边缘计算和边缘云计算区别(边缘计算和云计算优缺点)

边缘计算是指将计算任务从云端推送到边缘，使数据处理更接近数据的源头和消费端，以减少延迟并提高实时性能。

1.边缘计算的优点：边缘计算基于云计算，将计算任务推送到边缘，即靠近数据源或数据消费端。这可以大大减少延迟，提高实时性能，使数据处理更加高效。

2.边缘计算的适用场景：边缘计算适用于需要快速响应的应用，例如自动驾驶、游戏、音处理、物联网等。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。数据处理是最关键的部分，它需要发生在靠近数据源或数据消费的地方。

4.边缘计算的应用示例：例如，在自动驾驶汽车中，大量的传感器数据需要通过车辆之间的通信进行传输。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。

边缘计算的应用场景：

1.提升数据处理效率：在很多行业，如制造、物流、零售、服务等，日常工作都会产生大量的数据。

这些数据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边缘生成和消费，因此边缘计算技术可以用来更快地处理这些数据并提高工作效率。

2.提高实时性能：在一些领域，特别是自动驾驶、医疗设备、能源管理等，需要非常高的实时性能。例如，在自动驾驶中，车辆需要在很短的时间内对周围环境做出反应。

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。在这些场景中，边缘计算可以提高数据处理和传输的实时性。

3.保护数据隐私：在很多场景下，数据需要在本地处理，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，从而更好地保护数据隐私。

在边缘计算方面，有以下六大特点：
一、去中心化
边缘计算、计算、存储、应用从“中”到边缘分布智能服务靠近边缘。
第二、非寡头
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、硬件设备等多个领域的“跨越”、等一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”处于逻辑产品的底层，这在某种程度上导致了“去寡头垄断”。。
第三，一切隔离
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
在口头计算退役之前，大多数用户必须将数据上传到数据中心。通过这种数据处理，用户数据，特别是私人数据，例如个人数据。、、电商平台数据消费、搜索记录，甚至头等，都存在被攻击的风险。很多情况下，边缘计算不再能够处理上传到数据中心的数据，而是处理到边缘，从而有效地从源头消除此类风险。
五、实时
随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智慧交通、智慧城市等各种场景的普及，这些场景中的应用对计算、传输产生巨大影响而用户交互、速度和期望效率的要求也越来越高。在这些方面几乎需要秒甚至毫秒的速度。具有尖端计算技术的艾路通工业可以提供更好的数据。
第六，绿色数据本地处理，使得传输、计算、存储、回传等各方面都可以节省大量服务器、带宽、电力甚至物理空间。

边缘计算是指在靠近物或数据源头的边缘，集成、计算、存储和应用核心功能的平台，就近提供边缘智能服务，满足工业数字化敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、关键安全和隐私需求。
主要好处
边缘计算，看似“不为人知”，其实并非“边缘”，意义重大。边缘计算和云计算有些相似之处在于，它们都是处理大数据的计算。但不同的是，这次数据不再需要传输到外部云端，可以在边缘解决，更适合实时数据分析和智能处理，也更加高效和安全。
如果说物联网的核心是让所有物体连接在一起并智能运行，那么边缘计算就是通过数据分析和处理实现物体之间的感知、交互和控制。它是物联网从概念到应用的关键，也是制造业从“笨拙”向“智能”转变的重要途径。
工业和信息化部信息和软件服务业司副司长安晓鹏在会上表示，在传统生产向智能化升级的过程中，特别需要利用先进的计算技术来智能连接车间生产设备，提高效率，创新模式。
当前，全球数字正在引领新一轮产业变革。物联网也被普遍认为是推动传统产业变革和全球经济发展的又一浪潮。据统计，到2020年，将有超过500亿个终端和设备连接。未来，超过50%的数据需要在边缘进行分析、处理和存储。边缘计算有着广泛的应用和无限的可能性。