边缘计算和云计算优势互补(边缘计算与云计算的关系)

什么是边缘计算，它与云计算有什么区别？

如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛、耳朵和手脚。核心服务器让智能系统拥有强大的人工智能，但如果这个人工智能又聋又瞎，就起不了大作用。
大数据应用中经常面临的一个痛点是无法收集到合适的数据。边缘计算可以为核心服务器上的大数据算法提供最准确、最及时的数据源。
边缘计算与云计算的结合，使得整个智能系统不仅思路清晰，而且目光敏锐、敏捷。完全依赖云计算的计算机系统就像一支军队，一切事情都要咨询总部。当需要与外界进行大量交互时，它会显得死板、反应缓慢，一旦网络出现问题，它就会完全停止工作。
另一方面是：边缘计算和云计算是两个完全不同的东西，一个不会取代另一个。但目前有太多内容让IT专业人士感到困惑。提出边缘计算将取代云计算，相当于说PC将取代数据中心。
所有公共云提供商都有包含或合并边缘计算的物联网战略和技术堆栈。边缘计算和云计算可以协同工作，但边缘计算是针对特殊需求的专用系统。云计算是一个更通用的平台，也可以与旧的客户端/服务器模型中的专用系统一起使用。

边缘计算有哪些特点？边缘计算

具有以下六大特点：
一、去中心化
边缘计算是将网络、计算、存储、应用从“枢纽”分布到边缘，提供EdgeSmart就近服务。
第二，不排他
边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、设备硬件、运营商等多个领域的“交叉连接”等等，一方面涉及的各类厂商众多，另一方面“去中心化”处于产品逻辑的底层，在一定程度上导致了“非垄断”。
第三，一切都被边缘化
边缘计算就像早年的IT、互联网，今天的云计算，未来的移动互联网、人工智能一样具有普遍性和适用性。
四、安全性
在边缘计算出现之前，大部分用户数据都必须上传到数据中心。在这个上传过程中，用户数据，特别是私人数据，例如个人卡数据、银行帐户密码、电子商务平台上的消费者数据、搜索个人资料甚至智能相机等。有泄漏的危险。很多情况下，边缘计算不再将数据上传到数据中心，而是可以在边缘处理数据，从而有效地从源头消除同样的风险。
第五，实时
随着工业互联网、自动驾驶汽车、智能家居、智慧交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景中的应用对计算产生巨大的影响、网络连接、用户交互……对于速度和等待效率的要求也越来越高。以自动驾驶汽车为例，在这些方面几乎需要接近秒甚至毫秒的速度。艾路通工业网关采用边缘计算技术，实现更好的数据传输。
第六，绿色数据在本地处理，因此在网络传输、中央计算、中央存储、回传等多个方面可以节省大量的服务器、带宽、电力甚至物理空间，从而实现成本低、绿化。

什么是边缘计算

边缘计算是指将计算操作从云端推送到网络边缘，将数据处理和数据消费带到源头，以减少网络延迟，提高实时性能。1.边缘计算的优势：边缘计算基于云计算，将计算功能带到网络边缘，即更靠近数据源或数据消费端。这显着减少了网络延迟，提高了实时性能并使数据处理更加高效。

2.边缘计算适用场景：边缘计算适用于自动驾驶、游戏、音视频处理、物联网等需要快速响应的应用。由于这些应用需要大量的数据处理和实时反馈，边缘计算可以满足这一需求。3.边缘计算架构：边缘计算架构包括数据采集、数据处理、计算任务分配、结果返回等环节。数据处理是一个非常关键的组成部分，应该靠近数据的来源或消费。4.边缘计算应用示例：例如，在自动驾驶汽车中，大量传感器数据必须通过车辆之间的通信系统传输。如果所有这些数据都发送到云端进行处理，将会出现巨大的延迟。

边缘计算应用场景：

1.提高数据处理效率：在制造、物流、零售、服务等许多行业。产生日常工作。数据量大。

这些信息可能包括生产线上的传感器读数、运输车辆的位置和速度信息、消费者的购买行为等。由于这些数据通常在网络边缘生成和消费，因此可以使用边缘计算技术更快地处理这些数据并提高运营效率。例如，在自动驾驶中，车辆必须在短时间内对其环境做出响应。

如果数据需要远程传输到云端进行处理，延迟可能会超出可接受的限度。在这些情况下，边缘计算提高了数据处理和传输的实时性能。3.保护数据隐私：在许多情况下，数据应该在本地处理，而不是传输到远程服务器。例如，在医疗领域，患者的健康信息可能需要严格的安全和隐私保护。利用边缘计算，可以在本地处理数据，减少数据传输的需要，更好地保护数据隐私。