边缘计算

边缘意味着更加靠近数据源的处理技术，即将数据在数据来源的节点进行处理。传统的云计算，是将数据传输到云上，由云计算来处理，将结果再返回到边缘，这是集成处理的方法。云计算的处理方式，要求设备实时在线，且需要传输大量的数据;但对于不能经常联网，或者网络资源存在瓶颈的服务，就需要将数据在数据来源节点处理。

边缘计算包括最广泛的基础设施，包括蜂窝传感器网络、自组织、相互对等、分散云/雾、虚拟边缘计算、数据存储和恢复、自主自愈网络、分布式云应用、增强现实等等。

边缘计算与云计算

边缘意味着本地(或近本地)服务，而不是去网络中的某个地方。它可以是一台独立的物理计算机，如自动冰箱或服务器，其位置尽可能靠近源(即服务器位于该区域而不是地球的另一端)。

当需要低延迟或网络本身可能不总是可访问时，可以利用边缘，并实时做出选择。

大多数云应用程序在本地接收数据，将数据传输到云，处理并返回。边缘意味着云计算不是必须的，云端的边缘人工智能算法仍然可以在边缘测部署，在边缘操作。

为什么需要边缘计算

• 对于一些地区，网络连接成本高(带宽、能源成本高)，实时连接是瓶颈，这种环境下可以通过边缘计算解决。
• 对于一些实时响应要求高的应用，比如自动自动驾驶汽车，很短的网络延迟都可能会酿成灾难。
• 对于一些重要的数据，比如公司机密数据，在云上容易受到攻击。
• 专门设计的优化程序，可以实现边缘测的卓越性能。

边缘计算的类型

• 设备边缘：边缘计算包含在消费者现有环境的范例中。例如，微软Azure IoT Edge和AWS Greengrass。
• 云边：这个边缘计算平台是一个公共云扩展。内容分发网络是这种拓扑结构的典型示例，它在地理边界处缓存和传递静态内容。

（编辑：阿坝站长网）

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