边缘计算的诞生：与云计算分工协作

随着万物互联时代到来，计算需求出现爆发式增长。预估2021全年有500亿个设备连接到网络，传统云计算架构无法满足这种爆发式的海量数据计算需求，将云计算的能力下沉到边缘侧、设备侧，并通过中心进行统一交付、运维、管控，将是重要发展趋势；预计超过40%的数据将在网络边缘侧进行分析、处理与存储，这为边缘计算的发展带来了充分的场景和想象空间。

边缘计算，是指在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开放平台，就近提供最近端服务，核心理念是将数据的存储、传输、计算和安全交给边缘节点来处理，其应用程序在边缘侧发起，可以产生更快的网络服务响应，满足各行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求。

按功能角色来看，边缘计算主要分为“星，云，网，端”三个部分：“星”是通讯卫星，“云”是传统云计算的中心节点，是边缘计算的管控端；“网”是物联网云计算的边缘侧，分为基础设施边缘（Infrastructure Edge）和设备边缘(Device Edge)；“端”是终端设备，如手机、智能家电、各类传感器、摄像头等。随着云计算能力从中心下沉到边缘，边缘计算将推动形成“星，云，网，端”一体化的协同计算体系。

可以说，边缘计算是云计算的延伸，两者各有其特点：云计算能够把握全局，处理大量数据并进行深入分析，在商业决策等非实时数据处理场景发挥着重要作用；边缘计算侧重于局部，能够更好地在小规模、实时的智能分析中发挥作用，如满足局部企业的实时需求。因此，在智能应用中，云计算更适合大规模数据的集中处理，而边缘计算可以用于小规模的智能分析和本地服务。边缘计算与云计算相辅相成、协调发展，这将在更大程度上助力行业的数字化转型。

蓝奥声边缘协同感知系统 

边缘计算的优势与应用场景

虽然边缘计算目前主要关注的是在制造、零售等特定行业中嵌入式物联网系统提供的离线（现场互动性）或分布式能力，但随着边缘被赋予越来越成熟和专业的计算资源及越来越多的数据存储，未来边缘计算或许将成为主流部署。具体来看，边缘计算的优势及相应的应用场景主要有以下几点：

A.数据处理与分析的快速、实时性

边缘计算距离数据源更近，数据存储和计算任务可以在边缘计算节点上进行，更加贴近用户，减少了中间数据传输的过程，从而提高数据传输性能，保证实时处理，减少延迟时间，为用户提供更好的智能服务。在智慧园区、智能制造等位置感知领域，快速反馈尤为重要，边缘计算可以为用户提供实时性更高的服务。边缘计算的实时性优势对于“预测性维护”也有重要价值，有助于通过分析设备实时监测数据，预测设备可能出现的故障，提出故障原因和解决方案，使维护更加智能化。

B.安全性

由于边缘计算只负责自己范围内的任务，数据的处理基于本地，不需要上传到云端，避免了网络传输过程带来的风险，因此数据的安全可以得到保证。一旦数据受到攻击，只会影响本地数据，而不是所有数据。学术界对边缘计算在安全监视领域中的应用持比较乐观的态度，安全监视在实时性、安全性等方面都有较高的要求，必须及时发现危险并发出警报。基于边缘计算的图像处理在实时性要求高、网络质量无法保证、涉及隐私的场景中，可以提供更好的服务，例如可监视银行金库等场景的越过警戒线、徘徊等行为。

C.低成本、低能耗、低带宽成本

由于数据处理不需要上传到云计算中心，边缘计算不需要使用太多的网络带宽，随着网络带宽的负荷降低，智能设备的能源消耗在网络的边缘将大大减少。因此，边缘计算可以助力企业降低本地设备处理数据的成本与能耗，同时提高计算效率。

随着云计算、大数据、人工智能等技术发展，网络直播与短视频发展迅猛，在金融领域的应用也越来越多。在有限的带宽资源面前，可以利用边缘计算来降低成本。

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