在传统的云计算技术架构中，主要采用全集中的方式进行云计算中心的建设和运营，资源都集中在总部，或者全球分别部署几个节点，客户通过互联网来使用云计算资源。随着云计算技术的发展和应用的普及，人们渐渐发现，这种全部集中模式的云计算未必是最优的解决方案，比如对于以下场景：

第一类是前端采集的数据量过大，如果按照传统模式全部上传的话，成本高、效率低，典型的就是影像数据的采集和处理。

第二类是需要即时交互的场景，如果数据全部上传，在中央节点处理再下发，往往传输成本高、时延长，典型的就是无人驾驶场景。

第三类是对业务连续性要求比较高的业务，如果遇到网络问题或者中央节点故障，即便是短时间的云服务中断都会带来严重影响。

除此之外还有安全信任的问题。有些客户不允许数据脱离自己的控制，更不能离开自己的系统，要让这样的系统上云，集中式的云计算中心就搞不定了。

在这样的背景下，边缘计算技术作为云计算技术的延伸和补充，进入了人们的视野。

一、 边缘计算的概念和优点

概念：边缘计算（Edge Computing），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，就近提供最近端的服务。边缘计算的应用程序在边缘侧或边缘层发起，可以产生更快的网络服务响应，满足不同行业在“实时业务、应用智能、安全与隐私保护”等方面的基本需求。

优点：

1、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。

2、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。

3、更加智能化
AI（人工智能）+ 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。

4、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%。

5、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。

二、 边缘计算与云计算的关系

从概念上讲，将数据的存储和计算部署在云计算中央节点之外的，都是边缘计算的范畴，因此数据采集点（如：探头）、集成处理设备（如：无人驾驶汽车）、属地部署的系统（如企业的内部IT系统）或数据中心（如根据安全要求建立的本地数据存储系统）等，都可以作为边缘计算的节点。

边缘计算节点与云计算中心是一个逻辑的整体。边缘计算节点可以在云计算中心的统一管控下，对数据或者部分数据进行处理和存储，用以节约资源，降低成本，以及提高效率和业务连续性，满足数据本地存储与处理等安全合规的要求。

云计算中心和边缘计算节点之间可以有这样几种关系：

1、边缘计算节点进行数据的初步处理，处理程序相对固定，主要目的是降低传输成本，提高运营效率。在本地将图像等非结构化数据转化为结构化信息，甚至引入人工智能等技术，将很多工作都部署在本地，既可以大大减少对传输资源的依赖和消耗，还能大幅提高本地的数据响应速度。

2、由云计算中心将算法下发到边缘计算节点，由边缘技术节点提供算力对本地的数据进行处理，结果也存放在本地。这样主要是满足安全管控隐私保护方面的要求，同时又能够发挥云服务快速迭代刷新的优势，确保数据处理的规则可以及时更新。

3、将边缘计算节点作为云计算中心系统的延伸，通过分布式计算技术和合理的资源调度管理，把边缘计算节点的算力、存储等资源和云计算中心统一管起来，形成逻辑集中、物理分散的高效运转的云计算平台。

如今边缘计算还处于迅速发展和成长的阶段，不同的应用场景中，边缘计算节点和云计算中心的分工不同，协作模式不同；甚至同样业务场景、同样概念下，技术实现方案也可能大相径庭。云计算中心与边缘计算节点的分工并没有一定之规，协作模式也有很多组合，有的时候边缘计算需要云计算中心强大的计算能力和海量存储的支持，有的时候云计算中心需要边缘计算节点对海量数据及隐私数据进行处理。

边缘计算和云计算互相协同，它们是彼此之间相互优化和补充的存在。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；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。

所以，边缘计算作为云计算延伸和发展出来的新型计算模式，它只是对于云计算不足的补充和优化，但并不能完全替代云计算。

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