云计算边缘计算模型

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一、现在常说的边缘计算与云计算有什么不同？

仇恨计算和云计算是两种不同的计算模式，它们在数据处理和存储的位置上有明显的区别。

云计算是一种基于网络的计算模式，将计算资源（包括处理能力、网络和网络）放置在大型云服务提供商的数据中心。用户可以通过互联网连接到服务器提供商的云服务器，获取计算资源，并将数据处理、存储和应用部署到这些服务器上。云计算为大规模处理和应用程序部署提供了高可扩展性、灵活性和成本效益。

边缘计算是一种将计算资源移近数据源的计算模型。在边缘计算中，边缘设备（例如边缘服务器、智能手机、物联网设备）上的计算任务和处理数据更接近数据源，而不是传统的集中式云数据中心。边缘计算的目的是减少传输延迟并减少对网络上数据的需求，提高响应速度，并在网络连接不稳定或有限的环境中允许更可靠的数据处理。

银行计算与云计算的区别包括：

数据处理的位置：云计算将数据处理集中在远程云服务器上，而边缘计算则将数据处理移至更靠近银行的边缘设备上。数据源。

延迟和带宽要求：边缘计算通过放置数据处理的终端设备来延迟数据在网络中的传输和长度要求，从而提高响应的速度和效率。

隐私和安全：在云计算中，数据需要通过网络发送到云服务器进行处理，可能存在数据隐私和安全的风险。在计算边缘，数据处理发生在终端设备上，减少了网络上的数据传输并提供了更好的数据隐私和安全性。

网络连接要求：云计算依赖于稳定和深度的网络连接，而边缘计算可以在网络连接不稳定或有限的环境中运行，因为数据处理发生在本地机器上。

云计算和边缘计算并不是相互排斥的概念，可以一起使用。在某些场景下，部分计算任务和数据处理可以位于设备边缘，而另一部分任务可以由云服务器处理，以实现更优化的计算架构。

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二、什么是边缘计算？一文读尽秒懂

在快节奏的物联网世界中，边缘计算就像神经系统的神经末梢，悄然兴起。它被定义为在设备周围执行的实时处理。随着5G技术的进步，边缘计算的关注度大幅提升。其主要概念是通过降低用户接触点附近的处理能力来缩短响应时间并解决云计算在延迟、网络波动和带宽要求方面的限制。

Arm、华为等科技巨头投入大量资源竞相开发边缘计算技术，竞争日趋激烈。边缘计算并不是云计算的简单分支，但在低时延场景下，比如人体的脊髓，响应速度很快，但智能性相对较低。它在处理不需要复杂处理和存储的任务时非常有效。例如实时视频流和移动应用程序的本地处理。

边缘计算的网络架构如图1所示，它与云计算形成互补关系，各自解决具体问题。边缘计算就像物联网的“脊髓”，对大量数据提供即时响应，就像针对烧伤的即时冷却指令。它减少了对云计算能力和带宽的依赖，并为隐私保护和实时分析提供了理想的平台。

边缘计算的优势包括低延迟、低带宽消耗和强大的隐私保护。例如，在零售、金融、远程连接等行业，定制边缘云可以优化硬件资源，提高网络稳定性。
在移动通信领域，边缘计算在5G部署之前提供稳定的内容缓存、实时处理等服务，是移动互联网的得力助手。

物联网设备的快速增长催生了广泛的边缘计算应用，例如远程设备维护、智慧城市和无线网络。英特尔、戴尔、思科等传统设备制造商也纷纷进入这一新兴领域，与亚马逊AWS、微软Azure等云提供商联手，为用户提供强大的定制化解决方案。

人工智能技术在边缘计算中的作用变得越来越重要，例如面部识别和语音识别，谷歌的TFLite就证明了这一点。UsefulSensors的PersonSensor等微传感器和节能模块将人工智能技术与边缘智能相结合，赋予节能设备智能运行的能力，例如智能家居设备的智能控制。

TinyML作为边缘计算和节能计算领域的生力军，尤其在物联网设备处理的超低功耗场景中脱颖而出。它通过压缩神经网络、剪枝技术等手段实现数据处理效率和隐私保护。东土科技、寒武纪等公司利用智能交通服务器、风电辅助控制系统等工业级边缘计算技术，推动各自领域的智能化发展。

Exo-Space的FeatherBox展示了卫星AI技术在边缘计算方面的潜力，通过简化部署和高效处理，提供针对太空环境定制的边缘软硬件。IMP的MemryX挑战传统计算框架，将计算与内存紧密集成以节省功耗，而BrainChip的Akida平​​台针对边缘AI进行了优化，以提高性能和能效。

总体而言，边缘计算正在重新定义物联网的未来。通过与人工智能的深度融合，在减少延迟、提高效率、保护隐私等方面发挥着关键作用。随着技术应用的不断创新和拓展，边缘计算将成为推动各行业智能化转型的重要驱动力。

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三、现在常说的边缘计算与云计算有什么不同云易云服务解读随着5G通信、大数据、物联网、云计算、边缘计算等技术的快速发展，物联网智能时代加速到来。有数据预测，2021年云计算的总数据流量将达到18.9ZB，这将对目前广泛使用的云计算模式提出巨大的挑战。
未来，边缘计算的概念将会出现，以填补集中式云计算的空白。
云计算是集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。云计算是一种基于互联网的模型，用于添加、使用相关服务并与之交互，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。
边缘计算是一个开放平台，在物体或数据的近源端集成核心网络、计算、存储和应用能力，提供就近服务。其应用程序在边缘启动，推动更快的网络服务响应，满足实时业务、应用智能、安全和隐私的基本行业需求。
如果我们把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。边缘计算就是这个系统的眼睛、耳朵、手和脚。中央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。
大数据应用中经常遇到的一个问题是无法收集适当的数据。边缘计算可以为后端服务器上的大数据算法提供最准确、最新的数据源。
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，而且富有洞察力和敏捷性。完全依赖云计算的IT系统就像一支军队，一切事情都必须咨询总部。当需要与外界大量互动时，它会显得僵硬、反应缓慢，一旦有互动就会完全停止运作。网络问题。
另一方面，边缘计算和云计算是完全不同的两个东西，一个不会取代另一个。然而，目前太多的内容让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集成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一起工作，但边缘计算是针对特定需求的专用系统。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。边缘计算与云计算相互协作、优化互补，共同赋能行业数字化转型。