边缘计算是一种新型应用还是新型计算系统

近年来，随着大数据的广泛应用，云计算也受到大量的关注和追捧，而悄悄的，边缘计算开始受到关注，不少人相信边缘计算将会取代云计算。那么，边缘计算VS云计算吗，谁更有优势？边缘计算是指近运算的概念，将运算更靠近数据源所在的本地区网(Local Network)内运算，尽可能不用将数据回传云端，以减少数据往返云端的等待时间及网络带宽成本。边缘计算通常是在本地端和云端两边交界的附近做运算处理，也就是数据进出区网附近的位置，这么做的目的，在于既可以将运算环境放在本地，同时又可以靠近云端边界附近，借此跟云衔接。毕竟并不是全部的数据都能放在本地端运算，还是会有些需要更进一步分析及判断的数据，最后还是要传回云端来处理，或是做为长期存取的使用。与云计算相比，边缘计算的优势在于部署部署物联网应用，特别是在新兴物联网应用领域，例如自驾车、无人机、增强现实(AR)/虚拟现实(VR)，以及机器人等，这些崭新应用特别强调实时的影像分析及辨识处理能力，对于网络的低延迟和高带宽要求极高，需要在数十毫秒甚至微秒时间内就要反应，然而透过因特网传输往返云端，至少需要上百毫秒才能反应过来，所以这类型的应用，就很适合采用边缘计算架构。边缘计算因为是在靠近数据源所在的局域网络环境内运算，所以可以是在一台大型运算设备，或者是很多台中、小型运算设备或设备组成的本地端网络内运算，这些运算设备可以是个人所有的移动设备(如智能手机、穿戴式设备)，也可以是终端设备(如网关、监视摄影机、银行ATM)，或是其他物联网设备。因为运算设备和设备之间彼此靠得很近，网络传输更直接，如透过Wi-Fi、蓝牙等，所以传递数据变很快。网关(Gateway)是常见的一种边缘计算设备，不过跟传统只用来搜集和转发资料的物联网网关相比，新一代边缘网关变得聪明，开始具有运算分析能力，能将靠近传感器和其他物联网设备周围搜集的数据先运算处理，让数据变少以后再回传云端，即使没有网络，边缘网关也能透过和其他运算设备组成一个具有分布式计算架构的本地端区网，自行就可以接手运算，等待网络恢复后，才将处理后的资料传回云端，若是边缘设备运算能力足够，甚至有时可以直接在本地端处理完，不必再送回云端接续处理。这也直接点出了边缘计算和集中式的传统云计算架构最大不同之处，因为采用分布式计算架构，可以将运算分散靠近地面数据源的近端设备处理，以分摊原本在云计算的工作量，而不需要大老远将资料传回云端才能处理，因此速度变更快，甚至没有网络，靠近地面的运算设备也能接手自己处理，无云也没关系。边缘计算因为是设计一个本地端运算网络环境，以便于能就近处理数据，而不需要像云端离数据源太远，所以有人说，边缘计算是一朵地面的云，但是不像雾运算比较是整个特定区域的地上云，遍布范围较广，边缘计算则可以是靠近数据源产生的一个小型区域的运算丛集，可以进到雾进不去的地方。所以边缘计算其实就是一个本地端的云，甚至是一个在室内的云。从前天上的那朵云到了地面变成雾，现在还缩小进到工厂、办公室、汽车甚至变成你家中的一朵云。边缘计算的兴起，其实和近几年企业IT架构发展逐渐改采混合云架构来部署，也有些许相似之处，因为从应用角度来看，混合云的出现也是为了解决公有云的网络传输及延迟的问题，毕竟和企业内部网络相比，终究因特网的传输速度还是过慢，若企业要将关键应用整套搬上公有云用时，就会被拖累，例如数据库数据不同步等问题，以致于不少采用公有云的企业，也同时会结合私有云方式来部署，只不过以前这些私有云是由许多台企业级服务器、储存和网络设备所布建而成，现在，可以是由许多不同大小的运算设备或设备组成。随着人工智能AI的发展，许多云计算工作，不必通过云端，本地端就有足够的能力来进行完成，到最后，云计算将失去计算的功能，变为纯储存的用途

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算范式，它将计算任务从数据中心迁移到靠近数据源的设备上。这种方法可以减少网络延迟、提高数据处理速度，并在一定程度上保护用户隐私。边缘计算可应用于许多领域，包括但不限于：

物联网（IoT）：边缘计算可用于实时处理智能家居、工业自动化、智能交通等领域的大量数据，从而提高响应速度和减少数据传输成本。

无人驾驶：通过在车辆本地进行数据处理和决策，边缘计算可以提高自动驾驶汽车的反应速度，从而提高安全性。

增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：边缘计算可以减少AR和VR设备在渲染图像和处理数据时的延迟，提高用户体验。

智能城市：边缘计算可以帮助处理城市基础设施中的大量数据，例如交通管理、能源管理和公共安全等。

医疗保健：通过实时分析患者数据，边缘计算可以帮助医生及时发现病情变化，提高诊断和治疗效果。

视频监控：边缘计算可在摄像头端实现实时视频分析，提高安全监控效率并保护用户隐私。

零售业：边缘计算可以帮助零售商实时分析顾客数据、库存数据，优化商店布局和库存管理。

能源管理：边缘计算可以实时监测和优化能源系统，提高能源效率。

农业：通过实时监测和分析土壤、气候等数据，边缘计算可以帮助农民提高农业生产效率。

这些只是边缘计算应用领域的一部分，随着技术的发展，边缘计算将在更多领域发挥作用。

给你找了一张图，还是比较清楚的

边缘计算其实就是指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一个开放平台。上图的中间夹层部位就是边缘侧，而云端就是较边缘计算更远的一个处理平台，也就是上图最上面的部位。

网络边缘侧可以是从数据到云计算中心的的任意功能实体，这些实体搭载着融合网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算平台，可以为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。

和云端中进行处理和算法决策不同，边缘计算是将智能和计算推向更接近实际的行东，而云计算需要在云端进行计算。

总的来说就是，云——处理端，边——边缘侧；端——使用终端

云计算、边缘计算、大数据这些概念总给人以高端、神秘的感觉，有些商家还以此为噱头，营销产品，忽悠消费者，把消费者弄得云里雾里。

所谓云计算，字面上理解就是在“云”上做计算，“云”给人直观的特点有：在远端，无限大。云计算中的“云”可以理解为通过网络为用户提供各种资源或能力（包括计算、存储、分析等）的一个东西，它可能包括各种各样的硬件设备或软件产品在内，更简单地理解，可以将其类比为远离用户的一个超大型机房或计算中心。

所谓边缘计算，就是在云边缘，即数据产生的源头侧设备进行的计算，我们每个人的手机、电脑，家用电视机、智能家居设备，以及各种具备计算能力的工业设备，他们所进行的计算都可以理解为边缘计算。

云计算是一种集中式服务，拥有强大的计算能力和分析处理能力，能够对海量的数据进行分析处理，更注重于从海量数据中获得用户感兴趣的数据，剔除冗余数据。边缘计算更注重实时性，及时对现场少量的数据进行运算处理。云计算和边缘计算是相辅相成的，把云计算比作人的大脑的话，边缘计算就类似于人的手、脚、耳、鼻，相互配合才能发挥最大的效益。

大数据从字面上理解就是“大”，确实是这样，我们进行的所有 社会 活动或私人活动都在每时每刻不停地产生着数据，我们网上购物会产生网购数据、旅行走路会产生轨迹数据、聊天视频会产生数据，甚至于睡觉都会产生数据。小到个人大到部门，公司， 社会 更是会产生海量的数据。

这些海量的数据初看似乎大都是无用的数据，但经过处理，正确运用后就会产生价值，海量的数据对应的正是无限的价值。例如通过对消费者地域、喜好等的一系列分析，可以达到精准营销的目的，为企业增效提质。公安系统可以利用大数据技术，在全国范围内对不法分子进行筛查、鉴别，减小 社会 危害。还有地图软件，也是利用大数据，对车流、交通的分析处理，为用户预测规划出某一时间段内的最优路线，提升出行效率。再如某某软件，通过大数据技术，分析出用户口味、使用频次、周围人群特征等，同一商品对不同的用户赋以不同的价格，做到大数据杀熟。

随着中国信息产业自主可控的趋势越来越强，服务器的国产化、安全化成为一个重要的议题，在这样的需求下，边缘计算技术受到了愈加广泛的关注。

边缘计算是指将计算资源放置在更靠近设备或用户的位置，对于数据中心来说，这就是位于网络边缘的系统。通常，系统会连接到距离用户或设备一定距离的云服务。通过将数据处理移到边缘，减少等待时间，大部分数据在用户或设备附近进行处理。实现该功能的主要硬件便是边缘计算服务器，因此边缘计算服务器具有实时性、智能性以及安全性等优点。

实时性

边缘计算服务器能够处理在“边缘”形成的数据。就以现在充满争议的“自动驾驶”为例，其实自动驾驶汽车本身就是一台高性能计算机，它需要通过大量的传感器来收集数据。为了安全可靠地运行，它需要迅速对周围的环境做出反应，处理速度有任何延迟都有可能是致命的。如果只利用传统的云计算，虽然数据处理主要是在云端进行，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间，这对于自动驾驶来说所需时间太长了。而边缘计算服务器能够在“即时计算”的需求下，让自动驾驶汽车在车辆端更快速地处理数据成为可能，不需要在车辆和云端之间来回传输数据。

智能性

利用边缘计算技术，网络里面有大量的功能在边缘节点就可以直接处理掉。传统的架构一些功能都需要回到中央服务器处理，但是现在在边缘就能直接处理并返回对应的结果，这一特性可以满足多种场景的需要，例如：身份验证，日志过滤，数据整合，图像处理和 TLS（>

安全性

边缘计算服务器使终端提取数据无需再传输到云端加工，降低了终端敏感数据隐私泄露的风险，实现了数据的“阅后即焚”，极大保护了用户隐私数据，同时也降低了中央服务器受外界入侵的可能性。

凭借这些独特的优势，边缘计算服务器未来前景广阔，潜在的应用包括自动驾驶汽车、增强现实（AR）、店内个性化营销、人工智能（AI）、大数据分析、制造和IoT设备等。

边缘服务器为用户提供一个进入网络的通道和与其它服务器设备通讯的功能，通常边缘服务器是一组完成单一功能的服务器，如防火墙服务器，高速缓存服务器，负载均衡服务器，DNS服务器等。

对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。

物联网应用

全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。

事实上，物联网的概念已经提出有超过15年的历史，然而，物联网却并未成为一个火热的应用。一个概念到真正的应用有一个较长的过程，与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的，因此往往不能很快形成大量使用的市场。

根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。因此，物联网的大规模应用也开始加速。因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。

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