级数据融合方式等。 特征级数据融合方式如图所示，先对边缘侧多源数据进行特征集的融合，再
全局化云端智能框架
14.6 边缘计算典型服务模式
边缘计算典型服务模式
ICT服务商将云计算能力逐步扩展到边缘设备：
在国际上，云计算巨头Amazon、Microsoft和Google都已经推出了推出了相应的边缘计算产品。例如，华为在2018年推出了IEF平台， 通过纳管用户的边缘结点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和 云端的数据，为企业提供完整的、边缘和云协同的一体化服务边缘计算解决 方案。
该类推理框架主要针对智能手机终端，近年来有了比较大的发展。 ③ 面向特定芯片的推理框架，如TensorRT、nGraph、ARM NN、SNPE等，
代表了芯片厂商对自身芯片AI能力的优化。 ④ 面向更广泛的资源受限的物联网终端的推理框架，如TVM、ONNX、GLOW、
NCNN等，上述框架通常具有对前端训练框架的转换、模型优化和适应端侧部署 等优势。
边缘计算协同系统架构
物联网场景下的云边计算协同处理模式：
1．云端层 云端层由各种物联网终端设备组成，主要完成收集原始数据并上报的功能。
在云端层中，只考虑各种物联网终端设备的感知能力，而不考虑它们的计算 能力。云端层的数十亿台物联网终端设备源源不断地收集着各类数据，以事 件源的形式作为应用服务的输入。
基于融合后的数据，针对目标场景选择合适的机器学习算法模型进行训练。
特征级数据融合方式
边缘智能技术
多源数据融合分析：
决策级数据融合方式如图所示，分别基于单源的数据进行机器学习算法建模， 并得到行为识别分类结果，再通过对多个分类结果的融合，得到最终的识别 结果。
决策级数据融合方式
14.5 云端智能技术
维基百科认为边缘计算是一种优化云计算系统的方法，在网络边缘执行数据处理，靠 近数据的来源。
边缘计算产业联盟认为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，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏 捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
边缘计算协同系统架构
物联网场景下的云边计算协同处理模式：
3．云计算层 在云边计算的联合式服务中，云计算仍然是最强大的数据处理中心，边缘计
算层的上报数据将在云计算中心进行永久性存储，边缘计算层无法处理的分 析任务和综合全局信息的处理任务仍然需要在云计算中心完成。除此之外， 云计算中心可以根据网络资源分布动态调整边缘计算层的部署策略和算法。