云计算与边缘计算的结合应用：区别、联系及其未来趋势
一、引言
随着信息技术的飞速发展，云计算和边缘计算作为当今技术领域的重要概念，越来越受到广泛关注。
二者都在推动数字化进程方面发挥着重要作用，但在实际的应用场景中却有着各自的特点和优势。
本文将对云计算和边缘计算进行详细介绍，探讨二者的区别与联系，并重点分析云计算与边缘计算的结合应用及其未来趋势。
二、云计算
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过共享软硬件资源和信息，将计算任务分配给多台计算机进行处理。
其主要特点包括资源池化、按需自助、网络访问、快速弹性伸缩等。
云计算在数据存储、数据分析、科学计算、软件开发等领域有着广泛应用。
云计算的优势在于可以提供强大的计算能力和无限的数据存储，使用户无需在本地设备上投入大量资金和资源进行硬件升级和维护。
云计算还具有高度的可扩展性，可以根据用户需求快速调整资源规模。
三、边缘计算
边缘计算是一种将计算任务推向网络边缘的处理模式，即在数据源头附近进行数据处理和分析。
其主要特点包括实时性、分布式、低延迟等。
边缘计算在物联网、智能穿戴、自动驾驶等领域有着广泛应用。
边缘计算的优势在于可以大幅度降低数据传输延迟，提高数据处理速度。
在物联网等场景中，大量设备产生的数据需要在源头进行实时处理，边缘计算可以很好地满足这一需求。
边缘计算还可以减轻云计算的压力，提高整个系统的稳定性和可靠性。
四、云计算与边缘计算的区别与联系
1. 区别
（1）应用场景：云计算更适合大规模数据处理、数据分析等场景，而边缘计算则更适用于需要实时处理的数据密集型场景。
（2）数据处理位置：云计算在远程数据中心进行数据处理，而边缘计算则在数据源头附近进行处理。
（3）特点：云计算具有强大的计算能力和数据存储优势，边缘计算则具有低延迟、实时性等特点。
2. 联系
（1）协同工作：在物联网、智能家居等场景中，边缘计算和云计算需要协同工作，共同完成数据处理任务。
（2）补充优势：云计算和边缘计算各自具有优势，二者可以相互补充，满足不同场景的需求。
（3）共同推动数字化转型：云计算和边缘计算都是推动数字化进程的重要技术，二者结合应用可以加速数字化进程，推动产业发展。
五、云计算与边缘计算的结合应用
1. 物联网：在物联网场景中，边缘计算负责实时处理大量设备产生的数据，而云计算则用于分析和存储数据。二者结合应用可以提高数据处理速度和效率。
2. 智能家居：智能家居需要处理大量实时数据，如智能家居设备的使用情况、环境信息等。云计算和边缘计算可以结合应用，实现智能家居设备的远程控制、数据分析和智能推荐等功能。
3. 自动驾驶：自动驾驶汽车需要实时处理大量传感器数据和地图信息。边缘计算可以处理本地数据，实现车辆的实时控制，而云计算则可以用于远程数据分析和模型训练。
六、未来趋势
随着技术的不断发展，云计算和边缘计算的结合应用将越来越广泛。
未来，二者将更深入地融合，形成统一的资源调度和协同处理机制。
随着5G、人工智能等技术的不断发展，云计算和边缘计算的应用场景将更加丰富，推动产业发展。
七、结论
云计算和边缘计算是两种不同的计算模式，各自具有优势和特点。
在实际应用中，二者可以结合应用，相互补充，满足不同场景的需求。
未来，随着技术的不断发展，云计算和边缘计算的结合应用将越来越广泛，推动产业发展。
边缘计算与云计算的区别有哪些
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
云计算服务指的就是我们通过所使用的网络服务，把资料存放在网络上的服务器中，并借由浏览器浏览这些服务的网页，使用上面的界面进行各种计算和工作。
云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
中国云计算当前呈现出以下三个方面的典型特点：1.2010年已经从概念宣传阶段，进入实质发展阶段；2.正处于私有云的研发试验阶段，计划向公有云转变；3.中小企业信息化是公有云发展的核心驱动力。
云计算的内容有哪些？有哪些应用前景？
“云计算”（Cloud Computing）是分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
许多跨国信息技术行业的公司如IBM、Yahoo和Google等正在使用云计算的概念兜售自己的产品和服务。
云计算这个名词可能是借用了量子物理中的“电子云”（Electron Cloud），强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。
量子物理上有“电子云（electron cloud）”，在原子核周围运动的电子不是一个经验世界的轨道例如像天体一样的运行轨道，而是弥漫空间的、云状的存在，描述电子的运动不是牛顿经典力学而是一个概率分布的密度函数，用薛定谔波动方程来描述，特定的时间内粒子位于某个位置的概率有多大，这跟经典力学的提法完全不同。
电子云有以下特性，概然性、弥漫性、同时性等等，云计算可能的确是来自电子云的概念，前今年就有所谓“无所不在的计算”，IBM有一个无所不在的计算叫“Ubiquitous “，MS（Bill）不久也跟着提出一个无所不在的计算“Pervade“，现在人们对无所不在的计算又有了新的认识，现在说是”Omnipresent “。
但是，云计算的确不是纯粹的商业炒作，的确会改变信息产业的格局，现在许多人已经用上了Google Doc和Google Apps，用上了许多远程软件应用如Office字处理而不是用自己本地机器上安装这些应用软件，以后谁还会花钱买Office软件哪？还有许多企业应用如电子商务应用，例如要写一个交易程序，Google的企业方案就包含了现成的模板，一个销售人员根本没学习过Netbeanr也能做出来。
这种计算和产业动向是符合开源精神的，符合SaaS（Software as a Service）趋势。
现在有这样的说法，当今世界只有五台计算机，一台是Google的，一台是IBM的，一台是Yahoo的，一台是Amazon的，一台是微软的，因为这五个公司率先在分布式处理的商业应用上捷足先登引领潮流。
Sun公司很早就提出说“网络就是计算机”是有先见之明的。
有以下五个主要原因使得分布式计算必然会越来越普遍，逐渐发展成主流的计算模式而取代集中式的大型计算机： 1。
现在分布式系统的第一个原因就是因为他具有比集中式系统更好的性能价格比。
你不要花几十万美元就能获得高效能计算。
2。
多数应用本身就是分布式的。
如工业企业应用，管理部门和现场不在同一个地方。
3。
高可靠性。
冗余不仅是生物进化的必要条件，而且也是信息技术。
现代分布式系统具有高度容错机制，控制核反应堆主要采用分布式来实现高可靠性。
4。
可扩展性。
买一台性能更高的大型机，或者再买一台性能相同的大型机的费用都比添加几台PC的费用高得多。
5。
高度灵活性。
能够兼容不同硬件厂商的产品，兼容低配置机器和外设而获得高性能计算。
粗略地计算，目前的个人计算机每个CPU芯片的处理能力是200MIPS，就是每秒种执行200M也就是两亿次指令，而最近Yahoo!公司报道他们已经实现了有一万个节点（node）就是一万台PC计算机连接的分布式系统，总的处理能力是 2,000,000MIPS，最快的芯片也达不到这个速度，因为在一定面积上设计的芯片的速度是存在一个极限的，不可逾越。
而当前世界著名的超级计算机所谓的TOP500，达到每秒几百万亿次指令执行，都是采用分布式设计的，世界第一的IBM BlueGene超级计算机采用了32部机架，每部机架部署有768个PowerPC440 CPU。
顺便说一句，这TOP500基本都是使用Linux操作系统的！现在社会和家庭拥有的个人计算机就是PC，只有30%的计算能力被利用，甚至更低，而其余70%的实际上是被闲置的，这些闲置的计算机资源和计算能力只有通过分布式系统才能得到有效的利用，这样可以大大提高一个国家的计算能力，而计算能力是衡量一个国家国力和科学研究能力的指标，这一点现在还没有被国人充分认识到。
一个国家和地区的计算能力现在已经成为一种重要的战略资源，不亚于石油和其他战略物资的重要性。
云计算就是把普通的服务器或者个人计算机连接起来以获得超级计算机也叫高性能和高可用性计算机的功能，但是成本更低。
这在世界上也是个先进的项目。
云计算模式必定能大大提高我国科学计算机和商业计算能力，使得我国经济竞争力大大提升。
美国和欧洲有许多社会分布的分布式计算系统，他们动员和使用这些社会计算能力进行人类基因组学（Genomics）的研究、天文学问题研究、数学难题研究以及其他的科学问题研究。
去年的一个研究报告估计我国个人计算机PC保有量接近两亿台。
按照计算机操作系统的宗师Andrew S. Tanenbaum（AST）给分布式系统的的定义：“分布式系统是这样的系统，它运行在不具有共享内存的多台机器上，但在用户的眼里却像是一台计算机”。
（引自《现代操作系统》，机械工业出版社，1999年中文版）。
它的目标是让每个用户感觉联网的计算机是一个分时系统——就像使用个人计算机一样 ——而不是一个由许多计算机联合起来的集体，即使由五个节点组成的分布式系统也应该让用户感觉自己是在使用一台价值20万美元的大型计算机，唯一不寻常的感觉是处理速度提高了许多，别的没有什么不同。
例如，这里有一个简单的例子，在机器A的用户要使用安装在机器B上用户的目录里的文件，A用户要使用远程登录命令rlogin B登录到机器B的目录上，那么这就不是一个真正的分布式系统，因为用户A意识到了另外一台机器的存在，分布式系统必须要做到，用户A登录到一个目录上的时候不知道自己是在本地机器上还是在远程机器上的目录上，对于用户A来说机器B是透明的，这就是分布式系统设计时考虑的“透明性”要求。
其他有关的问题包括：分布式文件系统的问题，目录和文件访问机制以及一致性问题，分布式系统进程的通信问题等等。
目前的云计算严格说还没有到达真正的分布式计算的语义学水平。
如何看待边缘计算，雾计算和云计算的区别和联系?
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
雾计算和云计算一样，十分形象。
云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象;而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。
雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。
