浅谈边缘计算
首先我们要了解一下云计算。云计算是一种利用互联网实现、随时随地、按需便捷地使用共享计算设施。目前的物联网模式将产生的海量数据传输给云计算平台，会出现功耗过高、宽带不够等问题。此时的云计算很难实时的返回数据。完全依赖云计算的计算机系统就好比每一件事情都要请教的司令部军队。在需要大量和外界互动的时候，反应迟缓。而且一旦由于网络出现拥堵，就会出现彻底崩溃的局面。
边缘计算就好比让中低层军官也开始发挥主观能动性，能在一定程度上自主决策。做出智能判断和行动决策。同时也会把一部分经过筛选择的信息上传给司令部。这样大大缓解了网络通信的压力。即便是在和司令官暂时失去联系的情况下，中低层军官也能自主做出部分决策。边缘计算不仅能缓解网络通信带宽和数据中心的压力，还能提升服务响应能力，保护隐私数据，达到速度、安全、可拓展性、多功能性和可靠性合为一体。
通过下图我们更直观地看看云计算和边缘计算的区别：
从图中我们可以看出，云计算要经过网络来传输所有的数据并做出响应，而边缘计算在边缘设备上处理数据就可以及时响应，同时把处理后有价值数据发往云端。
边缘计算的优势：
实时和更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间
网络流量较少：随着物联网设备数量增加，数据生成速度剧增。因此，网络带宽变得更加有限，云端重负荷，造成更大的数据瓶颈
应用程序运行效率提高：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行
较低的成本：“AI+边缘计算”组合的边缘计算不止于计算，智能化特点明显，另外“云计算+边缘计算”组合，也是大大减少了单独使用云计算的成本
当然，边缘计算不是为了代替云计算，而是作为云计算的一个补充。因为边缘计算后的结果还是会全部或者部分发送到云端进行存储分析。
云计算可以看作是一个统筹者，它负责长周期数据的数据分析，能够在周期性维护、业务决策等领域运行。边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析，更好地支撑本地业务及时处理。边缘计算靠近设备端，也为云端数据采集做出贡献，支撑云端应用的大数据分析，云计算也通过大数据分析输出业务规则下发到边缘处，以便执行和优化处理。
随着物联网的发展，边缘计算作为其关键技术，它的应用会十分广泛，智慧城市、智慧家居、自动驾驶、无人机、智能制造、智能农场、能源和电网控制、医疗保健等各方面都会看到它的身影。
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