简介
边缘计算是一种分布式计算范例，它将云计算能力扩展到网络边缘，更接近数据源和用户。通过将计算操作从集中式云服务器转移到边缘设备（如网关、路由器和传感器），边缘计算可以大幅减少延迟并提高效率。
边缘计算的优势
边缘计算提供以下优势：
- 减少延迟：通过将计算移动到数据源附近，可以显著减少响应时间，从而改善用户体验和应用程序性能。
- 提高效率：减少延迟可以提高效率，因为数据不必在云服务器和边缘设备之间多次传输。
- 离线能力：边缘设备可以离线操作，即使与云服务器断开连接时也可以继续处理数据。
- 安全性：边缘计算可以提高安全性，因为敏感数据无需传输到云服务器。
- 成本优化：边缘计算可以减少云计算成本，因为边缘设备可以承担一些之前由云服务器处理的工作负载。
边缘计算的应用
边缘计算具有广泛的应用，包括：
- 物联网 (IoT)：边缘计算可以用于处理来自物联网设备的大量数据，并实时做出决策。
- 智能家居：边缘计算可以用于实现智能家居系统，例如家庭自动化、安全和能源管理。
- 自动驾驶：边缘计算可以用于实时处理自动驾驶汽车传感器生成的数据。
- 医疗保健：边缘计算可以用于提供远程医疗服务、实时监测患者健康状况和处理医疗数据。
- 制造：边缘计算可以用于优化制造流程、预测性维护和质量控制。
边缘计算与云计算
边缘计算与云计算是互补技术，共同存在于企业的 IT 架构中。云计算提供集中式计算、存储和网络资源，而边缘计算则将云计算能力扩展到边缘设备。边缘计算可以卸载云计算工作负载，提高效率和响应时间。同时，云计算可以提供边缘计算所缺乏的集中式管理、安全性和可扩展性。
边缘计算的未来
随着物联网设备的不断增加和对实时响应的需求不断增长，预计边缘计算在未来将变得越来越重要。边缘计算技术正在不断发展，随着新功能和技术的出现，其应用范围和影响力也在不断扩大。
结论
边缘计算是一种强大的技术，通过将云计算能力扩展到边缘设备，可以显著提升响应时间和效率。其广泛的应用和与云计算的互补性使其成为企业数字化转型和优化其 IT 架构的关键工具。随着边缘计算技术的持续发展，我们可以期待在未来看到更多的创新和突破。
边缘计算和云计算的联系是什么
边缘计算和云计算都是现代计算架构的重要组成部分，它们可以相互协同工作，以支持不同的业务需求。
具体而言，边缘计算和云计算可以相互补充，以实现更高效的数据处理和传输。
边缘计算可以通过将计算和数据处理推向网络边缘，更接近数据源和终端设备，以便更快地响应实时数据和减少数据传输时延。
而云计算则更侧重于将计算和数据处理放在中心化的云服务器上，实现数据的集中存储和处理，适合大规模数据中心应用。
通过结合边缘计算和云计算，可以在不同的场景中实现最佳的数据处理和传输效率。
此外，边缘计算和云计算也可以相互协同工作，以提高数据的安全性和可靠性。
边缘计算可以将一部分数据处理放在边缘设备上，减少数据传输和存储，从而降低了一定的安全风险。
而云计算则可以提供高度安全和可靠性保障，以确保数据的保密性和完整性。
总之，边缘计算和云计算是相互关联、相互依存的，它们可以共同构建更为高效、安全和可靠的计算架构，以适应不同的业务需求和场景。
边缘计算和云计算的区别和联系 边缘计算相比云计算的优点是什么
一、边缘计算和云计算的区别在哪1、什么是云计算云计算是在远程基础设施中执行工作负载的平台。
它支持弹性及可扩展的IT功能，通过全球互联网提供服务。
最大的优势包括更快的网络速度、更低的前期成本，以及灵活的定价模式，有助于降低运行成本。
2、什么是边缘计算边缘计算是指数据收集与分析在靠近数据生成的本地设备和网络中完成，而非必须将数据传输至集中化的云端进行处理。
3、边缘计算和云计算的区别（1）边缘计算更注重局部，而云计算则关注整体。
（2）边缘计算采用分布式架构，而云计算采用集中式架构。
（3）边缘计算的计算资源位于边缘网络，而云计算则位于数据中心。
（4）边缘计算使用无线局域网、4G/5G等作为通信网络，而云计算多使用广域网。
（5）边缘计算具备更高的实时性，而云计算的实时性相对较低。
二、边缘计算和云计算的联系万物互联将带来庞大的计算需求，仅依赖端点或云端都无法满足需求。
未来，越来越多的基础任务将由边缘计算承担，但这并不意味着这些任务与云端完全无关。
边缘计算靠近设备端，为云端的数据采集提供支持，同时，云通过大数据分析生成业务规则，下发至边缘处执行和优化处理，二者相辅相成，共同推动智能化进程。
云、边、端是相互协作、各司其职的。
云计算和边缘计算彼此优化补充，达到平衡，从而加速智能产业的落地。
随着5G的出现，云、边、端三位一体成为可能，5G的显著优势在于连接云端与边缘，使得二者之间的同步变得更加简便。
5G架构下，端云协同将更加高效，端云架构也将随之改变。
三、边缘计算相比云计算的优点是什么相比云计算，边缘计算具有以下几个显著优势：1、更实时、更快的数据处理能力由于减少了中间传输环节，边缘计算更靠近终端设备，传输更安全，数据处理速度更快，更即时。
2、成本更低边缘计算处理的数据为小数据集，从数据计算和存储上均具备成本优势。
3、更低的网络带宽需求随着联网设备的增多，网络传输压力增大。
边缘计算过程中，与云端服务器的数据交换较少，无需占用大量网络带宽。
4、应用程序的效率更高数据处理更快、网络传输压力更小、成本更低时，应用程序的效率显著提升。
5、能保护数据隐私边缘计算使数据隐私保护更具可行性。
数据的收集和计算基于本地，不传输至云端，有效避免传输过程中的信息泄漏。
云、边、端协同：边缘计算打开了更大的想象空间
在过去的二十年中，互联网主要聚焦于消费互联网，云计算作为支撑这一领域的基础设施，经历了从概念到广泛应用的飞跃发展。
然而，当历史的车轮驶入21世纪的第二个十年，消费互联网的饱和状态使得产业互联网成为了20年发展的焦点，云计算成为了众多企业转型的关键抓手。
云计算作为技术资源的中心，支撑着AI、大数据、IoT等技术在各行各业的落地，但在面对海量数据计算、新兴计算场景、小数据实时处理等方面时，云计算也面临着发展瓶颈。
边缘计算的诞生，为解决上述问题提供了新思路。
随着万物互联时代的到来，计算需求呈现出爆发式增长。
IDC预测，到2020年，全球将有500亿个设备连接到网络，传统云计算架构无法满足这种海量数据计算需求。
因此，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的交付、运维、管控，成为了重要发展趋势。
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广阔的空间和丰富的应用场景。
边缘计算，是一种在靠近物或数据源头一侧构建的计算平台，它融合了网络、计算、存储、应用等核心能力。
其核心理念是将数据的处理、传输、计算和安全功能下放至边缘节点，应用程序在边缘侧发起，以实现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。
从功能角色上看，边缘计算可以分为“云、边、端”三个部分。
其中，“云”作为传统云计算的中心节点，扮演着边缘计算的管控角色；“边”指的是云计算的边缘侧，包括基础设施边缘和设备边缘；“端”则涵盖了终端设备，如手机、智能家电、各类传感器、摄像头等。
云计算能力从中心下沉到边缘，将推动形成“云、边、端”一体化的协同计算体系。
边缘计算与云计算相辅相成，各有所长。
云计算能够把握全局，处理大量数据并进行深入分析，适用于商业决策等非实时数据处理场景；而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，满足特定行业和企业的实时需求。
在智能应用中，云计算更适合大规模数据的集中处理，而边缘计算则能用于小规模的智能分析和本地服务。
两者相辅相成，将在更大程度上助力行业的数字化转型。
边缘计算的优势及其应用场景主要体现在以下几个方面：快速、实时的数据处理与分析能力，安全性的增强，以及低成本、低能耗、低带宽成本等优势。
在自动驾驶、智能制造等位置感知领域，边缘计算的实时性优势尤为重要，能够提供更快速的反馈服务。
在预测性维护、金融领域等场景，边缘计算能够及时发现设备可能的故障，实现更加智能化的维护。
同时，边缘计算在安全性、低成本、低能耗等方面的表现，使其成为未来主流的部署方式之一。
随着5G商业化推进，边缘计算的发展迎来了新的机遇。
5G网络的特性，如网络切片、网络功能虚拟化等，为边缘计算提供了技术支持。
网络切片技术能够根据不同的需求提供不同功能特性的网络服务，边缘云作为终端接入的一部分，与核心云共同构成了5G网络的基础架构。
此外，5G催生的海量边缘连接场景，推动了分布式云的发展。
分布式云将公有云服务分散到不同的物理位置，为企业提供更加灵活、高效、低成本的解决方案，满足了对低延迟、数据成本降低和数据驻留需求的场景。
在金融领域，5G、边缘计算、分布式云的协同发展为智能客服、实时决策等场景提供了更多可能性。
通过构建云边端三体协同和分布式架构，结合人工智能技术，可以实现云端配置的超级大脑、边缘和终端部署的多个智能体，通过边缘计算降低数据生产与决策之间的延迟，进一步提升金融服务的实时性和效率。
