边缘计算和云计算有什么关系和区别？.

如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛耳朵和手脚。核心服务器让智能系统具有很强的人工智能，但是如果这个人工智能是聋子瞎子，它也发挥不了太大的作用。
大数据应用中常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据。边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确，最及时的数据来源。
边缘计算和云计算的结合让整个智能系统不但头脑清楚，而且耳聪目明，手脚灵便。完全依赖云计算的计算机系统就好比每一件事都要请示司令部的军队，在需要大量和外界互动的时候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题就彻底歇菜。
另外一个方面是：边缘计算和云计算是两个截然不同的事情，其中一个不会取代另一个。但目前太多的内容混淆了IT专业人士，提出边缘计算将取代云计算，这就相当于说PC会取代数据中心。
所有公有云提供商都具有包含或将边缘计算的物联网战略和技术栈。边缘计算和云计算可以在一起工作，但边缘计算是用于特殊需求的专用系统。云计算是一种更通用的平台，也可以在旧的客户端/服务器模型中与专用系统配合使用。

边缘计算和云计算都是现代计算架构的重要组成部分，它们可以相互协同工作，以支持不同的业务需求。
具体而言，边缘计算和云计算可以相互补充，以实现更高效的数据处理和传输。边缘计算可以通过将计算和数据处理推向网络边缘，更接近数据源和终端设备，以便更快地响应实时数据和减少数据传输时延。而云计算则更侧重于将计算和数据处理放在中心化的云服务器上，实现数据的集中存储和处理，适合大规模数据中心应用。通过结合边缘计算和云计算，可以在不同的场景中实现最佳的数据处理和传输效率。
此外，边缘计算和云计算也可以相互协同工作，以提高数据的安全性和可靠性。边缘计算可以将一部分数据处理放在边缘设备上，减少数据传输和存储，从而降低了一定的安全风险。而云计算则可以提供高度安全和可靠性保障，以确保数据的保密性和完整性。
总之，边缘计算和云计算是相互关联、相互依存的，它们可以共同构建更为高效、安全和可靠的计算架构，以适应不同的业务需求和场景。

现今世界网络和数据普及，不单止智能手机能连接网络，就连手表，闹钟，家电等日常用品，也能即时在网络中提取资讯，并配合环据数据作出分析，将最好的体验反馈给 用家。而透过网络来连接人，流程，资讯和装置这个概念，亦是我们平常所说的物联网（物联网，又名物联网）。

承接上文介绍了雾计算的简单的应用和由来，下文将会介绍物联网的一个重要技术 - 边缘计算（Edge computing）。下文将会阐述边缘计算的由来，并介绍它与物联网的关系，而且会利用无人驾驶作为用例，介绍云计算的短处和边缘计算的应用。

先定义一下边缘计算（wikepedia，2019）：

这里提到很多艰涩的专业名词，例如是“分散式运算”，“节点”等，其实只是描述：边缘技术是一种技术将大型应用程式的一部分转移到（即分散式运算）日常设备中处理（即边缘节点中）。

在云计算的典型结构中（如上图），通常可分为“云（云层） - 网（雾层） - 端（边缘）”三层。“端”这一层覆盖所有终端的应用程式，亦通常是被管理的角色。当云计算一计算出结果，就会到透过“网”层，将指令发送到“端”层的应用程式执行，而应用程式收到数据后，则会发送到“云”层作计算。

而边缘计算则可以想像为给予“端”层一定程度的“自治”。在边缘计算的架构中，终点被赋予简单的存储和计算能力（与雾计算不同，这里重点是“简单”的功能） ，令它能偶尔脱离云的管理，并根据环境数据作出回应。

增加终端系统简单的计算和存取能力看似一小步，但其实这个布局有着莫大的好处，当中包括：

  - 低延迟：数据由近场产生，能快速回应

  - 独立性：在没有网络连接下，系统亦能运作

  - 合规性：无需传送用户资料，保护个人数据

  - 简化数据：终端先处理部份数据，数据简化后才向云服务器传输

  - 安全性：数据传输减少，减少网络安全风险

无人驾驶是边缘计算其中一个经典用例，亦是一个很好例子说明云计算的短处和为什么需要边缘计算。

下图展示的是常用的云计算架构，当中包括1）一架智能汽车（客户端），并且正在使用无人驾驶功能，2）互联网（Internet），用作传输数据，以及3）云服务（云计算）服务器），用作提供无人驾驶服务。

假设汽车正在以60ms-1的速度行驶，并在起始位置感测到前方3m有阻碍物。由于汽车正在使用云计算的架构，汽车本身并没有分析的功能，汽车会将感测到的影像 传送到云服务器中作分析（步骤1）。

很不幸地，由于汽车现在在北区甚远，信息在005s后才能到云服务 无上停驶，但也要经过005s才能将指令发送到汽车上执行（步骤2）。

在这段发送信息到回收指令的过程中（~01s），汽车会继续以均速行驶（60ms-1），并到6m后（= 60ms-1×01s）才会收到指令停下来 。而且会撞到在3m前的路人，酿成车祸。

汽车在起始位置感测到前方3m有阻碍物，会立刻执行停车指令（步骤1）。然后再发送影像和决策内容到云服务器中作进阶分析（步骤2），以改善无人驾驶性能。 （注：这里看似与雾计算方式相似，但在过程中，应用程式没有作任何的数据分析，只根据感应器内容作出回应。若然是雾计算的话，感应器信息会发送到雾服务中，再作分析，然后通知终端设备作出回应。）

由此可见，云服务器距离数据产生的位置较远，因此会造成较大的延迟。而无人驾驶这些需要实时作出决策的活动，则很大机会需要使用边缘计算，使计算的服务靠近产生数据的源头，做到计算更接近实际行动。

随着科技的进步，数据传输速度的快速提升，不少日常物品，例如是家用电器，车辆等，都已经嵌入感测器，并透过网络接结与互联网交换资讯，形成了庞大的物件网络（即物联网）。

物件会在运行时会收集到大量的环境数据。有些人会问，为什么不把数据都在本地（local drive）处理，其他数据再传到云服务做储存。这可能是其中一个可以实行的方法，但如果所有数据都在本地处理，物件本身要设有很多的存储装置和处理服务器。这会大大增加电力消秏和物件重量，增加成本。

因此，最好的方法是结合云计算和边缘计算的优势做出最佳的配置。在一些决定物件重大安全性的事件（例如如上文无人驾驶例子的刹车）可将决定的主导权放到边缘上，其他没有急切性的事情，则放到云服务器低成本集中处理。透过云与边缘的良好分工，大大减少成本，亦能提高运算效率。

边缘计算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。

主要用途

看似“生僻”的边缘计算其实并不“边缘”，而且意义重大。边缘计算和云计算有些类似，都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是，这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。

如果说物联网的核心是让每个物体智能连接、运行，那么边缘计算就是通过数据分析处理，实现物与物之间传感、交互和控制。它是物联网从概念到应用的一把钥匙，更是制造业从“笨拙”变得“智慧”的重要途径。

工信部信息化和软件服务业司副司长安筱鹏在会上说，传统制造业向智能化升级的过程中，特别需要通过边缘计算技术，将车间里的生产设备智能连接，提高效率，创新模式。

当前，全球数字化革命正引领新一轮产业变革。物联网也被普遍认为是推动传统产业变革和全球经济发展的又一次浪潮。据统计，到2020年将有超过500亿的终端与设备互联。未来超过50%的数据需要在边缘侧分析、处理和储存。边缘计算应用广阔，机遇无限。

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