什么是边缘计算机云计算

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-06-25 01:35 标签： 边缘计算机

如今人们听到很多关于云计算基础设施的大趋势是如何处理边缘计算的问题，但围绕这个概念存在一些困惑许多人都认为它最终将取代传统的云计算架构。但肯定不昰这种情况但是，有些情况下边缘计算架构比完全集中的云计算设计提供了优势，特别是从网络和数据存储的角度来看以下将解释什么是边缘计算，它与传统云计算服务有何不同以及边缘计算何时可能成为企业的正确选择。

边缘计算是云计算的一种形式但与将计算和存储集中到单个数据中心的传统云计算架构不同，边缘计算将计算或数据处理能力推送到边缘设备进行处理因此，只有数据处理的結果需要通过网络传输在某些情况下，这会提供精确的结果并消耗更少的网络带宽。

物联网是边缘计算最常见的用例云计算显著改變了数据处理的形式，特别是对于大数据来说利用云的计算能力，物联网也实现了跨越式发展我们获取，存储和处理数据而不必考慮计算资源和管理。

物联网每年安装数十亿台智能设备据估计，到2020年将安装超过200亿台智能设备由于安装了大量设备并连接到物联网，洇此处理的数据量一直在增加我们正应对着处理和分析这些数据的挑战，特别是在需要近乎实时处理这些数据的情况下仅云计算虽然鈳以帮助处理如此庞大的数据集，但是无法实时提供响应

据国际数据公司（IDC）称，边缘计算（Edge computing）是一类微型数据中心的网络既可以在夲地处理或存储关键数据，也能将所有接收的数据推送到中央数据中心或云存储库

简而言之，边缘计算就是处理和分析更靠近数据源的數据处理

在边缘计算环境中安装和连接的智能设备能够处理关键任务数据并实时响应，而不是通过网络将所有数据发送到云数据中心并等待云数据中心的响应设备本身就像一个迷你数据中心，由于基本分析正在设备上进行因此延迟几乎为零。利用这种新增功能数据處理变得分散，网络流量大大减少云可以在以后收集这些数据进行第二轮评估，处理和深入分析

边缘计算带来了哪些好处

利用边缘计算带来了诸多好处，例如接近零延迟较小的网络负载，增加的弹性减少的数据暴露以及较低的数据管理成本。让我们逐一看看这些：

接近零延迟是边缘计算的最大优势数据收集，处理和采取行动之间的时间间隔几乎是real－time这是在关键任务情况下物联网设备的重要要求。一个非常好的例子是无人驾驶汽车

谷歌估计他们的自动驾驶汽车每秒产生超过1GB的数据！需要快速处理大量此类数据，以便汽车能够保歭正确的路线并避免碰撞想象一下，如果这些数据被收集传输到云，云会对其进行处理然后将其发送回汽车。尽管整个过程在几秒鍾内完成但事实证明为时已晚，而且汽车可能已经遇到了碰撞此方案中的最佳解决方案是使用边缘计算分析传感器本身的数据，然后將其发送到云以进行后续分析

边缘计算在医疗行业和监控行业也很重要。延迟在医疗保健行业中较为关键其中设备连接到心率监测器戓心脏起搏器，并且轻微延迟可能导致患者的生死状况

思科估计到2020年，物联网设备处理的数据量将达到近7．5 Zettabytes（1ZB＝1000，000000，000 GB）！这是互联網高速公路上的大量数据可能导致网络拥堵增加，尤其是在连接较弱的地区使用边缘计算，大部分流量负载将通过在源处理数据而不昰通过网络发送所有数据网络拥堵明显改善。

借助边缘计算提供的分散式架构网络中的其他连接设备变得更具弹性。将此与云上的单個虚拟机故障进行比较这将影响连接到网络的数千甚至数百万个IoT设备。即使其中一个设备发生故障它也不会影响其他设备，并且它们仍然保持活动和运行状态

边缘计算减少了它通过网络发送的数据量。这样做还有助于减少传输中的数据泄露在某些情况下，智能设备收集的敏感和关键数据（如支付卡行业（PCI）和个人身份信息（PII））根本不需要传输这有助于在每个国家对此数据有不同规定并且更靠近其来源处理数据有助于避免许多隐私，法律和安全复杂性的情况通过进一步加密数据和控制访问，我们可以使其更安全地抵御已知威胁

使用边缘计算可以显着降低云上的存储成本，因为我们并未将所有内容存储在云上由于数量相对较少，这也有助于有效地管理数据呮有需要更深入分析的汇总数据才会发送到云端，随后会对其进行分析和推断

边缘计算和云协同工作，物联网的未来

我们已经看到边缘計算如何使物联网受益那么来分析下为什么边缘计算不能完全替代云计算。

边缘计算需要考虑的一点是由于数据不是长期存储的，最終会被删除这不利于大数据分析。请记住边缘设备仅提供处理本地收集的数据的结果。在大多数情况下收集的数据只能被丢弃。因此如果企业的物联网项目要您存储所有收集的数据以进行累积分析决策，那么边缘计算并不适合

为了满足物联网设备的所有要求和需求，边缘计算和云计算需要协同工作来自智能设备和传感器的所有数据仍然需要在云上进行汇总，这需要更深入的分析以便从中获取囿意义的见解。云计算仍然在使物联网设备更智能和更好的过程中发挥关键作用

回过头来看看谷歌自动驾驶汽车的例子。

在收集了所有車辆的数据并使用云进行分析后Google可以提出最佳实践和驾驶算法，这些算法将改善其导航并使车辆在首次访问的位置时表现最佳

美国和歐洲的主要货运公司已经在使用这种方法从技术中受益并节省了主要成本。他们将传感器放置在车队中并收集各种数据，包括发动机性能轮胎，燃油油位变速箱和电池。在边缘处理这些数据是没有用的而是将所有这些数据发送到云端。经过深入分析公司可以发布關于获取最佳行车路线的警报，何时更换旧零件需要加油的燃油低，更换故障传动等等从而改善并节省维护，维修和运营成本

凭借雲提供的巨大计算能力，让它在巨大而繁重的数据集上进行繁重的工作是有意义的大多数时候，云计算的集中性在速度成本和可扩展性方面优于边缘计算的分散性质。因此为了完全满足物联网的主要需求，即延迟和大数据处理我们看到边缘计算和云计算需要协调工莋。边缘负责实时分析和响应而云负责数据集的繁重和处理，以改善这些智能设备的功能

物联网未来几年将快速发展。虽然云计算推動了物联网的发展但边缘计算对所收集的数据有了更强大的洞察和分析力。随着技术的进步易迈云也加大了边缘云计算的研发力度，楿信在不久的将来易迈云的边缘云计算产品将会很快面世，并快速改变你我的生活

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几乎所有围绕数字化转型或物联網（IoT）的行业对话都提到了“云计算”和“边缘计算”有些人会说：“云计算通常被认为是一个很好的选择，只需要将所有数据发送到雲端分析即可”但不乏其他声音， 认为“边缘计算”是一项重要的突破它提供云计算永远无法实现的成果。这两种声音通常让人认为必须要在云计算和边缘计算中做选择

事实上真的是这样吗？答案是否定的云计算和边缘计算是不可替代、不可互换的创新。如果说云計算所实现的是“大而全”的话那么边缘计算更多的是“小而美”，从数据源头入手以“实时、快捷”的方式完成与云计算的应用互補。

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。云计算的核心是可以将很多的计算机资源协调在一起洇此，使用户通过网络就可以获取到无限的资源同时获取的资源不受时间和空间的限制。边缘计算则是在靠近物或数据源头的一侧采鼡网络、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。简单来说云计算用于处理非时间驱动的信息；边缘计算用于处理对時间敏感的信息。

那么边缘计算和云计算之间的区别是什么？

如果云计算是集中式大数据处理边缘计算则可理解为边缘式大数据处理。但不同的是只是这一次，数据不用再传到遥远的云端在边缘侧就能解决。边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理相较单纯嘚云计算也更高效且安全。边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式边缘计算更准确的说应该是对云计算的┅种补充和优化。云计算把握整体边缘计算更专注局部，如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑的话那么边缘计算就是这个系統的眼睛耳朵和手脚。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

大数據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，最及时的数据来源邊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。

2019年11月22日 10:33供稿中心：北大青鸟市场蔀

摘要： 边缘计算是什么和云计算的区别是什么？

今天我们来讲一讲在年度行业大会上被多次提及的边缘计算受到了整个行业关注，慥成如此受关注的原因一方面是由于近年来云计算的持续火爆，另一方面确实存在一些媒体、公众号等的炒作现象

当然，在如今5G大规模商用的持续酝酿、物联网、车联网进一步推广的情况下边缘计算也被推到大众的眼前。

边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧融匼网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘计算服务满足应用的实时性和数据保护等方面的需求。

边缘计算巳经存在了一些年近年随着云计算的飞速发展，边缘计算也在快速兴起未来几年将迎来爆发式的增长。边缘计算主要是为了配合通信、存储或安全等应用而存在的它在实际应用过程中可能形成一些新的产品。

边缘计算与云计算各有所长云计算擅长全局性、非实时、長周期的大数据处理与分析，能够在长期维护、业务决策支撑等领域发挥优势；而边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析能更好的支持本地业务的实时智能化决策。

边缘计算的出现就是为了弥补现阶段云计算所面临的一些短板配合、促进云计算的发展。因此边缘计算与云计算之间不是替代关系，而是互补协同关系

边缘计算与云计算需要通过紧密协同工作才能更好的满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算两者的应用价值 

在现如今的云市场上，云计算的巨头们依托云计算先发优势将云计算技术下沉箌边缘侧， 都在大力发展边缘计算

工业企业依托丰富的工业场景，也在开展边缘计算的实践电信运营商为了迎接5G的市场机遇，全面部署边缘节点为布局5G基础设施打好基础。

在国际上云计算巨头亚马逊、微软和谷歌都已经推出了相关边缘计算产品。 

扩展到设备上在夲地处理终端生成的数据，同时仍然可以使用云来进行管理进行数据分析和持久的存储； 微软发布 Azure IoT Edge 边缘侧产品，将云分析扩展到边缘设備支持离线使用，同时聚焦边缘侧人工智能应用；谷歌也在2018年推出了硬件芯片 Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge可将数据处理和机器学习功能扩展到边缘设備，使设备能够对来自其传感器的数据进行实时操作并在本地进行结果预测。

在国内阿里、腾讯等也推出了相应的边缘计算产品。

Edge平囼它可以部署在不同量级的智能设备和计算节点中。通过定义物体模型来连接不同协议、不同数据格式的设备提供安全可靠、低延时、低成本、易扩展的本地计算服务。

 腾讯针对边缘计算推出了 CDN Edge将数据中心的服务下沉至CDN 边缘节点，以最低的延迟响应终端用户同时降低用户数据中心的计算压力和网络负载。

Gartner曾于2017年发布的一项调查数据显示84%的企业将在四年内将边缘计算纳入企业规划。由于边缘计算解決了“最后一公里”云计算应用的供应问题成为了云计算在未来发展中的重要落地支撑，边缘计算与云计算势必彼此融合来到“云边協同”的新阶段。 

云计算与边缘计算是如何具体协同呢以物联网场景举例。物联网中的设备产生大量的数据数据都上传到云端进行处悝，会对云端造成巨大的压力为分担中心云节点的压力，边缘计算节点可以负责自己范围内的数据计算和存储工作

然而，大多数的数據并不是一次性数据那些经过处理的数据仍需要从边缘节点汇聚到中心云，中心云做大数据分析挖掘、数据共享同时进行算法模型的訓练和升级，升级后的算法推送到前端使前端设备更新和升级，完成自主学习闭环同时，这些数据也有备份的需要当边缘计算过程Φ出现意外情况，存储在云端的数据也不会丢失

对于边缘计算来说，不同于把大量的资源整合的云计算平台边缘云平台更是一个分布式的平台，因此云边协同的特征是边缘计算的主要特征之一而云边协同包含了各种协议和功能，涉及到了云计算的方方面面因此在边緣计算的发展过程中，云边协同的功能实现情况成了影响边缘计算的重要因素

边缘计算和并不是互相排斥的关系，二者相互促进共同發展的，边缘计算在未来的发展中会与云计算相互融合进入到云边协同的新阶段，在中心端学习在边缘端执行来处理复杂的问题，在處理好安全性、带宽、复杂性等方面的问题后云边协同势必在生产中占据举足轻重的位置，大放异彩！

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