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边缘计算与云计算的优势有哪些(边缘计算与云计算的区别有哪些)

云计算
2023-12-24 00:22:51
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云边端协同计算框架有什么优势?

从云计算厂商的角度来看，边缘计算的基础是云计算，它按照云共享的任务和使命来运行。边缘计算的最终意义在于云边协同：边缘向云端反馈信息，云端向边缘下发指令，完成上传下发，实现共存协同调度、指挥、采集、处理、计算、
ECC认为，云边协同包括云与边缘基础设施之间的各种协作，即：服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。
其实，不仅仅是物联网场景。云计算开源产业联盟发布的白皮书中，深入分析了云计算与边缘计算协同的九大应用场景及其价值：
场景一：CDN与边缘计算结合边缘计算将CDN升级为下一代内容分发平台，结合边缘计算，将vCDN（virtualContentDeliveryNetwork，虚拟内容分发网络）下沉到运营商的边缘数据中心，从而减少响应延迟，提高QoS指标，改善用户体验。，减少头晕和延迟滞后。
场景二：新时代万亿级云游戏市场“快速切换，点击即玩”。新时代云游戏借助云边协同快速扩张。游戏研发、硬件设备厂商、通信设备厂商、游戏平台等将根据现有优势，从不同角度切入，实现万亿级云游戏市场的突破。
场景三：云边协同是工业互联网的重要支柱。在工业互联网场景中，边缘设备只能处理本地数据，无法形成全局认知。在实际应用中，仍然需要云计算平台来实现信息融合。因此，云边协同正逐渐成为支撑工业互联网发展的重要支柱。
场景四：传统能源行业智能升级传统模式下，能源行业需要大量人力定期采集和处理数据。首先人工成本很高，其次数据分析效率低、延迟大。因此，云边协同正在为传统能源行业的智慧升级提供路径。
场景五：加快数字中国在农业领域落地。云边协同将推动农业供给侧变革。农业将从经验主导转向数据主导。通过智能手段，可以将人类的经验转移到机器上，通过数据挖掘，可以发现新的生产规律和农产品优化的新空间。
场景六：智能家居信息服务成为可能。云端协同可实现电器控制、安全防护、视频监控、定时控制、环境检测、场景控制、可视对讲等智能家居功能。同时，政务、医疗、教育等行业也可以进一步丰富智能家居信息服务。
场景七：云边协同，智慧交通向车路协同发展。车路协同是智慧交通的重要发展方向之一。能力建设涉及车内边缘计算、道路边缘计算、车路协同云等，云边协同可以从多方面提供车车、车路动态实时信息交互，并进行车辆主动安全控制和道路协同管理。
场景八：云边协同引领智能安全技术潮流。现代安防监控可与人工智能结合，适用于智能安防、视频监控、人脸识别等业务场景，具有低延迟、大带宽、快速响应的特点。诸如此类的功能可实现本地分析、快速处理和实时响应。
场景九：云边协同重新定义医疗。医疗保健是由药剂师直接负责提供的与药物治疗相关的服务。其目的是达到改善患者生活质量的确切效果。云边协作从实时本地数据分析开始，数据断点续传，安全的数据传输让医生和患者能够提供更快、更高的护理。

云边端协同计算框架有什么优势

满足复杂且不断变化的用户需求。
云计算早已被寄予厚望，随着云视频、5G等业务的持续发展，边缘计算如今已经证明了自己的价值。所以2019年，边缘计算迎来了快速发展期，受欢迎程度持续增长。据百度智能云预测，2021年将是边缘计算热潮元年。到2022年，40%的计算任务将在边缘完成。
边缘计算出现后，不少视频厂商开始升级边缘源站的架构。通过将源页面和视频相关的处理任务转发到边缘节点进行处理，包括视频流访问、审查、汇合、修剪、转码或来自其他视频的同源计算任务，例如分块处理。处理完成后，CDN的初始交付能力将用于向全国观众交付。在这种新的架构下，降低成本、提高效率的效果十分明显。
边缘计算的前景是毋庸置疑的，但这并不意味着边缘计算将完全取代云计算。只能说，两人各有千秋。只有云与边的分工协作，才能赋能企业应对未来的挑战。其中，百度智能云的产品布局非常全面，基于长期的技术积累部署了很多案例，这是很多同类厂商所不具备的优势和能力。

边缘计算技术有哪些优缺点？

边缘计算是一种分布式计算模型，使计算和数据存储更接近使用末端，可以减少延迟和带宽消耗。这项技术有自己的优点和缺点，分享的学习总结如下，水平有限，仅供参考。
优点：
1．低延迟。边缘计算通过处理靠近源终端的数据来减少延迟。这会带来更快的响应时间、更低的网络流量和更好的用户体验。
2.高可靠性。边缘计算可以通过减少对网络的依赖来提高可靠性。这是因为即使网络出现故障，边缘设备也可以继续工作。
3.安全性强。边缘计算可以通过减少通过网络发送的数据量来提高安全性。这降低了数据泄露和网络攻击的风险。4.性价比高。边缘计算是一种经济高效的解决方案，因为它减少了对昂贵的云存储和计算资源的需求。5.可扩展性强。边缘计算提供了根据需求扩展计算资源的能力。这使得更容易适应不断变化的工作负载。
缺点：
1．计算能力有限：边缘设备的计算能力和存储容量有限，这对某些应用来说是一种限制。
2.管理复杂。管理大量边缘设备既复杂又具有挑战性。这需要额外的学习和专业知识来监控和维护这些设备。
3.兼容性差。边缘计算设备多种多样，通常来自不同的供应商，导致兼容性问题，并且难以创建标准化的边缘计算环境。4.数据隐私。边缘计算存在数据隐私的安全问题，因为数据是在边缘处理和存储的。这需要增强敏感数据的安全性和保护。5.整合困难。由于边缘设备的多样性以及定制集成的需要，将边缘计算与现有系统集成很困难。
总体而言，边缘计算具有多种优势，但也有其缺陷。最终用户应考虑他们的具体需求并评估边缘计算技术对其使用场景的适用性