边缘计算是什么,和云计算的区别是什么

“边缘计算”的概念本身并不是一个“新鲜词”。早在2003年，CDN服务商Akamai就与IBM合作推出了最早的“边缘计算”。如果以时间维度看，从亚马逊在2006年推出AWS看作是云计算的起点开始，那么它要比云计算被提出的时间更更加的早。
不过，过去很多年的时间由于技术和应用场景等各种原因，边缘计算一直没有获得太多的关注，直到5G时代的到来，才让一直处在“很边缘”的边缘计算得到了全新的发展良机。
云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
云计算vs边缘计算
云计算的不足
随着边缘计算的兴起，在太多场景中需要计算庞大的数据并且得到即时反馈。这些场景开始暴露出云计算的不足，主要有以下几点：大数据的传输问题：据估计，到2020 年，每人每天平均将产生 15GB 的数据。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，以中心服务器为节点的云计算可能会遇到带宽瓶颈。数据处理的即时性：据统计，无人驾驶汽车每秒产生约 1GB 数据，波音 787 每秒产生的数据超过 5GB；2020 年我国数据储存量达到约 39ZB，其中约 30% 的数据来自于物联网设备的接入。海量数据的即时处理可能会使云计算力不从心。隐私及能耗的问题：云计算将身体可穿戴、医疗、工业制造等设备采集的隐私数据传输到数据中心的路径比较长，容易导致数据丢失或者信息泄露等风险；数据中心的高负载导致的高能耗也是数据中心管理规划的核心问题。
边缘计算的优势和发展
边缘计算的发展前景广阔，被称为“人工智能的最后一公里”，但它还在发展初期，有许多问题需要解决，如：框架的选用，通讯设备和协议的规范，终端设备的标识，更低延迟的需求等。随着 IPv6 及 5G 技术的普及，其中的一些问题将被解决，虽然这是一段不小的历程。相较于云计算，边缘计算有以下这些优势。
优势一：更多的节点来负载流量，使得数据传输速度更快。
优势二：更靠近终端设备，传输更安全，数据处理更即时。
优势三：更分散的节点相比云计算故障所产生的影响更小，还解决了设备散热问题。
两者既有区别，又互相配合上文讲了云计算的缺点以及边缘计算的优点，那么是不是意味着在未来，边缘计算更胜云计算一筹呢？其实不然！云计算是人和计算设备的互动，而边缘计算则属于设备与设备之间的互动，最后再间接服务于人。边缘计算可以处理大量的即时数据，而云计算最后可以访问这些即时数据的历史或者处理结果并做汇总分析。

边缘是物联网时代竞争的核心吗？

近两年来，在云服务提供商、电信运营商、系统服务商等多方的推动下，众多物联网 *** 作系统相继诞生，既说明了物联网发展势头的火热，也展现出物联网发展技术路线的差异化，仍然处于一个集体 探索 时期。物联网虽然被普遍看好，但一直以来发展速度低于前些年的发展预期。一些厂商把目光投向了边缘侧，边缘计算成为行业热词。当边缘计算遇上物联网，能否成为撬动物联网发展的“钥匙”？

边缘计算为物联网破局带来新可能

麦肯锡在2021年11月发布的《物联网：抓住加速机遇》报告中预测，到2030年，物联网将在全球创造55万亿至126万亿美元的经济价值，中国将占全球物联网经济价值的26%左右。但是物联网发展仍然面临着众多“逆风因素”，包括“互 *** 作性差”、“安全性不高”、“成本居高不下”和“用户的数据和隐私面临威胁”等。

边缘计算的出现似乎为解决这些发展阻碍带来了生机。当把计算能力下沉到边缘侧，可以就近分析处理数据，这样做会带来多重好处：

1、边缘计算拥有更快的响应时间，数据存储和计算能力被分散布置在本地，数据无需往返于本地和云端，因此可以减少延迟并加快响应速度。

2、边缘计算可以降低企业的成本。与云中心设备相比，由本地设备进行数据存储与处理的成本更低，一方面，边缘计算减少了对带宽资源和云中心计算资源的占用，另一方面，边缘计算可以提高应用程序的运行效率，降低能耗。

3、边缘计算设备可以自主收集、存储并使用数据，有效地避免用户个人隐私等敏感数据被上传到云中心而引发的数据安全问题。

4、边缘计算对云端的依赖性低，可以有效降低单点故障率。万一断网，也可以正常工作。

5、更关键的是，边缘设备可以使现有设备和新兴IoT设备互联互通，对现有设备的通信协议进行转换，就能与新兴IoT设备进行高效交互。在这种方式下，企业无需对现有设备进行更新设计，也能接入IoT平台，以较低的成本实现生产力的大幅提升。

一些厂商已经看到了边缘计算的巨大趋势，通过开发边缘计算 *** 作系统，创建开放的平台生态，提供完善的应用开发工具给予开发者，逐渐推动物联网往边缘计算靠拢，促使边缘计算推动物联网应用长尾时代的到来。

物联网算力从云、端走向边缘

在物联网 *** 作系统研发中，大部分厂商从“端-边-管-云”各层次构建物联网基础设施。物联网被认为是互联网时代向万物互联的一个延展，会充分继承互联网时代的计算存储和通信能力，从人人互联转向人与万物互联，正因如此，人工智能技术将得以在物联时代快速发展。因此IoT的定义越来越多被AIoT这个概念所取代。

在现实世界中，物联网端设备存储和计算能力往往十分有限。那么随着物联网发展，到底是应该让端设备更加智能，具备必要的算力和通信能力，并将所产生的信息和数据通过5G或NBIoT等途径直接回传到云数据中心，还是物联网端设备不需要太多的算力存储，窄带通信能力即可满足绝大多数场景，应该由边缘为这些端设备提供算力存储和宽带通信能力？

以翼辉信息为代表的一些 *** 作系统厂商认为未来应向“强边弱端”发展。互联网的边缘计算节点就是各类端设备的上游节点，应由边缘为这些端设备提供算力存储和宽带通信能力，其与端设备之间通过近距通信协议，来保持端设备的高并发、低延时、低功耗的工作特点，简单说就是让互联网做互联网擅长的工作，物联网做物联网擅长的工作，二者通过边缘计算节点来接驳，让两个网发挥各自优势，连通协作。

翼辉今年推出智能边缘计算 *** 作系统——爱智 *** 作系统EdgerOS，把边缘侧的算力动态共享、分配、实时计算，主要交由部署在边缘侧的智能边缘计算机来处理，可以更好的满足物联网实时、安全、降低成本等需求。智能边缘计算机就相当于一个小服务器，不仅实现了周边设备和异构网络互通互联，还承担着大量的算力工作，当算力主要在边缘处理，端设备不再需要具备很强的算力，也为用户减轻了相应的负担。

很多物联网节点如灯泡等本身没什么算力，爱智通过智能边缘计算设备能保持跟节点的长时间连接，并把较强的算力包括AI的算力分享给这些较弱的节点，那么有了算力和资源，这些节点就会充满想象力，同时极大地降低智能设备的开发成本，实现基于真实场景的智能应用。

翼辉拥有十多年的嵌入式系统设计经验，企业在嵌入式领域的成功，对端设备应用场景的理解，促使其更加坚定的相信边缘计算的重要性，边缘为端设备应提供算力存储和宽带通信能力，端和边应形成一个有机体，各司其职，不转嫁冗余成本到用户层面。

开发者们把目光投向了边缘计算

基于边缘计算 *** 作系统开发物联网应用正在吸引国内开发者的目光 。在正在开展的“2021爱智先行者”征文活动中，技术社区内的开发者们纷纷利用搭载着 EdgerOS 的智能边缘计算机精灵一号（Spirit 1），进行了各种智能家居的DIY研发，例如人脸识别门禁、智能光照传感器、智能红外温度传感器、手势控制智能灯、智能监控设备、智能甲醛检测器、智能变频电热毯等，利用几天时间使用低代码即可开发一款物联网应用。

爱智打造了一个高性能的 JavaScript 运行时引擎，可以使用简单高效、易学易用的 JavaScript 和 TypeScript 等互联网技术栈来开发物联网应用。此外，爱智提供了功能非常丰富的开发框架，包括APP框架、流媒体框架、AI框架、设备管理框架等。

由于爱智是一个开放的智能边缘计算 *** 作系统，开发者可以在物联网应用开发中使用各种品牌、各种型号的硬件设备。例如，当前市场上有很多品牌的智能灯泡，但是通常需要搭配厂家的网关设备才能使用。因为爱智 *** 作系统的开放性，可以支持不同品牌的智能设备。开发者使用Spirit 1和自主选择的智能灯泡，不到 30 分钟即可在寒冷的冬季来临之前为自己研发一个“关灯神器”。 开发者们可以利用Spirit 1或者其它智能边缘机，搭载EdgerOS，实现各种想象丰富场景下、大量长尾应用的研发。

1 边缘计算有其独特的特点，包括靠近用户、低延迟、高带宽等。
2 边缘计算靠近用户，意味着可以将计算资源更加接近终端设备，减小数据传输的延迟，提高用户体验。
3 低延迟是边缘计算的重要特点之一，边缘节点的计算能力可以极大地降低云计算的延迟，提高了应用程序的响应速度和实时性。
4 通过边缘计算，可以更加高效地利用网络带宽，尤其是对于复杂的应用，可以减轻云计算的负担，提高运行效率。
5 此外，边缘计算还有其他的特点，比如更灵活、更安全等，这些特点给予了应用程序更多的可能性和优势。

边缘计算是由于物联网设备的大量增长而创建的。这些设备将连接到Internet以从云发送或接收数据。有时他们在 *** 作时需要传输大量数据。因此，物联网边缘是使用物联网网关使用户能够使用其物联网设备执行边缘计算的概念。边缘计算设备可以用作网关或数据处理单元。

工业40和工业物联网边缘。边缘计算设备将工业物联网设备整合在一起。例如，在生产车间的传送带上的工业物联网传感器可能将数据馈送到现场的边缘计算硬件。然后，边缘设备运行AI分析，任何ML算法或任何类型的数据处理来获取见解，而无需将数据发送到云。

一些边缘计算机用例的示例

智能工厂

如前所述，工业物联网边缘是工业物联网设备，其数据以及应用于该数据的边缘智能的结合。工业物联网边缘可以应用于智能工厂，包括最受欢迎的用例之一：制造工厂。智能工厂可以将其所有工业物联网传感器连接到边缘计算设备。工业物联网数据传输到其他分支机构或总部。

智慧城市

“ 智能城市 ”的一些品质是物联网传感器，网络，视频监控等的智能系统。这些系统可以使用边缘计算为城市的应用程序提供更快的响应和更高的安全性。边缘计算设备如何在智能城市中使用的真实案例范围可能包括：检测交通异常，不良驾驶员，不寻常的人群，通过面部识别罪犯，智能交通系统，水处理，垃圾管理等。

零售店

边缘计算设备还可以使零售商店受益。可以从边缘计算服务器虚拟化和集中管理（远程或本地）来自POS终端，库存服务器，支付控制器等的商店端点。运行计算密集型工作负载整合设备可确保许多VM同时运行。它还提供了一个连接可能存储设备外围设备的机会。

智能农场

边缘计算有助于处理从农场或农业环境收集的数据，而无需快速连接到云。农场通常是乡村环境，因此部署该技术可能会很困难。边缘计算设备可以在极端温度条件下运行，并在边缘处提供计算密集型工作负载处理。农村地区边缘智能的实际使用案例可能包括精准农业，无人机监控或农村视频监控，水流量监控等。

微数据中心和移动边缘计算机

微数据中心（MDC）有时与边缘计算可互换使用。但是实际上，MDC只是小型的模块化数据中心架构盒，几乎可以在任何环境中工作。边缘计算设备可以作为MDC中的核心计算元素运行。移动边缘计算机（MEC），是一样的MDC，但旨在为移动网络。MEC在移动网络的边缘（通常在RAN（无线访问网络）而不是核心）中处理，存储，流式传输并提供安全性。

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