什么是边缘计算？

边缘计算是何方神圣，它和云计算又是如何相爱相杀的呢？

”

云计算就像是天上的云，看得见摸不着，像章鱼的大脑，边缘计算就类似于八爪鱼的那些小爪子，一个爪子就是一个小型的机房，靠近具体的实物。边缘计算更靠近设备端，更靠近用户。

这么说吧，云计算是把握整体，那么边缘计算就更专注于局部。那么边缘计算的优势就显而易见。

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近水楼台先得月

边缘计算分布式以及靠近设备端的特性注定它实时处理的优势，所以它能够更好的支撑本地业务实时处理与执行。

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简单不粗暴效率高

家门口的事情就不麻烦远在天边的云计算了，边缘计算直接对终端设备的数据进行过滤和分析，节能省时效率还高。

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省心省力省流量

边缘计算减缓数据爆炸和网络流量的压力，用过边缘节点进行数据处理，减少从设备到云端的数据流量。

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智能更节能

AI+边缘计算组合的边缘计算不止于计算，智能化特点明显，另外云计算+边缘计算组合出击，成本只有单独使用云计算的39%。

打一个不太合理的比方，设想一下，本来存钱取钱大家都要去银行人工柜台处理，排队人山人海，路上交通造成堵塞，还浪费时间和精力，现在家门口就有自助柜员机，是不是再也不用取号排队等叫号?

辣么，既然边缘计算这么牛，就直接把云计算干掉吧！留它何用？

太天真了！能把章鱼的大脑切掉直接用八个爪子生活吗?你怎么不上天呐！

虽然今后会将越来越多的基础任务交给边缘计算来完成，但是这只能代表边缘所在的装置设备会越来越灵敏，但是不能直接说这些任务和云毫无关系，他们是一种让彼此更完美的存在。

边缘计算和云计算互相协同，它们是彼此优化补充的存在，共同使能行业数字化转型。云计算是一个统筹者，它负责长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策等领域运行。

边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析，更好地支撑本地业务及时处理执行。边缘计算靠近设备端，也为云端数据采集做出贡献，支撑云端应用的大数据分析，云计算也通过大数据分析输出业务规则下发到边缘处，以便执行和优化处理。

再打个比方吧，总公司在北京，分点在江苏、广东、山东各地，江苏的实际工作任务由江苏分部的主管执行，但是北京总公司会给出整体工作计划，负责统筹各个区域的工作规划。

所以不管是云计算还是边缘计算，不存在一方完全取代一方的状况，只是各个擅长的领域各司其职，物尽其用罢了，在最合适的场景里用最合适的运算，或者双向出击！

所谓万物互联，以时间为横坐标延伸，最大的网络就是物联网。那么边缘计算就是靠近物联网边缘的计算、处理、优化和存储。搭载物联网的发展，边缘计算的应用也十分广泛，智慧城市、智慧家居、智慧医院、在线直播，到智能泊车、自动驾驶、无人机、智能制造等各方面都有它的身影，制霸物联网的时刻指日可待。

讲真，这个时候了解云计算、边缘计算是有点晚了，毕竟很多行业大佬已经开始玩转边缘计算了。

当然万物都有双面性，边缘计算的发展也存在不小的挑战性。

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跨界协作的挑战

制造、能源、公共事业等行业要实现智能化，需要整合机械、电子、ICT等跨行业技术，边缘计算首先要实现OT和IT领域的深度协作，并将行业专有技术与知识与ICT数字化技术相结合。

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技术碎片化挑战

边缘侧技术体系的每个领域都有大量的技术选择：目前业界有超过6种以上的工业实时以太技术，超过40种工业总线，还有多种公私有云平台。技术碎片化给系统间的互联互通、数据价值的挖掘带来的巨大的挑战和成本。

3

技术不确定性挑战

人工智能、区块链等新技术在行业应用还是早期探索阶段，存在不确定性风险。这些技术的早期应用者希望降低技术投资风险，获得技术应用的商业回报。

按照IDC的统计数据，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，边缘计算所面对的市场规模非常巨大。

物联网的存在就是不在创造新的生态，两个毫无关系的人可以通过各种方式连接，但太平洋里的章鱼如何跟大西洋里的章鱼“对话”？再赐它们几百亿个神经元也做不到，但是边缘计算可以啊！（来源：CSDN）

IDC报告来了

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