边缘计算是什么
为什么会有边缘计算
在云计算兴起的时候，曾有观点认为，终端只要一个显示屏即可，物联网所有的数据都传输到云中心，由云完成运算过程，再传回到用户的终端。因此瘦终端将是未来的趋势。
现实情况是，过渡依赖云中心，会导致物联网的效率达不到预期，特别是对时延要求严格的场景，物联网部署变得毫无意义。例如，用于安全监控的场景下，摄像头获取用户视频并传输到云中心处理的陌生，不仅需要高速带宽传输大量无效数据，而且给云中心也带来巨大负担。最终结果是处理成本高昂，处理事件长，效率低下。
如何解决这个问题呢？于是研究人员对摄像头端进行改造，让摄像头与云中心保持连接的同时，还拥有视频处理能力、存储能力和识别能力。云中心给摄像头下发比对模型，拍摄的视频会在摄像头端实时进行处理比对，第一时间将初筛后的信息传输到云端进行高精度识别。
在这种模式下，可以在毫秒级的时间內，对摄像头拍到的数据进行处理，第一时间完成监控任务。我们把具有智能处理能力的物联网终端，成为边缘计算产品。
业内对“边缘计算”定义是指，在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务。
边缘计算是什么 边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
边缘计算试图通过在云端提供更接近数据源的计算来减少处理中的延迟。此计算可能发生在物联网设备本身，就像nvidia正在为自动驾驶汽车开发的设备一样，或者公司可以使用它来提供特定的服务-比如苹果（apple）。在nvidia和其他公司开发自动驾驶汽车技术的案例中，克服延迟是生死攸关的问题；对于苹果来说，减少延迟不仅可以获得更好的终端用户体验，而且还能解决对数据隐私侵犯的担忧。通过缩短网络流量需要提供某种形式的计算结果的跑道，边缘计算解决了延迟、安全性、数据隐私以及健康和安全问题。
即使处理/收集数据发生在设备之外，数据的处理和存储仍然可以被认为是边缘计算。由于存储和计算设备开始在云端扩散，处理仍然可以在云的边缘附近进行，因此被认为是“边缘计算”。例如，网络供应商公司由于担心从提供商的角度被排除在云经济之外，正争相提供靠近网络接入点（如蜂窝塔）的边缘计算设备。
通过将计算和存储放置在离收集物联网数据的设备更近的地方，可以提高向最终用户提供对时间敏感的计算的延迟。在许多情况下，这些数据只在特定的时间内影响到终端用户，许多设备在高频率负载下收集信息：考虑自动车辆的遥测或系统数据，或用于运动/健康设备的生物识别数据。
高容量的数据可能对本地设备很重要，但是数据的频率对于集中服务器层的长期存储/聚合/分析可能并不重要。边缘计算允许公司在需要的地方提供近乎实时的处理和决策管理，而不需要大量不必要的数据、庞大的中央数据库或web服务器等。
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在这种模式下，可以在毫秒级的时间內，对摄像头拍到的数据进行处理，第一时间完成监控任务。我们把具有智能处理能力的物联网终端，成为边缘计算产品。
业内对“边缘计算”定义是指，在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务。
边缘计算是什么 边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
边缘计算试图通过在云端提供更接近数据源的计算来减少处理中的延迟。此计算可能发生在物联网设备本身，就像nvidia正在为自动驾驶汽车开发的设备一样，或者公司可以使用它来提供特定的服务-比如苹果（apple）。在nvidia和其他公司开发自动驾驶汽车技术的案例中，克服延迟是生死攸关的问题；对于苹果来说，减少延迟不仅可以获得更好的终端用户体验，而且还能解决对数据隐私侵犯的担忧。通过缩短网络流量需要提供某种形式的计算结果的跑道，边缘计算解决了延迟、安全性、数据隐私以及健康和安全问题。
即使处理/收集数据发生在设备之外，数据的处理和存储仍然可以被认为是边缘计算。由于存储和计算设备开始在云端扩散，处理仍然可以在云的边缘附近进行，因此被认为是“边缘计算”。例如，网络供应商公司由于担心从提供商的角度被排除在云经济之外，正争相提供靠近网络接入点（如蜂窝塔）的边缘计算设备。
通过将计算和存储放置在离收集物联网数据的设备更近的地方，可以提高向最终用户提供对时间敏感的计算的延迟。在许多情况下，这些数据只在特定的时间内影响到终端用户，许多设备在高频率负载下收集信息：考虑自动车辆的遥测或系统数据，或用于运动/健康设备的生物识别数据。
高容量的数据可能对本地设备很重要，但是数据的频率对于集中服务器层的长期存储/聚合/分析可能并不重要。边缘计算允许公司在需要的地方提供近乎实时的处理和决策管理，而不需要大量不必要的数据、庞大的中央数据库或web服务器等。
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