边缘计算
边缘计算
1 边缘计算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。
1.1 从分布式数计算开始对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。
这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。
由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。
1.2 边缘计算vs云计算无论是云、雾还是边缘计算，本身只是实现物联网、智能制造等所需要计算技术的一种方法或者模式。
严格讲，雾计算和边缘计算本身并没有本质的区别，都是在接近于现场应用端提供的计算。
就其本质而言，都是相对于云计算而言的。
边缘计算的范式，从二者的计算范式可以看出来，边缘侧的数据计算，一下子变得丰富起来。
这里产生了全新的想象空间。
1.3 物联网应用催生全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。
而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。
事实上，物联网的概念已经提出有超过15年的历史，然而，物联网却并未成为一个火热的应用。
一个概念到真正的应用有一个较长的过程，与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的，因此往往不能很快形成大量使用的市场。
边缘计算在整个计算中的位置：根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。
因此，物联网的大规模应用也开始加速。
因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。
Gartner技术成熟曲线边缘计算边缘计算的架构在中国，边缘计算联盟ECC正在努力推动三种技术的融合，也就是OICT的融合（运营Operational、信息Information、通讯Communication Technology）。
边缘计算缩写
边缘计算（Edge Computing）是一种新兴的计算模式，它将数据处理和存储功能从云端转移到离用户更近的边缘设备上，以提高数据处理速度和降低延迟。
边缘计算技术的应用范围非常广泛，包括智能家居、智能医疗、智能交通、智能制造等领域。
本文将详细介绍边缘计算的缩写及其相关内容。
一、边缘计算的缩写边缘计算的缩写是EC，它是英文单词Edge Computing的缩写。
在国内，边缘计算也被称为“边缘智能”，“边缘云”等。
EC技术是一种新兴的计算模式，它将数据处理和存储功能从云端转移到离用户更近的边缘设备上，以提高数据处理速度和降低延迟。
二、边缘计算的应用边缘计算技术的应用范围非常广泛，包括智能家居、智能医疗、智能交通、智能制造等领域。
下面将分别介绍这几个领域的应用情况。
1. 智能家居智能家居是边缘计算技术的一个重要应用领域。
在智能家居系统中，各种智能设备需要实时响应用户的指令，例如智能音箱、智能灯泡、智能门锁等。
EC技术可以将这些智能设备的数据处理和存储功能从云端转移到离用户更近的边缘设备上，以提高数据处理速度和降低延迟。
同时，EC技术还可以提高智能设备的安全性，保护用户的隐私数据。
2. 智能医疗智能医疗是边缘计算技术的另一个重要应用领域。
在智能医疗系统中，各种医疗设备需要实时响应医生的指令，例如心电图仪、血压计、呼吸机等。
EC技术可以将这些医疗设备的数据处理和存储功能从云端转移到离医生更近的边缘设备上，以提高数据处理速度和降低延迟。
同时，EC技术还可以提高医疗设备的安全性，保护患者的隐私数据。
3. 智能交通智能交通是边缘计算技术的另一个重要应用领域。
在智能交通系统中，各种交通设备需要实时响应交通管理部门的指令，例如交通信号灯、车辆识别设备、路面监测设备等。
EC 技术可以将这些交通设备的数据处理和存储功能从云端转移到离交通管理部门更近的边缘设备上，以提高数据处理速度和降低延迟。
同时，EC技术还可以提高交通设备的安全性，保护交通数据的安全性。
人工智能边缘计算的术语
人工智能边缘计算的术语人工智能边缘计算（Artificial Intelligence Edge Computing）涉及了许多术语，下面列举了一些较常见的：1. 边缘计算（Edge Computing）：边缘计算是指在数据源附近或数据产生的地方进行计算和数据处理，而不是将数据发送到中心化的云计算或数据中心进行处理。
2. 边缘设备（Edge Devices）：边缘设备是指在边缘网络中的终端设备，例如智能手机、传感器、摄像头、工业控制器等。
3. 边缘节点（Edge Nodes）：边缘节点是云计算架构中，位于边缘网络的计算节点，用于处理边缘设备产生的数据。
4. 本地推理（Local Inference）：本地推理是指在边缘设备上进行机器学习模型的推理计算，避免将所有数据发送到云端进行处理。
5. 云推理（Cloud Inference）：云推理是指将数据发送到云端进行机器学习模型的推理计算。
6. 边缘智能（Edge Intelligence）：边缘智能指在边缘设备上运行的机器学习和人工智能算法，使得边缘设备具备智能判断和决策的能力。
7. 分布式边缘计算（Distributed Edge Computing）：分布式边缘计算是指在边缘网络中通过多个边缘节点进行分布式计算和数据处理。
8. 边缘数据中心（Edge Data Centers）：边缘数据中心是在边缘地区布置的小型数据中心，用于存储和处理边缘计算产生的数据。
9. 边缘网络（Edge Network）：边缘网络是指连接边缘设备和边缘节点的网络，可以包括无线网络、有线网络和传感器网络等。
10. 时延（Latency）：时延是指数据从传输起点到达终点所需的时间，对于边缘计算，较低的时延可以减少数据传输时间。
11. 带宽（Bandwidth）：带宽是指网络中可以传输数据的最大速率，对于边缘计算，较大的带宽可以提高数据传输的效率。
12. 数据预处理（Data Preprocessing）：数据预处理是指在数据被发送到云端或边缘设备之前，对数据进行清洗、转换或重新组织的过程。
边缘计算介绍
边缘计算介绍引言概述边缘计算作为一种新兴的计算模式，以其低延迟、高带宽、隐私保护等特点，引起了广泛的关注和研究。
它将计算和数据处理功能从云端转移到离终端设备更近的地方，如边缘网关、路由器等，实现了更快速的数据处理和更高效的资源利用。
本文将从边缘计算的基本概念、关键技术和广泛应用等方面进行详细的阐述。
正文内容1. 边缘计算的基本概念1.1 定义边缘计算是一种在网络边缘或物理边缘提供计算能力和服务的分布式计算模式。
它将计算资源更靠近终端设备，使得数据处理和响应时间大大减少。
1.2 特点边缘计算的主要特点包括低延迟、高带宽、隐私保护等。
通过将大部分计算任务在边缘设备上进行处理，可以降低数据传输延迟，提高用户体验。
1.3 优势边缘计算具有资源可用性、负载均衡、数据安全性等优势。
它可以更好地满足物联网、车联网等应用中对实时性和稳定性的要求。
2. 边缘计算的关键技术2.1 边缘计算节点搭建边缘计算系统时，需要选择适当的边缘计算节点。
常见的边缘计算节点包括边缘网关、边缘服务器、边缘设备等。
2.2 边缘计算架构边缘计算架构是指在边缘网络中，各个边缘计算节点之间的组织结构和交互方式。
常见的边缘计算架构有分层架构、边缘云架构等。
2.3 网络通信技术边缘计算中的网络通信技术主要包括无线通信技术、网络协议等。
如5G技术的发展将为边缘计算提供更高速度和更低延迟的网络通信支持。
2.4 数据安全与隐私保护边缘计算中的数据安全和隐私保护是一个重要的问题。
需要采取相应的加密算法、访问控制机制等来保障数据的安全性和隐私性。
3. 边缘计算的广泛应用3.1 物联网物联网是边缘计算的一个重要应用领域。
通过将计算资源和数据处理功能放置在离终端设备更近的位置，可以实现对大规模物联网设备的实时监控和数据分析。
3.2 车联网边缘计算在车联网中的应用主要体现在实时导航、车辆诊断、交通监控等方面。
通过在边缘计算节点上进行数据处理和决策，可以提高车辆信息处理的效率和准确性。
边缘计算是什么意思
边缘计算是什么意思一、概念介绍因为刚接触这个概念时，很多人都会有一个感觉，觉得这个边缘计算和云计算有些类似。
所以，开始之前，先对二者的概念进行一个对比：云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
边缘计算指的是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。
所以，我们可以看出，边缘计算的概念是建立在云计算的基础上的。
边缘结点指的就是在数据产生源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的结点。
比如，手机就是人与云中心之间的边缘结点，网关是智能家居和云中心之间的边缘结点。
在理想环境中，边缘计算指的就是在数据产生源附近分析、处理数据，没有数据的流转，进而减少网络流量和响应时间。
二、边缘计算在开始正式科普之前，请大家首先在大脑里勾画一张图，就是一张人类大脑神经网络图。
把云计算看作是大脑，那么边缘计算就像是大脑输出的神经触角，这些触角连接到各个终端运行各种动作。
如果云计算是把握整体，那么边缘计算就更专注于局部。
边缘计算的优势就显而易见：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。
简单效率高：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。
边缘计算及建设方案
边缘计算及建设方案目录1. 边缘计算概述 (3)1.1 定义与特点 (3)1.1.1 边缘计算定义 (5)1.1.2 与传统云计算的对比 (6)1.2 发展历程 (8)1.3 应用领域 (8)1.3.1 工业自动化 (10)1.3.2 智能交通 (12)1.3.3 医疗健康 (13)1.3.4 娱乐产业 (15)2. 边缘计算架构 (17)2.1 设备层 (18)2.1.1 传感器与执行器 (19)2.1.2 物联网设备 (20)2.2 网关层 (22)2.2.1 边缘网关功能 (23)2.2.2 数据预处理 (25)2.3 云服务层 (26)2.3.1 数据存储与分析 (28)2.3.2 机器学习与人工智能 (29)3. 边缘计算建设方案 (31)3.1 规划与设计 (33)3.1.1 需求分析 (34)3.1.2 架构设计 (36)3.1.3 技术选型 (38)3.2 实施步骤 (39)3.2.1 硬件部署 (41)3.2.2 软件集成 (43)3.2.3 测试与优化 (44)3.3 安全与隐私保护 (45)3.3.1 数据加密 (46)3.3.2 访问控制 (47)3.3.3 隐私政策制定 (48)4. 案例分析 (50)4.1 某智能制造边缘计算案例 (51)4.1.1 背景介绍 (53)4.1.2 方案实施 (54)4.1.3 成效评估 (55)4.2 某智能交通边缘计算案例 (57)4.2.1 背景介绍 (58)4.2.2 方案实施 (59)4.2.3 成效评估 (59)5. 未来展望 (61)5.1 技术发展趋势 (62)5.2 行业应用前景 (63)5.3 政策与标准制定 (65)1. 边缘计算概述边缘计算指的是将数据处理、分析和应用逻辑部署到靠近数据源的边缘节点，例如：用户设备、物联网传感器、网关路由器等。
与云计算相比，边缘计算的特点是处理靠近用户端，数据传输距离短，带宽占用低。
边缘计算、
边缘计算、
边缘计算是一种新型的计算模式，它将数据存储、处理和分析的
功能移到距离数据来源更近的网络边缘，从而提高了数据处理的效率
和速度。
边缘计算的应用非常广泛，它可以用于智能制造、智能交通、智能城市等各种领域。
边缘计算的核心概念是将计算资源尽可能地移到离数据来源最近
的地方，从而减少数据传输的时间和成本。
它采用了一系列技术，包
括缓存、压缩、加速、虚拟化等，可以将数据处理能力从云端向网络
边缘移动。
边缘计算的好处不仅可以提高数据处理的速度和效率，还可以减
少网络带宽的占用，降低数据传输的成本。
它还具有更好的安全性和
可靠性，因为数据处理和存储都在网络边缘完成，可以避免数据在传
输过程中被窃取或丢失的风险。
总之，边缘计算是一种新型的计算模式，它能够将计算资源尽可
能地移到离数据来源最近的地方，提高了数据处理的效率和速度，同
时还具有更好的安全性和可靠性。
具体如何应用，需要结合不同领域
的实际需求进行具体的设计和实现。
边缘计算知识介绍
边缘计算可在来源附近就地高效地处理大量数据，减少 Internet 带宽使用。成本 得以缩减的同时，还可确保远程应用程序的高效使用。此外，用户无需将数据传 输至公有云即可处理数据，从而提高了敏感数据的安全性。
边缘计算不仅可以解决联网设备自动化的问题，且对数据传输量的要求降低，能 够在云计算的基础上消除数据存储及数据传输的瓶颈。未来，随着物联网等技术 的高速发展，边缘计算作为其关键技术也将会获得巨大的成功。
五、边缘计算的未来
边缘计算将会如何发展?随着越来越多的终端用户通过边缘计算来提高性能、功 能，我们将会看到边缘计算的爆炸式增长。边缘计算可加速数据流生成，包括毫 无延迟的实时数据处理。智能应用程序和设备得以在数据创建之时进行即时相应， 从而减少延迟时间。这对自动驾驶汽车等技术及企业发展来说至关重要。
四、边缘计算的优势
分布式和低延时计算
对终端设备的数据进行筛选，不必每条原始数据都传送到云，充分利用设备 的空闲资源，在边缘节点处过滤和分析，节能省时。
减缓数据爆炸，网络流量的压力，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。
智能化（Edge intelligence）
云计算承载着业界的厚望，业界曾普遍认为，未来计算功能将完全放在云端。但 是随着接入设备的增长，在传输数据、获取信息时，带宽越来越捉襟见肘，尤其 是随着物联网的发展，云计算在应对联网设备和智能设备增长的大潮下逐渐不能 满足需求。搭配了分布式的边缘计算之后，通过智能路由等设备和技术，在不同 设备之间传输数据可以有效减少网络流量，降低数据中心的负荷。
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边缘计算
在很多情况下，边缘计算和云计算是共生关系。
云计算这个词，想必大部分人都听说过，也大致明白它的作用。
简单来说，云计算是计算服务的集中化，以最简单的形式利用共享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。
除了云计算之外，边缘计算这个词，现在也越来越多地出现在我们身边。
那么，究竟什么是边缘计算呢？
边缘计算，是一种分散式运算的架构。
在这种架构下，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。
或者说，边缘运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。
边缘计算涵盖非常广泛的技术，包括点对点、网格计算、雾计算、区块链和内容传输网络（CDN），边缘计算在移动领域深受欢迎，现在几乎遍及各行各业。
边缘计算和云计算的关系
在很多情况下，边缘计算和云计算是共生关系。
随着物联网、虚拟现实、增强现实等技术的发展与应用，未来将会出现数据大爆炸的状况。
完全依赖云计算来进行数据传输和处理，将会造成巨大的网络延迟。
边缘计算将数据在边缘节点进行处理能够有效减少数据的传输和处理，但通过云计算的远程存储仍然至关重要。
云计算承载着业界的厚望。
业界曾普遍认为，未来计算功能将完全放在云端。
但是随着接入设备的增长，在传输数据、获取信息时，带宽越来越捉襟见肘，尤其是随着物联网的发展，云计算在应对联网设备和智能设备增长的大潮下逐渐不能满足需求。
搭配了分布式的
边缘计算之后，通过智能路由等设备和技术，在不同设备之间传输数据可以有效减少网络流量，降低数据中心的负荷。
边缘计算的可扩展性和弹性
边缘计算的分布式架构意味着随着延迟的降低，它能够提高弹性，降低网络负载，并且更加容易实现可扩展。
边缘计算的数据处理从数据源就已经开始了，一旦完成了数据处理，只需要发送需要进一步分析的数据。
这大大减少了组网需求和集中式服务的瓶颈。
此外对于其他的边缘位置或者在设备上缓存数据的潜力，用户可以避免中断并提高系统的弹性。
这减少了扩展集中式服务的需求，因为它们需要处理的流量相对较少，可以节省成本、降低设备复杂性和管理。
边缘计算的未来
边缘计算将会如何发展呢？
随着越来越多的终端用户通过边缘计算来提高性能、功能，我们将会看到边缘计算的爆炸式增长。
边缘计算可加速数据流生成，包括毫无延迟的实时数据处理。
智能应用程序和设备得以在数据创建之时进行即时相应，从而减少延迟时间。
这对自动驾驶汽车等技术及企业发展来说至关重要。
边缘计算可在来源附近就地高效地处理大量数据，减少Internet带宽使用。
成本得以缩减的同时，还可确保远程应用程序的高效使用。
此外，用户无需将数据传输至公有云即可处理数据，从而提高了敏感数据的安全性。
边缘计算不仅可以解决联网设备自动化的问题，且对数据传输量的要求降低，能够在云计算的基础上消除数据存储及数据传输的瓶颈。
未来，随着物联网等技术的高速发展，边缘计算作为其关键技术也将会获得巨大的成功。