邊緣計算是什麼意思 什麼是邊緣計算？

邊緣計算是指將網路、計算、儲存、應用等核心能力整合在靠近物源或資料來源的一側，以提供就近服務的開放平台。

其應用在邊緣啟動，對網路業務產生更快的響應速度，滿足行業在實時服務、應用智慧型、安全和私隱保護等方面的基本需求。 邊緣計算位於物理實體和工業連線之間，或位於物理實體的頂部。 另一方面，雲計算仍然可以訪問來自邊緣計算的歷史資料。

從分銷開始

邊緣計算並不是乙個新詞。 Akamai 是一家為內容交付網路提供 CDN 和雲服務的提供商，自 2003 年以來一直與 IBM 合作開發“邊緣計算”。 作為全球最大的分布式計算服務提供商之一，它負責當時全球15-30%的網路流量。

在其內部研究專案之一中，提出了“邊緣計算”的目的和問題解決方法，並通過 Akamai 和 IBM 在其 Websphere 上提供了基於邊緣的服務。

對於物聯網來說，邊緣計算技術的突破意味著許多控制將通過本地裝置實現，而無需移交給雲端，並且處理將在本地邊緣計算層完成。 這無疑將大大提高處理效率，減少雲上的負載。 更貼近使用者還可以為使用者提供更快的響應速度，並解決他們在邊緣的需求。

邊緣計算是指將網路、計算、儲存、應用等核心能力整合在靠近物源或資料來源的一側的開放平台。 在這些事物或資料來源的一側，融合了網路、計算、儲存和應用核心能力的邊緣計算平台為終端使用者提供實時、動態和智慧型的服務計算。

舉個最簡單的例子：用焊接機械人焊接兩個鋼件時如何選擇焊點？ 是向左一點還是向右一點，是上面一點還是向下一點？

雖然沖壓鋼板採用統一標準，但兩部分組合時難免會有細微的差異，通過目視觀察和邊緣計算，機械人可以自行判斷最佳焊點的位置，並將兩部分焊接牢固。 每個焊縫的資料通過網路上傳到雲端進行機器學習。 如果沒有邊緣計算，焊點位置會通過雲計算來判斷，生產效率會降低，焊點也可能是一樣的，有些零件可能正好趕上了不理想的焊點位置，被焊接了。

邊緣計算是一種新興的計算架構和技術，是一種分布式計算模式，使計算資源和資料儲存靠近資料來源和終端裝置。

傳統的雲計算架構將計算和儲存資源集中在集中式資料中心，而邊緣計算則將這些計算和儲存資源分布在靠近終端裝置的邊緣節點上。 這樣可以減少網路資料傳輸的延遲，提高資料處理的實時性和安全性，減少網路頻寬消耗，提高應用效能和使用者體驗。

邊緣計算一般使用類似於微型資料中心的硬體裝置，如智慧型路由器、邊緣伺服器、智慧型感測器等，可以在本地進行資料處理、分析、儲存，也可以與雲計算相結合，實現本地和雲端資料的靈活協同。

邊緣計算廣泛應用於物聯網、智慧型製造、智慧城市、車聯網、監控等領域，可有效解決資料處理和傳輸時延、頻寬、安全等方面的問題。

邊緣計算是在裝置附近生成的計算。

邊緣計算為網路邊緣的應用程式開發人員和服務提供商提供雲服務和IT環境服務。 目標是提供接近資料輸入或使用者的計算、儲存和網路頻寬。

通俗地說：邊緣計算本質上是一種服務，類似於雲計算和大資料服務，但這種服務非常貼近使用者; 為什麼這麼近？ 目的是讓使用者覺得他們可以非常快速地閱讀任何內容。

物聯網應用。

全球智慧型手機的快速發展，推動了移動終端和“邊緣計算”的發展。 萬物互聯的智慧型社會和對萬物的感知伴隨著物聯網的發展，邊緣計算系統也應運而生。

事實上，物聯網的概念已經存在了15年以上，但是，物聯網還沒有成為熱門應用。 從概念到實際應用的過程很長，配套技術、產品裝置成本、驗收、試錯過程都很長，所以往往不能快速形成大規模使用的市場。

根據 Gartner 的技術成熟度曲線理論，物聯網在 2015 年達到了概念上的頂峰。 因此，物聯網的大規模採用也開始加速。 因此，在未來5-10年內，物聯網將進入應用爆發期，邊緣計算有望得到越來越多的應用。

邊緣計算是從網路中心到網路邊緣節點的資料處理、應用運營，甚至一些功能服務的實現。 以常規模式構建物聯網，隨著裝置的快速增加，網路邊緣產生的資料量將是巨大的。 如果所有這些資料都由基於雲的管理平台處理，那麼壓力就會很大！

通過使用邊緣計算，可以在附近處理海量資料，並且還可以高效協作地工作，並且可以輕鬆解決許多問題。 因此，邊緣計算理論上滿足了許多行業在敏捷性、實時性、資料優化、應用智慧型以及安全和私隱保護方面的關鍵需求。

它是指資料邊緣流的計算。

它也用於特殊行業。

邊緣計算具有以下六大特點：

第一，權力下放。

邊緣計算是將網路、計算、儲存和應用從“中心”分布到邊緣，就近提供智慧型邊緣服務。

第二，非寡頭化。

邊緣計算是網際網絡、移動網際網絡、物聯網、工業網際網絡、電子、人工智慧、IT、雲計算、硬體裝置、運營商等眾多領域的“交叉入口”。

第三，一切都被邊緣化了。

邊緣計算與早期的IT和網際網絡，今天的雲計算和移動網際網絡，以及未來的人工智慧一樣普遍和普遍。

第四，安全性。

在邊緣計算出現之前，使用者的大部分資料都必須上傳到資料中心，而在這個上傳過程中，使用者的資料，尤其是私人資料，如個人標籤資料、銀行賬戶密碼、電商平台消費資料、搜尋記錄，甚至智慧型相機等，都存在洩露的風險。 另一方面，邊緣計算從源頭消除了類似的風險，因為在許多情況下，資料可以在邊緣處理，而不是將資料上傳到資料中心。

第五，實時性。

隨著工業網際網絡、自動駕駛、智慧型家居、智慧型交通、智慧城市等各種場景的日益普及，這些場景中的應用對計算、網路傳輸、使用者互動等速度和效率的要求越來越高。 以自動駕駛為例，在這些方面，幾乎需要秒級甚至毫秒級的超速。 Alocom的工業閘道器採用邊緣計算技術，可實現更好的資料傳輸。

第六，綠化。

資料在本地端處理，因此在網路傳輸、集中計算、集中儲存、回傳等各個方面可以節省大量的伺服器、頻寬、功率甚至物理空間等成本，從而實現低成本和綠色環保。

邊緣計算具有以下特點：

首先，它可以使整個計算機更加智慧型和高效，不僅如此，邊緣計算還可以幫助人們訪問歷史資料，歷史資料的檢索相對高效，智慧型化的實現也更加迅速。 此外，它還具有更理想的私隱保護功能，如果將個人資訊儲存在系統上，那麼它可以保護人們的個人私隱。 其實傳統型別的計算解決方案也比較常見，但是對人們來說並不是特別熱衷，因為大部分軟體都比較落後，會影響整體執行的基本效率，但是這個軟體卻沒有類似的問題。

邊緣計算是一種網路概念，其最終目標是使計算盡可能靠近資料來源，以減少延遲和頻寬使用。 簡而言之，邊緣計算將減少在雲中執行的服務數量，並將它們放在本地執行，例如使用者的計算機、物聯網裝置或邊緣伺服器。 利用邊緣計算可以最大限度地減少客戶端和伺服器之間的通訊量。

兩大缺點是，一是會帶來更多的風險。 隨著更多“智慧型”裝置的加入，例如邊緣伺服器和具有嵌入式系統的物聯網裝置，黑客將有機會破壞這些裝置。

另乙個缺點是它需要更多的本地硬體。 例如，雖然物聯網攝像頭需要一台內建計算機將其原始資料傳送到 Web 伺服器，但它需要更複雜的計算機和更多的處理能力來執行自己的運動檢測演算法。 但是，硬體成本的下降使得構建更智慧型的裝置變得更便宜。

有三個顯著特徵，即：接近資料來源; 低延遲，快速響應; 資料安全性較高，因此邊緣計算在許多實際場景中都有應用。

邊緣計算作為源自5G的概念，在國家進入5G“大戰”的關鍵時期，備受關注。 目前，該技術可應用於自動駕駛、物聯網、機械人、工業、醫療、安防等多個領域。

邊緣計算的好處包括：

2.降低成本：邊緣計算可以通過減少對雲中伺服器的需求來降低成本。

3.更好的私隱：資料處理是在邊緣完成的，因此不會洩露到公共網際網絡。

4.高可用性和可擴充套件性：由於資料儲存在本地而不是集中儲存中，因此可以實現高可用性和可擴充套件性。

1、低延遲：由於邊緣計算靠近資料接收源頭，可以實時獲取資料並對資料進行分析處理。

2、效率高：邊緣計算比雲計算更接近裝置，可以在邊緣節點實現資料的分析處理，不需要等待資料傳輸的時間，所以效率會更高。

3、更安全：邊緣計算獲取資料後，可以對資料進行加密後再傳輸，大大提高了資料的安全性。

4、緩解流量壓力：邊緣計算在雲端傳輸時，通過邊緣節點進行部分簡單的資料處理，當面對大量資料時，可以通過壓縮演算法提取有用的資訊後進行傳輸，可以減少頻寬資源消耗。

分布式和低延遲計算。 邊緣計算側重於實時和短期資料的分析，可以更好地支援本地服務的實時智慧型處理和執行。

效率更高。 由於邊緣計算更接近使用者，因此在邊緣節點過濾和分析資料效率更高。 更節能。 雲計算和邊緣計算的結合，使得使用雲計算更加節能。

緩解流量壓力。 在雲傳輸過程中，一部分簡單的資料處理是通過邊緣節點進行的，這可以通過減少裝置的響應時間來減少從裝置到雲端的資料流量。

虹橋智慧型“雲盒子”擁有強大的計算能力。

可以為智慧型燈桿構建邊緣計算能力。 具有邊緣計算的智慧型燈桿可以理解為特殊的“機械人”，可以在城市的各個角落找到。 智慧型燈桿具有執行智慧型裝置的聯動策略的能力，感測裝置和執行裝置可以自行聯動，自動執行聯動策略。 虹橋智慧型“雲盒”也具有最好的識別能力，智慧型燈桿是解決非結構化資料分析效率和資源瓶頸問題的敏捷監控機械人。

邊緣計算是一種分布式計算模型，它將計算和資料處理從伺服器移動到更靠近資料來源的邊緣裝置。 邊緣裝置可以是智慧型手機、感測器、物聯網裝置、機械人等。 邊緣計算可以為許多應用提供許多價值，包括：

更快的響應時間：Edge Meter Computing 將資料處理從伺服器移動到更靠近資料來源的裝置，因此可以更快地處理資料並響應請求。 這對於需要實時響應的應用非常重要，例如自動駕駛汽車、工業自動化等。

降低網路延遲：傳統的雲計算模型需要將資料從裝置傳送到雲伺服器進行處理，然後將結果返回給裝置。 這可能會導致網路延遲和高資料傳輸成本。

邊緣殘差虛擬繫結計算可以在裝置上本地處理資料，從而減少資料傳輸和網路延遲。

更好的資料私隱和安全性：邊緣計算可以在裝置上本地儲存和處理資料，而不是將其上傳到伺服器。 這提高了資料私隱和安全性，並降低了資料洩露和被黑客攻擊的風險。

更高的可靠性：邊緣計算可以在裝置上本地處理資料，即使網路連線中斷，也能繼續處理資料。 這提高了系統的可靠性，並確保在關鍵任務期間不會出現故障。

降低成本：邊緣計算可以減少對**伺服器的依賴，降低資料傳輸和儲存成本。 此外，它可以利用邊緣裝置的閒置資源進行計算，降低硬體成本。

總之，邊緣計算可以為許多應用程式提供許多價值，包括更快的響應時間、更低的網路延遲、更好的資料私隱和安全性、更高的可靠性和更低的成本。