世界邊緣計算方法

A. 邊緣計算是什麼,和雲計算的區別是什麼

「邊緣計算」的概念本身並不是一個「新鮮詞」。早在2003年，CDN服務商Akamai就與IBM合作推出了最早的「邊緣計算」。如果以時間維度看，從亞馬遜在2006年推出AWS看作是雲計算的起點開始，那麼它要比雲計算被提出的時間更更加的早。
不過，過去很多年的時間由於技術和應用場景等各種原因，邊緣計算一直沒有獲得太多的關注，直到5G時代的到來，才讓一直處在「很邊緣」的邊緣計算得到了全新的發展良機。
雲計算是通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程伺服器中，企業數據中心的運行將與互聯網更相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。
雲計算vs邊緣計算
雲計算的不足
隨著邊緣計算的興起，在太多場景中需要計算龐大的數據並且得到即時反饋。這些場景開始暴露出雲計算的不足，主要有以下幾點：大數據的傳輸問題：據估計，到2020 年，每人每天平均將產生 1.5GB 的數據。隨著越來越多的設備連接到互聯網並生成數據，以中心伺服器為節點的雲計算可能會遇到帶寬瓶頸。數據處理的即時性：據統計，無人駕駛汽車每秒產生約 1GB 數據，波音 787 每秒產生的數據超過 5GB；2020 年我國數據儲存量達到約 39ZB，其中約 30% 的數據來自於物聯網設備的接入。海量數據的即時處理可能會使雲計算力不從心。隱私及能耗的問題：雲計算將身體可穿戴、醫療、工業製造等設備採集的隱私數據傳輸到數據中心的路徑比較長，容易導致數據丟失或者信息泄露等風險；數據中心的高負載導致的高能耗也是數據中心管理規劃的核心問題。
邊緣計算的優勢和發展
邊緣計算的發展前景廣闊，被稱為「人工智慧的最後一公里」，但它還在發展初期，有許多問題需要解決，如：框架的選用，通訊設備和協議的規范，終端設備的標識，更低延遲的需求等。隨著 IPv6 及 5G 技術的普及，其中的一些問題將被解決，雖然這是一段不小的歷程。相較於雲計算，邊緣計算有以下這些優勢。
優勢一：更多的節點來負載流量，使得數據傳輸速度更快。
優勢二：更靠近終端設備，傳輸更安全，數據處理更即時。
優勢三：更分散的節點相比雲計算故障所產生的影響更小，還解決了設備散熱問題。
兩者既有區別，又互相配合上文講了雲計算的缺點以及邊緣計算的優點，那麼是不是意味著在未來，邊緣計算更勝雲計算一籌呢？其實不然！雲計算是人和計算設備的互動，而邊緣計算則屬於設備與設備之間的互動，最後再間接服務於人。邊緣計算可以處理大量的即時數據，而雲計算最後可以訪問這些即時數據的歷史或者處理結果並做匯總分析。

B. 邊緣計算是什麼意思

邊緣計算，是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網路、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台，就近提供最近端服務。

其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網路服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處於物理實體和工業連接之間，或處於物理實體的頂端。而雲端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。

從分布式開始

邊緣計算並非是一個新鮮詞。作為一家內容分發網路CDN和雲服務的提供商AKAMAI，早在2003年就與IBM合作「邊緣計算」。作為世界上最大的分布式計算服務商之一，當時它承擔了全球15-30%的網路流量。在其一份內部研究項目中即提出「邊緣計算」的目的和解決問題，並通過AKAMAI與IBM在其WebSphere上提供基於邊緣Edge的服務。

對物聯網而言，邊緣計算技術取得突破，意味著許多控制將通過本地設備實現而無需交由雲端，處理過程將在本地邊緣計算層完成。這無疑將大大提升處理效率，減輕雲端的負荷。由於更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應，將需求在邊緣端解決。

C. 什麼是邊緣計算

邊緣計算指的是在網路邊緣結點來處理、分析數據。這里，我們給出邊緣結點的定義，邊緣結點指的就是在數據產生源頭和雲中心之間任一具有計算資源和網路資源的結點。
比如，手機就是人與雲中心之間的邊緣結點，網關是智能家居和雲中心之間的邊緣結點。在理想環境中，邊緣計算指的就是在數據產生源附近分析、處理數據，沒有數據的流轉，進而減少網路流量和響應時間。
邊緣計算的優點
在人臉識別領域，響應時間由900ms減少為169ms。
把部分計算任務從雲端卸載到邊緣之後，整個系統對能源的消耗減少了30%-40%，數據在整合、遷移等方面可以減少20倍的時間。

D. 能解釋下什麼是邊緣計算嗎

邊緣計算，是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網路、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網路服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處於物理實體和工業連接之間，或處於物理實體的頂端。而雲端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。

E. 邊緣計算技術如何實現萬物互聯，推動產業發展

現階段的物聯網商業體系處於正在發展階段，物聯網基礎設施架構還不完善，在這方面想要超過當前的IT數據中心基礎設施還很難。為了推動物聯網基礎設施架構的成型以及在未來幾年內躍進相對成熟的發展階段，物聯網相關技術發展需要IoT產業各上下游企業及技術法規制定機構共同推進進程。

全球知名市場研究機構 CB Insights 數據預估，在兩年內全球幾乎每人每天都會產生1．5 GB的數據。這將推動物聯網系統服務的支出從2013年的不到500美元增加到2019年的1．7萬億美元。到2022年，預計僅邊緣基礎設施的支出將超過67億美元。

邊緣計算技術包括各種類目和子類目，所有這些都應該賦予各種技術標准和案例 － 從智能家電到智能汽車再到整個智慧城市。利用邊緣計算及5G技術實現萬物互聯，從M2M到雲端設備通信以及從客戶端到伺服器端（C／S）通信等不同連接場景下將產生大量數據包，如何確保各種物聯連接環境下數據包的安全加密編解碼以及針對其進行有效的大數據快速批處理演算法意義重大。

另外在人工智慧演算法方面，神經網路、機器學習、自主分析以及其他應用程序等工具在某些特殊連接場景下，有快速的大數據運算的要求，這些即時的運算事件必須在實時或接近實時的時間進行，例如當自動駕駛汽車在高速公路下行駛或者連接的醫療設備正在為患者提供緊急救生服務時，確保這些特定場景下滿足其業務需求，物聯網、5G技術的發展速度和進程必須要提前先落地。

其次邊緣的智能系統必須自己確定哪些數據要在本地處理，哪些數據由物聯網基礎設施來處理。建立物聯網數據中心來治理智慧城市或者為一些物聯網企業提供2B端物聯網雲服務又或者為2C端提供智慧家庭服務是有必要的，因為這可以快速將結果傳遞給連接的設備，不僅可以提供快速的響應時間，還可以防止集中的計算，存儲和網路資源變得不堪重負。所以最好的方式是推動邊緣技術持續的發展，建立聚合資料庫和自動化預處理機制，同時在數據抽取分析決策方面需要高精度預判，機器自行決策如何在各種情況下進行自動化。

從智能邊緣過渡到智能網格是邊緣技術的一種延伸，在物聯網工作負載和系統變得更加復雜的情況下，該體系結構也將更靈活，更靈敏。通過這種方式，物聯網將促進邊緣資源、M2M設備本身之間的更大連接，最終形成新的多點到多點結構層取代當今的點對點解決方案。
希望能幫到你(*^ω^*)

F. 邊緣計算是什麼，和雲計算的區別是什麼

邊緣計算指在靠近物或數據源頭的網路邊緣側，融合網路、計算、存儲、應用核心能力的開放平台，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。（易邁雲 推出企業0元購買雲伺服器的永久性活動 )霧計算和雲計算一樣，十分形象。雲在天空飄浮，高高在上，遙不可及，刻意抽象;而霧卻現實可及，貼近地面，就在你我身邊。霧計算並非由性能強大的伺服器組成，而是由性能較弱、更為分散的各類功能計算機組成，滲入工廠、汽車、電器、街燈及人們物質生活中的各類用品。
雲計算的核心思想是"中心化"，設想以後的終端自身不再需要高性能的CPU 、GPU、與存儲空間，所有的終端都接入雲端，每一面鏡子、每一部手機都是雲的入口，它們自身沒有（不需要）計算處理數據，全部交給雲端的計算中心來處理。接入端只是輸入與輸出。 這種設想是非常好，但是在未來很長的一段時間還是非常遙遠的目標。

而現階段最實用最落地的方案會是邊緣計算（前後端混合運算）、去中心化的分布式計算、霧計算，所有的終端都可以成為分布式的計算節點，一個區鏈中的所有終端擁有平行的許可權。目前這種設計思想在雲桌面的開發中已經在應用。

G. 邊緣計算有哪些應用場景

1從分布式開始
對物聯網而言，邊緣計算技術取得突破，意味著許多控制將通過本地設備實現而無需交由雲端，處理過程將在本地邊緣計算層完成。這無疑將大大提升處理效率，減輕雲端的負荷。由於更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應，將需求在邊緣端解決。

2vs雲計算

雲計算的範式無論是雲、霧還是邊緣計算，本身只是實現物聯網、智能製造等所需要計算技術的一種方法或者模式。嚴格講，霧計算和邊緣計算本身並沒有本質的區別，都是在接近於現場應用端提供的計算。就其本質而言，都是相對於雲計算而言的。

3物聯網應用
全球智能手機的快速發展，推動了移動終端和「邊緣計算」的發展。而萬物互聯、萬物感知的智能社會，則是跟物聯網發展相伴而生，邊緣計算系統也因此應聲而出。

4架構

在中國，邊緣計算聯盟ECC正在努力推動三種技術的融合，也就是OICT的融合（運營Operational、信息Information、通訊Communication Technology）。而其計算對象，則主要定義的了四個領域，第一個是設備域的問題，[1]出現的純粹的IoT設備，跟自動化的I/O採集相比較而言，有不同但也有重疊部分。那些可以直接用於在頂層優化，而並不參與控制本身的數據，是可以直接放在邊緣側完成處理；第二個是網路域。在傳輸層面，直接的末端IoT數據、與來自自動化產線的數據，其傳輸方式、機制、協議都會有不同，因此，這里要解決傳輸的數據標准問題，當然，在OPC UA架構下可以直接的訪問底層自動化數據，但是，對於Web數據的交互而言，這里會存在IT與OT之間的協調問題，盡管有一些領先的自動化企業已經提供了針對Web方式數據傳輸的機制，但是，大部分現場的數據仍然存在這些問題。第三是數據域，數據傳輸後的數據存儲、格式等這些數據域需要解決的問題，也包括數據的查詢與數據交互的機制和策略問題都是在這個領域里需要考慮的問題。

5計算的本質
自動化事實上是一個以「控制」為核心。控制是基於「信號」的，而「計算」則是基於數據進行的，更多意義是指「策略」、「規劃」，因此，它更多聚焦於在「調度、優化、路徑」。就像對全國的高鐵進行調度的系統一樣，每增加一個車次減少都會引發調度系統的調整，它是基於時間和節點的運籌與規劃問題。邊緣計算在工業領域的應用更多是這類「計算」。

6產業

IT與OT事實上也是在相互滲透的，自動化廠商都已經開始在延伸其產品中的IT能力，包括Bosch、SIEMENS、GE這些大的廠商在信息化、數字化軟體平台方面，也包括了像貝加萊、羅克韋爾等都在提供基礎的IoT集成、Web技術的融合方面的產品與技術。事實上IT技術也開始在其產品中集成匯流排介面、HMI功能的產品，以及工業現場傳輸設備網關、交換機等產品。

H. 邊緣計算是什麼意思，有什麼應用呢

台階不算的，建築面積是以外牆外邊緣計算的。走廊的話，如果沒有圍護結構（通俗點說就是牆）的話，按投影面積的一半算建築面積。有圍護結構但層高小於2.2m的也算一般面積，大於2.2m時按全部面積計算。

I. 什麼是邊緣計算

邊緣計算，是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網路、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網路服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處於物理實體和工業連接之間，或處於物理實體的頂端。而雲端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。邊緣計算並非是一個新鮮詞。作為一家內容分發網路CDN和雲服務的提供商AKAMAI，早在2003年就與IBM合作「邊緣計算」。作為世界上最大的分布式計算服務商之一，當時它承擔了全球15-30%的網路流量。在其一份內部研究項目中即提出「邊緣計算」的目的和解決問題，並通過AKAMAI與IBM在其WebSphere上提供基於邊緣Edge的服務。[1]對物聯網而言，邊緣計算技術取得突破，意味著許多控制將通過本地設備實現而無需交由雲端，處理過程將在本地邊緣計算層完成。這無疑將大大提升處理效率，減輕雲端的負荷。由於更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應，將需求在邊緣端解決。邊緣計算聯盟ECC對於邊緣計算的參考架構的定義，包含了設備、網路、數據與應用四域，平台提供者主要提供在網路互聯（包括匯流排）、計算能力、數據存儲與應用方面的軟硬體基礎設施。

J. 邊緣計算有什麼特點

【邊緣計算六大特點】

1、去中心化：

邊緣計算從行業的本質和定義上來看，就是讓網路、計算、存儲、應用從「中心」向邊緣分發，以就近提供智能邊緣服務。

2、非寡頭化：

邊緣計算是互聯網、移動互聯網、物聯網、工業互聯網、電子、AI、IT、雲計算、硬體設備、運營商等諸多領域的「十字入口」，一方面參與的各類廠商眾多，另一方面「去中心化」在產品邏輯底層，就一定程度上通向了「非寡頭化」。

3、萬物邊緣化：

邊緣計算和早年的IT、互聯網，如今的雲計算、移動互聯網，以及未來的人工智慧一樣，具備普遍性和普適性。

4、安全化：

在邊緣計算出現之前，用戶的大部分數據都要上傳至數據中心，在這一上傳的過程中，用戶的數據尤其是隱私數據，比如個體標簽數據、銀行賬戶密碼、電商平台消費數據、搜索記錄、甚至智能攝像頭等等，就存在著泄露的風險。

而邊緣計算因為很多情況下，不要再把數據上傳到數據中心，而是在邊緣近端就可以處理，因此也從源頭有效解除了類似的風險。

5、實時化：

隨著工業互聯網、自動駕駛、智能家居、智能交通、智慧城市等各種場景的日益普及，這些場景下的應用對計算、網路傳輸、用戶交互等的速度和效率要求也越來越高。

6、綠色化：

數據是在近端處理，因此在網路傳輸、中心運算、中心存儲、回傳等各個環節，都能節省大量的伺服器、帶寬、電量乃至物理空間等諸多成本，從而實現低成本化、綠色化。

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邊緣計算：

「邊緣計算」是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網路、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網路服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。

邊緣計算處於物理實體和工業連接之間，或處於物理實體的頂端。而雲端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。

簡單來說，邊緣計算，就是用網路邊緣對數據進行分類，將部分數據放在邊緣處理，減少延遲，從而實現實時和更高效的數據處理，以達到對雲計算的有力補充。