快速云边缘计算将会取代云计算吗

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一、边缘计算是一种新型应用还是新型计算系统近年来，随着大数据的广泛应用，云计算也受到了大量的关注和追捧。边缘计算悄然开始受到关注，许多人相信边缘计算将取代云计算。那么，边缘计算VS云计算，谁更有优势呢？边缘计算是指就近计算的概念，将操作移近数据源所在的本地网络（LocalAreaNetwork），尽可能避免将数据传回云端，减少数据的等待时间往返云和网络带宽成本。边缘计算通常在本地端和云端的接口附近进行计算，即在数据进出本地网络的位置附近。这样做的目的是在本地设置计算环境，同时关闭它。到云的边缘。执行此操作以连接到云。毕竟，并不是所有的数据都可以在本地处理。仍有一些数据需要进一步分析和评估。最后，将被发送回云端进行处理或用于长期存储。与云计算相比，边缘计算的优势在于物联网应用的部署，特别是在自动驾驶汽车、无人机、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）和机器人等新兴物​​联网应用领域。这些新应用特别强调实时图像识别和分析。他们对低延迟和高网络带宽有极高的要求。然而，它们需要在几十毫秒甚至几微秒内做出响应。通过互联网向云端传输至少需要数百毫秒的响应时间，因此此类应用非常适合边缘计算架构。由于边缘计算是在靠近数据源的本地网络环境中进行计算，因此可以在大型计算设备中进行计算，也可以在由多个台中、设备或设备组成的本地网络中进行计算，这种小型计算设备可以是个人的。移动设备（如智能手机、可穿戴设备）也可以是终端设备（如网关、监控摄像头、银行ATM）或其他物联网设备。由于计算设备与设备距离很近，网络传输更加直接，例如通过Wi-Fi、蓝牙等，数据传输变得更快。网关是一种流行的边缘计算设备。然而，与仅用于收集和转发数据的传统物联网网关相比，新一代边缘网关变得更加智能，开始具备计算和分析能力，并且可以整合接近传感器和其他围绕物联网设备收集的数据。在发送回云端之前进行处理并缩小到较小的尺寸。即使没有网络，边缘网关也可以与其他计算形​​成具有分布式计算架构的端到端本地网络。本身处理数据的设备。它可以接管计算并等待网络恢复，然后再将处理后的数据发送回云端。如果边缘设备具有足够的计算能力，有时甚至可以直接在云端处理该数据。本地处理，无需将其发送回云端进行进一步处理。这也直接指出了边缘计算与传统集中式云计算架构的最大区别，由于分布式计算架构，计算可以分布到靠近地面数据源的设备上，分担最初的云计算工作。数据不需要完全发送回云端进行处理，因此速度更快。即使没有网络，靠近地面的计算设备仍然可以进行处理。如果没有云的话。由于边缘计算设计了本地计算网络环境，使得数据可以就近处理，因此不需要距离云端等数据源太远。因此，有人认为边缘计算是地面上的云，但实际上确实如此。与雾计算不同，它是地面上特定区域的整个云分布在广阔的区域，而边缘计算可以是在数据源附近创建的小区域中的计算集群，可以到达雾无法到达的地方。因此，边缘计算实际上是本地云，甚至是内部云。曾经在天上的云变成了地上的雾，现在在工厂、办公室、汽车里缩小了，甚至变成了家里的云。边缘计算的兴起其实和近年来企业IT架构的演进有一些相似之处，企业IT架构逐渐采用混合云架构进行部署，因为从应用的角度来看，混合云的出现也是为了解决传输和网络的问题。公共云的延迟问题。毕竟，相对于企业内部网络，互联网的传输速度还是太慢，如果企业想要将整套重要应用迁移到公有云上，将会面临很多障碍。比如数据库数据不同步，导致很多问题。使用公共云的企业也将它们与私有云一起部署。然而，在过去，这些私有云是由许多企业级服务器、存储和网络部署的。它们现在可以由许多不同大小的计算机部署。随着人工智能（AI）的兴起，许多云计算任务不需要经过云端。最终，云计算将失去计算功能，成为纯粹的存储空间。

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二、边缘计算是什么,和云计算的区别是什么?

边缘计算是指在靠近物体或数据来源的网络边缘，集成网络、计算、存储和应用处理能力的分布式平台，就近提供智能服务。与云计算的区别在于：功能不同。

边缘计算是云计算的逆向操作，强调从边缘或桌面集中计算和存储能力，而边缘计算则重新整合这些计算和存储能力。

边缘计算和云计算实际上都是处理大数据计算操作的方式。边缘计算是对云计算的补充和优化，云计算理解整体，而边缘计算更关注局部。

云计算是分布式计算的一种，是指通过网络“云”将大数据计算处理程序分解为无数的小程序，然后，这些小程序通过由多个服务器组成的系统进行处理和分析，得到结果并返回给用户。

云计算的核心理念是以互联网为中心，提供快速、安全的云计算服务和网站数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用庞大的计算资源和数据在数据中心。