边缘计算
边缘计算基础
边缘计算基础汇报人：目录•边缘计算概述•边缘计算技术•边缘计算应用场景•边缘计算面临的挑战•边缘计算未来发展趋势01边缘计算概述边缘计算是指将计算任务从云端推向网络的边缘，靠近数据产生和使用的地方，从而减少数据传输时延，提高响应速度和效率。
通过将计算任务分配给离数据源更近的设备（如终端设备、传感器等），减少数据传输时延和网络负载，提高响应速度和效率。
定义与概念边缘计算的基本原理边缘计算的定义由于数据在本地处理，时延大大降低，可以更快地响应用户请求。
低时延由于边缘计算位于网络边缘，可以更好地应对网络不稳定的情况，保证服务的可靠性和稳定性。
高可靠性边缘计算可以减轻云端和网络负载，提高数据处理效率。
高效性由于数据在本地处理，可以更好地保护用户隐私和数据安全。
安全性边缘计算的特点边缘计算的重要性满足实时应用需求01随着物联网、智能制造、智能交通等应用的快速发展，对数据实时处理和响应速度的要求越来越高，边缘计算能够满足这些实时应用的需求。
优化网络负载和降低成本02通过将计算任务分配给离数据源更近的设备，可以减轻网络负载，降低网络带宽成本。
提高数据处理效率和可靠性03由于边缘计算位于网络边缘，可以更快地响应用户请求，提高数据处理效率和可靠性。
同时，在应对网络不稳定的情况时，也可以保证服务的可靠性和稳定性。
02边缘计算技术包括服务器、网络设备、存储设备等，用于提供计算、存储和网络连接功能。
计算资源边缘计算平台边缘网络支持开发和部署边缘应用，提供应用运行环境、工具和框架等。
连接边缘设备和中心云，实现数据传输和协同处理。
030201边缘计算基础设施将计算和数据处理能力下沉到网络边缘，形成中心云、边缘云和设备云的三层架构。
分层架构通过网络切片、隔离等技术，实现不同业务之间的网络资源隔离和保障。
分布式网络根据业务需求和网络状况，动态选择最佳路径，提高网络传输效率。
智能路由边缘计算网络架构对原始数据进行清洗、去重、转换等操作，为后续数据处理提供标准化的数据源。
边缘计算技术方案
边缘计算技术方案
一、边缘计算定义
边缘计算是一种分布式的数据处理模式，它能够采集和分析数据，并
即时处理不断变化的用户请求，它将廉价、轻量级硬件设备拓展到本地网
络的最前端，以此减少功率和带宽消耗，降低网络传输延迟，并提升应用
性能。
二、边缘计算的优势
1）减少延迟：将数据和计算推送到本地节点，可以避免网络延迟，
从而实现实时处理。
2）安全性：数据传输速度更快，安全性更高，很少有机会被破坏，
因此可以保护数据安全。
3）增加灵活性：边缘计算可以实现非常快速的结果处理，从而更好
地响应客户需求。
4）降低成本：将计算推送到本地节点可以减少网络带宽和计算资源
的消耗，从而达到降低成本的目的。
1）硬件方案：采用多核心处理器及其外扩I / O模块，应用低成本
机架，如物联网（IoT）、调制解调器（modem）、工业控制器（controller）和终端设备（terminal）等，以满足边缘计算的性能要求。
2）软件方案：包括操作系统、编程语言、中间件和信息存储等，支
持批处理，实现可配置特性，支持灵活的数据传输，以及轻量级的安全控
制等。
浅析边缘计算范文
浅析边缘计算范文边缘计算是一种新兴的计算模式，旨在通过将计算和存储资源移动到距用户更近的地方来提高计算性能和响应速度。
边缘计算将计算放置在离用户设备更靠近的网络边缘，而不是依赖于远程的云服务。
这种模式可以减少数据传输的延迟，提高网络带宽利用率，并降低对云服务的依赖性。
本文将对边缘计算的概念、架构以及优势进行深入分析。
边缘计算的概念：边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算、存储和网络资源放置在离用户设备更近的位置，以提供更快的响应和低延迟的服务。
边缘计算通常部署于边缘服务器、边缘设备或边缘节点，这些设备可以是手机塔、路由器、物联网网关等。
边缘计算的架构：边缘计算的架构由三个主要组件组成：边缘设备、边缘网关和云平台。
边缘设备是指智能手机、传感器、摄像头等能够产生和收集数据的设备。
边缘网关是连接边缘设备和云平台的桥梁，它可以对数据进行处理和分析，并将必要的数据传输到云平台。
云平台是一个集中的计算和存储资源，可以提供更复杂的数据分析和服务。
边缘计算的优势：边缘计算带来了许多优势，特别是对于需要快速响应和低延迟的应用场景。
以下是边缘计算的几个优势：1.低延迟：由于边缘计算将计算资源放置在离用户设备更近的地方，可以减少数据传输的延迟。
这对于需要快速响应的应用场景，如自动驾驶、虚拟现实等，非常重要。
2.数据隐私：边缘计算可以在边缘设备上对数据进行处理和分析，而不是将所有数据传输到云平台进行处理。
这可以减少对个人隐私的侵犯，并避免敏感数据离开用户设备。
3.网络带宽利用率：边缘计算可以在边缘设备或边缘节点上进行一些数据处理和分析，只将必要的数据传输到云平台。
这可以减少网络带宽的使用，提高网络的带宽利用率。
4.可靠性：边缘计算允许将计算和存储资源分布在多个边缘设备上，从而提供更高的可靠性。
即使一些边缘设备发生故障，仍然可以通过其他边缘设备提供服务。
5.离线操作：边缘计算可以在边缘设备上进行数据处理和分析，即使在没有互联网连接的情况下也可以正常运行。
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。
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。
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。
边缘计算 方案
边缘计算方案边缘计算方案随着物联网和5G技术的发展，边缘计算成为了越来越受关注的领域。
与传统的云计算相比，边缘计算更加注重数据的本地化处理，可以更快速、更可靠地响应用户需求。
本文将介绍边缘计算的基本概念、优缺点以及应用场景，并结合实例说明边缘计算方案的实际落地情况。
什么是边缘计算？边缘计算是一种将计算、存储、网络和应用功能放置在接近数据源和终端用户的边缘设备上的计算模式。
通过将核心计算功能移动到边缘，将数据处理分散到离事件发生更近的地方，减少数据的远程传输时间，从而降低网络时延和带宽占用，提高系统可靠性和性能。
边缘计算的优势边缘计算的优势主要是响应速度快、可靠性高和数据的安全性好。
由于边缘计算将计算任务移动到离事件发生更近的地方，可以更快速地响应用户需求，减少网络时延和带宽占用。
而且，因为边缘计算对数据本地化处理，能够提高数据的安全性和隐私保护。
此外，边缘计算还提高了数据传输和分析的效率、降低了云计算的成本。
边缘计算的缺点边缘计算的缺点主要是硬件和软件的复杂性，以及维护和管理的难度。
由于边缘计算涉及很多不同类型的硬件设备，这些设备之间也需要进行通信和协作，因此边缘计算的硬件和软件的复杂性比云计算更高。
此外，由于边缘设备通常分布在多个地方，需要进行分散的管理和维护。
边缘计算的应用场景边缘计算可以应用于工业控制、智能家居、智慧城市、智能交通、医疗健康和环保监测等领域。
在工业控制领域，边缘计算可以实现实时监测和控制，提高生产效率和质量。
智能家居则可以通过边缘计算实现语音识别、传感器监听和智能控制等功能。
在智慧城市领域，边缘计算可以实现交通监管、垃圾分类、环境监测等功能。
智能交通则可以通过边缘计算实现汽车联网、智能车辆管理和自动驾驶等功能。
在医疗健康领域，则可利用边缘计算技术实现医疗监测、远程诊断和精准治疗。
环保监测则可以通过边缘计算实现对空气和水质等环境数据的实时监测和分析。
边缘计算的实际落地情况边缘计算在各个领域的应用已经开始实现。
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。
边缘计算的实现方法
边缘计算的实现方法
边缘计算是一种将计算和数据存储移动到设备边缘的架构模式，以提高响应速度、降低延迟并提高数据安全性。
以下是实现边缘计算的一些常见方法：
1. 利用边缘设备：将计算和存储资源放置在物理设备上，例如传感器、路由器、网关、边缘服务器等。
2. 边缘云：与传统云计算相似，但是将数据中心放置在边缘位置，其目的是减少延迟、提高可靠性和保证数据隐私。
3. 分布式网络：通过将数据和处理任务分配到多个边缘设备上来实现边缘计算。
4. 软件定义网络：通过对网络进行虚拟化和自动化管理，实现对边缘设备进行动态配置和调度。
5. 利用AI和智能设备增强边缘计算的能力。
边缘计算的应用非常广泛，例如在智能家居中用于实现家庭设备的自动化控制和远程监控，在无人驾驶中用于实现实时的数据处理，以及在工业互联网中用于实现工业设备的实时监控和实时控制等。
请注意，这些只是实现边缘计算的一些常见方法，实际上还有很多其他技术和方法可以用于实现边缘计算。
根据具体的应用场景和需求，可以选择适合的方法来实现边缘计算。
边缘计算与云计算的区别与联系
边缘计算与云计算的区别与联系边缘计算（Edge Computing）和云计算（Cloud Computing）是当今信息技术领域备受关注的两大概念。
它们在不同的场景下发挥着重要作用，各自具有独特的优势和特点。
本文将就边缘计算与云计算的区别与联系展开探讨。
一、边缘计算与云计算的概念边缘计算是一种分布式计算范式，它将数据处理的重点从中心化的云端向网络边缘移动，即将计算资源和数据存储靠近数据源头，以减少数据传输时延和带宽占用。
边缘计算强调在数据产生的地方就近进行数据处理和分析，提高数据处理的效率和实时性。
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将数据存储和处理任务交给云端的大型数据中心来实现。
用户可以通过互联网按需获取计算资源和存储空间，实现数据的共享和灵活调度。
云计算强调集中管理和资源共享，为用户提供高效、可靠的计算服务。
二、边缘计算与云计算的区别1. 数据处理位置不同：边缘计算将数据处理的重点放在数据产生的地方，即网络边缘设备上，减少数据传输时延；而云计算将数据处理任务集中在云端的大型数据中心中进行。
2. 数据处理方式不同：边缘计算强调实时性和低时延，数据在产生的地方就近进行处理，减少对网络带宽的依赖；云计算更注重数据的集中管理和资源共享，适合处理大规模数据和复杂计算任务。
3. 应用场景不同：边缘计算适用于对实时性要求较高的场景，如物联网、智能制造等；云计算适用于大规模数据处理和存储的场景，如大数据分析、人工智能等。
4. 管理方式不同：边缘计算需要在边缘设备上部署更多的计算资源和存储空间，对设备的要求较高；云计算则通过云服务提供商来管理和维护计算资源，用户无需关心底层设备的细节。
三、边缘计算与云计算的联系1. 互补关系：边缘计算和云计算并不是相互排斥的关系，而是相辅相成的。
边缘计算可以在一定程度上减轻云端的压力，提高数据处理的效率和实时性；云计算则可以为边缘计算提供更强大的计算和存储支持，实现数据的集中管理和资源共享。
边缘计算的五大案例分享
边缘计算的五大案例分享边缘计算是一种将数据处理和存储功能从传统云计算中心推向网络边缘的计算模式。
它通过在离用户更近的设备或网络边缘上进行计算和数据处理，提供更低的延迟、更高的带宽和更好的用户体验。
边缘计算的应用案例越来越多，以下将分享五个较为典型的案例。
1.智能交通系统边缘计算在智能交通系统中扮演着重要角色。
通过在每个路口或每辆汽车上部署边缘设备，可以将交通信号灯、摄像头和车辆传感器等设备连接在一起，实现智能交通的监控和管理。
在这种模式下，交通数据可以在边缘设备上进行处理和分析，减少数据传输到云端的延迟，并提高交通管理的效率和实时性。
2.工业物联网边缘计算在工业物联网中也有广泛的应用。
在传统的工业自动化中，数据通常是从传感器采集后发送到云端进行分析和处理。
然而，这种方式存在延迟高、实时性低的问题。
通过在设备或机器上部署边缘设备，可以在本地进行数据的实时分析和处理，减少延迟，提高工业物联网系统的效率和可靠性。
3.医疗健康边缘计算在医疗健康领域的应用非常广泛。
通过在医疗设备或智能手环等上部署边缘设备，可以实现医疗数据的实时传输和监测。
例如，监测病人的心率、血压等指标，在边缘设备上进行实时分析和处理，及时发现异常情况并采取相应的措施。
此外，边缘计算还可以帮助医疗机构更好地管理和分析大量的医疗数据，提高诊断准确性和医疗效率。
4.零售业边缘计算在零售业中也有重要的应用。
在传统的零售模式中，交易数据通常需要传输到云端进行处理和分析，这会导致较高的延迟和较低的实时性。
通过在零售店面部署边缘设备，可以实现实时的库存管理、销售分析和用户行为跟踪，提高零售业务的运营效率和顾客体验。
5.城市智能化边缘计算在城市智能化中也扮演着关键角色。
通过在公共设施和城市基础设施上部署边缘设备，可以实现城市道路、交通灯、垃圾箱等设备的智能化管理。
通过在边缘设备上进行数据分析和处理，可以及时发现交通拥堵、环境污染等问题，并采取相应的措施。
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。
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。
边缘计算的实现方法
边缘计算的实现方法边缘计算是一种将数据处理和存储推向网络边缘的计算模式，以减少数据传输延迟、提高应用性能和保护数据隐私。
它在物联网、智能城市和工业自动化等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍边缘计算的实现方法，包括设备边缘计算和网络边缘计算两种主要方式。
一、设备边缘计算设备边缘计算是指在物联网设备中直接进行数据处理和分析，以减少对云端资源的依赖。
其实现方法主要包括以下几个方面：1. 本地数据处理：设备边缘计算的关键是能够在设备上进行实时数据处理。
为了实现这一目标，需要在设备上部署适当的计算资源，如处理器、内存和存储器，并运行相应的边缘计算软件。
设备可以根据具体的应用需求选择合适的处理能力，以保证数据处理的效率和准确性。
2. 边缘智能算法：设备边缘计算还需要在设备上部署相应的智能算法，以实现对数据的实时分析和决策。
智能算法可以根据设备的传感器数据和历史数据进行训练，并通过机器学习和深度学习等技术实现数据的智能处理。
这样可以在设备上快速响应和处理数据，减少对云端的依赖。
3. 数据存储和同步：设备边缘计算需要在设备上存储和同步数据，以保证数据的完整性和可用性。
设备可以使用本地存储器或外部存储设备来存储数据，并通过网络进行数据同步。
数据同步可以使用同步算法和协议，确保数据在设备边缘和云端之间的一致性。
二、网络边缘计算网络边缘计算是指在网络边缘的服务器上进行数据处理和存储，以减少数据传输延迟和网络带宽消耗。
其实现方法包括以下几个方面：1. 网络边缘服务器：网络边缘计算需要在网络边缘部署服务器，以提供计算和存储资源。
这些服务器可以放置在边缘节点、基站或数据中心附近，以减少数据传输的距离和延迟。
服务器可以采用高性能的硬件设备，并部署相应的边缘计算软件和服务。
2. 数据处理和分析：网络边缘服务器可以在接收到数据后进行实时处理和分析。
服务器可以运行各种数据处理算法和模型，以实现针对特定应用的数据处理任务。
同时，服务器还可以根据实时数据更新和优化算法模型，提高数据处理的效率和准确性。
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。
边缘计算技术概述
边缘计算技术概述边缘计算（Edge Computing）技术是一种分布式计算模型，通过在接近数据产生源头的边缘设备上进行数据处理和存储，将计算任务从云端迁移到网络边缘，从而降低数据传输的时延和带宽消耗。
边缘计算的目标是实现更快速、更稳定、更安全的数据处理和应用。
边缘计算的出现是为了解决传统云计算在数据处理和应用部署的时效性和可靠性上所面临的挑战。
云计算将计算模型中的存储、处理和应用迁移到远离数据源的云端服务器，导致数据传输的时延较高，不适合对实时性或低延迟要求较高的应用场景。
而边缘计算则通过将计算任务尽可能靠近数据源进行处理，减少了数据传输的距离和时延，使得数据处理更加实时且高效。
边缘计算涵盖了多种技术要素，其中包括边缘设备、边缘服务器以及边缘应用。
边缘设备是接近数据源的物理设备，如传感器、摄像头、工控设备等，它们可以采集和处理数据，并将处理结果传输到边缘服务器或云端服务器。
边缘服务器位于边缘设备附近，是一个中转站，负责接收边缘设备传来的数据，并进行初步处理和存储。
边缘服务器可以是物理服务器、虚拟机、容器等形式。
边缘应用则是部署在边缘设备或边缘服务器上的软件应用程序，负责具体的数据处理、分析和应用。
边缘计算技术在许多实际应用中得到了广泛的应用。
在工业领域，边缘计算可以实现工业自动化、设备监控、预测维护等功能，提高生产效率和产品质量。
在智能城市中，边缘计算可以用于交通管理、环境监测、智能安防等方面，提供更精确和实时的服务。
在医疗健康领域，边缘计算可以支持远程医疗、个人健康监测等应用，提升医疗服务的可及性和效率。
边缘计算技术的发展也面临一些挑战。
首先是边缘设备的资源限制，如计算能力、存储空间、能源供应等，这限制了边缘设备的数据处理和应用能力。
其次是安全和隐私问题。
由于边缘设备和边缘服务器通常位于不受控制的环境中，因此数据的安全传输和隐私保护是一个重要的问题。
最后是边缘计算基础设施的管理和协同问题。
由于边缘设备和边缘服务器数量众多且分布广泛，如何对其进行有效管理和协同工作是一个具有挑战性的任务。
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思科在2016—2021 年的全球云指数中指出：接入互联网的设备数量将从2016 的171 亿增加到271 亿。
每天产生的数据量也在激增，全球的设备产生的数据量从2016 年的218 ZB 增长到2021 年的847 ZB。
传统的云计算模型是将所有数据通过网络上传至云计算中心，利用云计算中心的超强计算能力来集中解决应用的计算需求问题。
然而，云计算的集中处理模式在万物互联的背景下有3 点不足。
（1）万物互联实时性需求。
万物互联环境下，随着边缘设备数量的增加，这些设备产生的数据量也在激增，导致网络带宽逐渐成为了云计算的一个瓶颈。
例如波音787 每秒产生的数据量超过5 GB，但飞机与卫星之间的带宽不足以支持实时数据传输。
（2）数据安全与隐私。
随着智能家居的普及，许多家庭在屋内安装网络摄像头，直接将摄像头收集的视频数据上传至云计算中心会增加泄露用户隐私数据的风险。
（3）能耗较大。
随着在云服务器运行的用户应用程序越来越多，未来大规模数据中心对能耗的需求将难以满足。
现有的关于云计算中心的能耗研究主要集中在如何提高能耗使用效率方面。
然而，仅提高能耗使用效率，仍不能解决数据中心巨大的能耗问题，这在万物互联环境下将更加突出。
针对于此，万物互联应用需求的发展催生了边缘计算模型。
边缘计算模型是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模型。
边缘计算模型中边缘设备具有执行计算和数据分析的处理能力，将原有云计算模型执行的部分或全部计算任务迁移到网络边缘设备上，降低云服务器的计算负载，减缓网络带宽的压力，提高万物互联时代数据的处理效率。
边缘计算并不是为了取代云，而是对云的补充，为移动计算、物联网等提供更好的计算平台。
边缘计算模型成为新兴万物互联应用的支撑平台，目前已是大势所趋。
本文中，我们从概念、关键技术、典型应用、现状趋势和挑战等方面对边缘计算模型展开介绍，旨在为边缘计算研究者提供参考。
01边缘计算概念对于边缘计算，不同组织给出了不同的定义。
美国韦恩州立大学计算机科学系施巍松等人把边缘计算定义为：“边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模式，边缘计算中边缘的下行数据表示云服务，上行数据表示万物互联服务”。
边缘计算产业联盟把边缘计算定义为：“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、应用核心能力的开发平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字在敏捷联接、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”。
因此，边缘计算是一种新型计算模式，通过在靠近物或数据源头的网络边缘侧，为应用提供融合计算、存储和网络等资源，同时边缘计算也是一种使能技术，通过在网络边缘侧提供这些资源，满足行业在敏捷联接、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。
1.1 边缘计算体系架构边缘计算通过在终端设备和云之间引入边缘设备，将云服务扩展到网络边缘。
边缘计算架构包括终端层、边缘层和云层。
图1 展示了边缘计算的体系架构。
接下来我们简要介绍边缘计算体系架构中每层的组成和功能。
图1 边缘计算体系结构（1）终端层：终端层是最接近终端用户的层。
它由各种物联网设备组成，例如传感器、智能手机、智能车辆、智能卡、读卡器等。
为了延长终端设备提供服务的时间，则应该避免在终端设备上运行复杂的计算任务。
因此，我们只将终端设备负责收集原始数据，并上传至上层进行计算和存储。
终端层连接上一层主要通过蜂窝网络。
（2）边缘层：边缘层位于网络的边缘，由大量的边缘节点组成，通常包括路由器、网关、交换机、接入点、基站、特定边缘服务器等。
这些边缘节点广泛分布在终端设备和云层之间，例如咖啡馆、购物中心、公交总站、街道、公园等。
它们能够对终端设备上传的数据进行计算和存储。
由于这些边缘节点距离用户距离较近，则可以为运行对延迟比较敏感的应用，从而满足用户的实时性要求。
边缘节点也可以对收集的数据进行预处理，再把预处理的数据上传至云端，从而减少核心网络的传输流量。
边缘层连接上层主要通过因特网。
（3）云层：云层由多个高性能服务器和存储设备组成。
它具有强大的计算和存储功能，可以执行复杂的计算任务。
云模块通过控制策略可以有效地管理和调度边缘节点和云计算中心，为用户提供更好的服务。
1.2 边缘计算范例与边缘计算类似的范例，如雾计算、移动边缘计算等，虽然与边缘计算不尽相同，但它们在动机、节点设备、节点位置等上与边缘计算范例类似。
协同边缘计算是一种新的计算范例，它使用边缘设备和路由器的网状网络来实现网络内的分布式决策。
决策是在网络内部通过在边缘设备之间共享数据和计算而不是将所有数据发送到集中式服务器来完成的。
这与通常执行集中计算的现有计算范例不同，并且诸如网关的边缘设备仅用于收集数据并将数据发送到服务器以进行处理。
边缘计算与协同边缘计算的对比如表1 所示。
1.3 边缘计算优势边缘计算模型将原有云计算中心的部分或全部计算任务迁移到数据源附近，相比于传统的云计算模型，边缘计算模型具有实时数据处理和分析、安全性高、隐私保护、可扩展性强、位置感知及低流量的优势。
（1）实时数据处理和分析。
将原有云计算中心的计算任务部分或全部迁移到网络边缘，在边缘设备处理数据，而不是在外部数据中心或云端进行；因此提高了数据传输性能，保证了处理的实时性，同时也降低了云计算中心的计算负载。
（2）安全性高。
传统的云计算模型是集中式的，这使得它容易受到分布式拒绝服务供给和断电的影响。
边缘计算模型在边缘设备和云计算中心之间分配处理、存储和应用，使得其安全性高。
边缘计算模型也降低了发生单点故障的可能性。
（3）保护隐私数据，提升数据安全性。
边缘计算模型是在本地设备上处理更多数据而不是将其上传至云计算中心，因此边缘计算还可以减少实际存在风险的数据量。
即使设备受到攻击，它也只会包含本地收集的数据，而不是受损的云计算中心。
（4）可扩展性。
边缘计算提供了更便宜的可扩展性路径，允许公司通过物联网设备和边缘数据中心的组合来扩展其计算能力。
使用具有处理能力的物联网设备还可以降低扩展成本，因此添加的新设备都不会对网络产生大量带宽需求。
（5）位置感知。
边缘分布式设备利用低级信令进行信息共享。
边缘计算模型从本地接入网络内的边缘设备接收信息以发现设备的位置。
例如导航，终端设备可以根据自己的实时位置把相关位置信息和数据交给边缘节点来进行处理，边缘节点基于现有的数据进行判断和决策。
（6）低流量。
本地设备收集的数据可以进行本地计算分析，或者在本地设备上进行数据的预处理，不必把本地设备收集的所有数据上传至云计算中心，从而可以减少进入核心网的流量。
表1 边缘计算与协同边缘计算比较02边缘计算的典型应用边缘计算在很多应用场景下都取得了很好的效果。
本节中，我们将介绍基于边缘计算框架设计的几个新兴应用场景，部分场景在欧洲电信标准化协会（ETSI）白皮书中进行了讨论，如视频分析和移动大数据。
还有一些综述论文介绍了车辆互联、医疗保健、智能建筑控制、海洋监测以及无线传感器和执行器网络与边缘计算结合的场景。
（1）医疗保健。
边缘计算可以辅助医疗保健，例如可以针对患有中风的患者辅助医疗保健。
研究人员最近提出了一种名为U-fall 的智能医疗基础设施，它通过采用边缘计算技术来利用智能手机。
在边缘计算的辅助下，U-fall 借助智能设备传感器实时感应运动检测。
边缘计算还可以帮助健康顾问协助他们的病人，而不受其地理位置的影响。
边缘计算使智能手机能够从智能传感器收集患者的生理信息，例如脉搏率、体温等，并将其发送到云服务器以进行存储、数据同步和共享。
（2）视频分析。
在万物联网时代，用于监测控制的摄像机无处不在，传统的终端设备——云服务器架构可能无法传输来自数百万台终端设备的视频。
在这种情况下，边缘计算可以辅助基于视频分析的应用。
在边缘计算辅助下，大量的视频不用再全部上传至云服务器，而是在靠近终端设备的边缘服务器中进行数据分析，只把边缘服务器不能处理的小部分数据上传至云计算中心即可。
（3）车辆互联。
通过互联网接入为车辆提供便利，使其能够与道路上的其他车辆连接。
如果把车辆收集的数据全部上传至云端处理会造成互联网负载过大，导致传输延迟；因此，需要边缘设备其本身具有处理视频、音频、信号等数据的能力。
边缘计算可以为这一需要提供相应的架构、服务、支持能力，缩短端到端延迟，使数据更快地被处理，避免信号处理不及时而造成车祸等事故。
一辆车可以与其他接近的车辆通信，并告知他们任何预期的风险或交通拥堵。
（4）移动大数据分析。
无处不在的移动终端设备可以收集大量的数据，大数据对业务至关重要，因为它可以提取可能有益于不同业务部门的分析和有用信息。
大数据分析是从原始数据中提取有意义的信息的过程。
在移动设备附近实施部署边缘服务器可以通过网络高带宽和低延迟提升大数据分析。
例如，首先在附近的边缘服务器中收集和分析大数据，然后可以将大数据分析的结果传递到核心网络以进一步处理，从而减轻核心网络的压力。
（5）智能建筑控制。
智能建筑控制系统由部署在建筑物不同部分的无线传感器组成。
传感器负责监测和控制建筑环境，例如温度、气体水平或湿度。
在智能建筑环境中，部署边缘计算环境的建筑可以通过传感器共享信息并对任何异常情况做出反应。
这些传感器可以根据其他无线节点接收的集体信息来维持建筑气氛。
（6）海洋监测控制。
科学家正在研究如何应对任何海洋灾难性事件，并提前了解气候变化。
这可以帮助人们快速采取应对措施，从而减轻灾难性事件造成的严重后果。
部署在海洋中某些位置的传感器大量传输数据，这需要大量的计算资源和存储资源。
而利用传统的云计算中心来处理接收到的大量数据可能会导致预测传输的延迟。
在这种情况下，边缘计算可以发挥重要作用，通过在靠近数据源的地方就近处理，从而防止数据丢失或传感器数据传输延迟。
（7）智能家居。
随着物联网技术的发展，智能家居系统得到进一步发展，其利用大量的物联网设备实时监测控制家庭内部状态，接收外部控制命令并最终完成对家居环境的调控，以提升家居安全性、便利性、舒适性。
由于家庭数据的隐私性，用户并不总是愿意将数据上传至云端进行处理，尤其是一些家庭内部视频数据。
而边缘计算可以将家庭数据处理推送至家庭内部网关，减少家庭数据的外流，从而降低数据外泄的可能性，提升系统的隐私性。
（8）智慧城市。
预测显示：一个百万人口的城市每天将会产生200 PB 的数据。
因此，应用边缘计算模型，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。
例如在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气质量、光照强度、噪声水平等环境数据，当路灯发生故障时能够即时反馈给维护人员，同时辅助健康急救和公共安全领域。
03边缘计算现状和关键技术目前，边缘计算的发展仍然处于初期阶段。
随着越来越多的设备联网，边缘计算得到了来自工业界和学术界的广泛重视和一致认可。