一文了解边缘计算和云计算

1.边缘计算是什么？

注释：不要把“边缘”想的太高大上，其实就是让数据处理靠近数据的源头，为了更快速的返回结果。

目前边缘计算概念百花齐放，几百家观点，暂无大家统一的定义。在这里姑且用维基百科上给出的边缘计算的概念来加以介绍。

边缘计算是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。边缘计算是在靠近数据源头的地方提供智能分析处理服务，减少时延，提升效率，提高安全隐私保护。

举一下业界有名的章鱼例子。

最先提出章鱼例子的是华为公司，章鱼是地球上最魔性的动物。2016年4月，新西兰国家水族馆一只名为“Inky”的章鱼从半开的水族缸里爬了出来，走过房间并钻入一个排水口，穿过50米长的水管之后，回到了外海中。Inky的成功再次向我们证明：章鱼是地球上最聪明的生物类群之一。章鱼不仅可连续六次往外喷射墨汁，而且还能够像最灵活的变色龙一样，改变自身的颜色和构造，变得如同一块覆盖着藻类的石头，然后突然扑向猎物，而猎物根本没有时间意识到发生了什么事情。

章鱼的确很聪明，很特别，但这些跟边缘计算有什么关系？其实，章鱼就是用“边缘计算”来解决实际问题的。作为无脊椎动物，章鱼拥有巨量的神经元，但60%分布在章鱼的八条腿（腕足）上，脑部仅有40%。章鱼在捕猎时异常灵巧迅速，腕足之间配合极好，从不会缠绕打结。这得益于它们类似分布式计算的“多个小脑+一个大脑”。边缘计算也属于一种分布式计算：在网络边缘侧的智能网关上就近处理采集到的数据，而不需要将大量数据上传到远端的核心管理平台。

知乎上还给出了一个形象但不是很恰当的比喻，如下：

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每户上海市民自己进行分拣处理垃圾，叫边缘计算。

垃圾在垃圾桶侧、垃圾车、垃圾站处理，叫雾计算。

把垃圾不管三七二十一，先拉到垃圾场集中处理，叫云计算。

作者：边缘计算社区

再通俗点讲，

边缘计算=雾计算（源自思科公司）

边缘计算就是把计算放在靠近用户的节点完成。其实还是云计算。

2.云计算是什么？

“云计算”这个词，相信大家都非常熟悉了。经过十多年发展，云计算已经成为不可阻挡的技术潮流，逐渐深入到各行各业，不同规模的组织中，帮助用户以更低运营成本获得完善高效的 IT 服务。

目前云计算服务按照服务类型来看，主要可分为三类：

基础结构即服务（IaaS）：这是云计算服务的最基本类别，用户可通过即用即付的方式从服务提供商处租用 IT 基础结构，如服务器和虚拟机、存储空间、网络和操作系统。

形象点来说，是这样：供应商，麻烦给我提供一台云服务器，我准备在上面跑个数据库然后运行我的某某软件。

平台即服务（PaaS）：这种类型可按需提供开发、测试、交付和管理软件应用程序所需的环境，旨在让开发人员能够更轻松地快速创建 Web 或移动应用，而无需考虑对开发所必需的服务器、存储空间、网络和数据库基础结构进行设置或管理。

形象点来说，是这样：供应商，麻烦给我提供一台云数据库，我准备在这上面运行我的某某软件。

软件即服务（SaaS）：是指通过互联网交付软件应用程序的方法，通常以订阅为基础按需提供。这种情况下，云提供商托管并管理软件应用程序和基础结构，并负责软件升级和安全修补等维护工作。用户可通过任何设备借助互联网直接连接到应用程序。

形象点来说，是这样：供应商，麻烦给我在你的云上运行某某软件。

此外如果按照部署类型来划分，云计算服务也可以分为三类：

· 公有云：为第三方云服务提供商所拥有和运营，他们通过互联网向用户提供计算资源。在公有云中，所有软硬件和其他支持性基础结构均为云提供商所拥有和管理。咨询机构IDC发布《中国公有云服务市场(2018下半年)跟踪》报告显示，国内公有云市场份额阿里云领先，腾讯云、中国电信、AWS、金山云紧随其后。

· 私有云：私有云是指专供一个企业或组织使用的云计算资源。私有云可以实际位于公司自己的数据中心内，或托管在第三方服务商处。计世资讯（CCW Research）发布的《2017-2018年度中国私有云市场现状与发展趋势研究报告》私有云市场报告中显示，目前国内私有云领域市场份额华为领先，新华三、VMware、华云、EasyStack紧随其后。

· 混合云：将公有云和私有云连接在一起，在两者间共享、移动数据和应用程序。混合云可以为企业提供更大的灵活性和更丰富的部署选项。

使用边缘计算的因素：

（一）首先是因为数据量增长太快，根据预测，到2025年全球将达到163ZB。

1ZB=1024EB=1024x1024PB=1024x1024x1024TB= 1024x1024x1024x1024GB。

数据量太大，如果都发送到少数几个云计算中心，可能顶不住，就算顶得住，也有可能来不及。边缘计算可以支撑实时处理，降低延迟。以自动驾驶为例，如果买了一辆美国无人车，所有操作都发送到加利福尼亚再返回，万一信号不太好的话，等指令回来车也翻了。

边缘计算如果成熟的话，即使暂时连不上云计算中心，整个系统也不至于瘫痪，提高了鲁棒性。就像《进击的巨人》里铠之巨人莱纳被雷枪炸了后颈，但是临时把意识转移到脊椎以外的神经上，坐着苟活了。

（二）数据传输的线路越短，泄露风险也就越低，安全性更好。从商业化落地的角度看，云计算主要是提供标准化产品，而边缘计算则更容易由客户自己做差异化。比如用自己的数据，训练自己的算法模型，因为不经过云服务器，也避免了信息隐私问题。

视频解决方案应该是AIoT在国内普及最广的应用场景，如交通、零售等，也是边缘计算最容易发挥的地方。

如何让边缘计算真正适合边缘计算的应用场景呢？

3.边缘计算的特点

    简而言之即：云计算把握整体，边缘计算更专注局部

    边缘计算而言有以下几个特质

   ✓分布式和低延时计算

    边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析，能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行

   ✓效率更高

   由于边缘计算距离用户更近，在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析，因此效率更高

   ✓更加智能化

   AI+边缘计算的组合出击让边缘计算不止于计算，更多了一份智能化

   ✓更加节能

   云计算和边缘计算结合，成本只有单独使用云计算的39%

   ✓缓解流量压力

   在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理，进而能够设备响应时间，减少从设备到云端的数据流量

作者：视界云
链接：https://www.zhihu.com/question/62869157/answer/255770456
来源：知乎

总结

4.边缘计算VS云计算

①云计算的不足

    随着边缘计算的兴起，在太多场景中需要计算庞大的数据并且得到即时反馈。这些场景开始暴露出云计算的不足，主要有以下几点：

    大数据的传输问题：据估计，到 2020 年，每人每天平均将产生 1.5GB 的数据。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，以中心服务器为节点的云计算可能会遇到带宽瓶颈。

    数据处理的即时性：据统计，无人驾驶汽车每秒产生约 1GB 数据，波音 787 每秒产生的数据超过 5GB；2020 年我国数据储存量达到约 39ZB，其中约 30% 的数据来自于物联网设备的接入。海量数据的即时处理可能会使云计算力不从心。

    隐私及能耗的问题：云计算将身体可穿戴、医疗、工业制造等设备采集的隐私数据传输到数据中心的路径比较长，容易导致数据丢失或者信息泄露等风险；数据中心的高负载导致的高能耗也是数据中心管理规划的核心问题。

②边缘计算的优势和发展

    边缘计算的发展前景广阔，被称为“人工智能的最后一公里”，但它还在发展初期，有许多问题需要解决，如：框架的选用，通讯设备和协议的规范，终端设备的标识，更低延迟的需求等。随着 IPv6 及 5G 技术的普及，其中的一些问题将被解决，虽然这是一段不小的历程。相较于云计算，边缘计算有以下这些优势。

• 优势一：更多的节点来负载流量，使得数据传输速度更快。

• 优势二：更靠近终端设备，传输更安全，数据处理更即时。

• 优势三：更分散的节点相比云计算故障所产生的影响更小，还解决了设备散热问题。

      上文讲了云计算的缺点以及边缘计算的优点，那么是不是意味着在未来，边缘计算更胜云计算一筹呢？其实不然！云计算是人和计算设备的互动，而边缘计算则属于设备与设备之间的互动，最后再间接服务于人。边缘计算可以处理大量的即时数据，而云计算最后可以访问这些即时数据的历史或者处理结果并做汇总分析。

那么为什么不用边缘计算替代云计算？

      边缘层设备往往资源有限，不像数据中心那样有大量的资源，如CPU、内存、硬盘等。边缘计算是云计算的补充和延伸。两者协同配合才能够最大成都的发挥作用。两者既有区别，又互相配合。

来自于知乎 https://www.zhihu.com/question/62869157