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）。
边缘计算介绍PPT课件
第四步：设置时间阈值为T，根据时间阈值T控制边缘计算节点的开闭，以节 约能源。
由于业务到达具有一定的随机性，为了减少边缘计算节点的能源浪费， 在边缘计算节点设置一时间阈值T,将其称为开关延迟期，边缘计算节点在服 务完相应业务之后，判断在T时间内是否有业务到达，若在T时间内无业务到 达，则将该边缘计算节点的业务通道关闭，当有业务到达时再开启，若在T 时间内有业务到达，则保持该边缘计算节点的业务通道开启。
中1 i,j m n ，对于是否有批量事件到达有两种情况，若有批量强度为 k
的事件到达，其概率为 pij k ，若没有事件到达且 i j时，其概率为 pij 0。 其中 pij 0为从i 状态到 j 状态没有包流入的概率，pij k 为从i 状态到 j 状态有k
包流入的概率。
• 3 一种基于边缘计算的用户业务排队优化方法
具体实现步骤： 第一步：业务分类； 第二步：建立批量到达模型并采用批量到达模型
对业务到达进行概率估计； 第三步：根据批量到达模型获得边缘计算节点的
服务参数，然后根据边缘计算节点的服务参数选择 边缘节点；
第四步：设置时间阈值为T，根据时间阈值T控制 边缘计算节点的开闭，以节约能源。
包分类器
批量到达排队
M
m1
0
L Dminch,n
L D minch1,n
L
Dminch2,n
M
M
L Dminchm1,n
L
0
其中，D 为批量到达率，以 Dmin m,n为例，其为到达状态 m 的最大批量到达率，D k 为
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。
边缘计算介绍
边缘计算：让数据离用户更近随着物联网、5G等技术的发展，人们的生活方式和工作方式都发生了巨大的变化。
然而，这些技术所带来的数据量也越来越庞大，传统的云计算已经无法满足人们对数据处理速度和延迟的要求。
因此，边缘计算应运而生。
一、什么是边缘计算？边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算和数据存储放在离数据源头更近的地方，如边缘设备、路由器、网关等，以减少数据传输的延迟和网络拥塞，提高数据处理的效率和安全性。
与传统的云计算相比，边缘计算更加注重数据的本地处理和分析，可以在本地完成大部分的计算任务，减少对云端的依赖，同时也能更好地保护数据的隐私和安全。
二、边缘计算的应用场景1.智能家居随着智能家居设备的普及，人们对于家庭安全、环境控制、娱乐等方面的需求也越来越高。
边缘计算可以帮助智能家居设备更好地处理和分析数据，实现更加智能化的控制和管理。
例如，智能音箱可以通过语音识别技术和本地数据处理，实现更加准确和快速的语音交互。
2.工业制造工业制造领域对于数据的处理和分析要求非常高，而传统的云计算往往无法满足其实时性和稳定性的要求。
边缘计算可以将数据处理和分析放在工厂现场，实现更加高效和准确的生产管理。
例如，利用边缘计算技术，可以实现对机器设备的实时监测和维护，提高生产效率和产品质量。
3.智慧城市智慧城市需要大量的数据处理和分析，以实现城市交通、环境、公共安全等方面的智能化管理。
边缘计算可以将数据处理和分析放在城市各个节点，实现更加快速和准确的城市管理。
例如，利用边缘计算技术，可以实现对城市交通流量的实时监测和调度，减少交通拥堵和排放污染。
三、边缘计算的优势1.更快的数据处理速度边缘计算可以将数据处理和分析放在离数据源头更近的地方，减少数据传输的延迟和网络拥塞，提高数据处理的速度和效率。
2.更好的数据安全性边缘计算可以将数据处理和分析放在本地，减少对云端的依赖，同时也能更好地保护数据的隐私和安全。
3.更加灵活的部署方式边缘计算可以根据不同的应用场景和需求，灵活地部署在各个节点上，实现更加高效和准确的数据处理和分析。
什么是边缘计算
什么是边缘计算
边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务；目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽”。
通俗地说：边缘计算本质上是一种服务，就类似于云计算、大数据服务，但这种服务非常靠近用户；为什么要这么近？目的是为了让用户感觉到刷什么内容都特别快。
边缘计算着重要解决的问题，是传统云计算（或者说是中央计算）模式下存在的高延迟、网络不稳定和低带宽问题。
举一个现实的例子，几乎所有人都遇到过手机APP 出现“无法访问错误”的情况，这样的一些错误就和网络状况、云服务器带宽限制有关系。
由于资源条件的限制，云计算服务不可避免收到高延迟、和网络不稳定带来的影响，但是通过将部分或者全部处理程序迁移至靠近用户或数据收集点，边缘计算能够大大减少在云中心模式站点下给应用程序所带来的影响。
什么是边缘计算
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。
简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。
目录•为什么需要边缘计算？•边缘计算VS 云计算•边缘计算是如何工作的？•边缘计算的典型应用为什么需要边缘计算？物联网技术的快速发展，使得越来越多具备独立功能的普通物体实现互联互通，实现万物互联。
得益于物联网的特征，各行各业均在利用物联网技术快速实现数字化转型，越来越多的行业终端设备通过网络联接起来。
然而，物联网作为庞大而复杂的系统，不同行业应用场景各异，据第三方分析机构统计，到2025年将有超过千亿的终端设备联网，终端数据量将达300ZB，如此大规模的数据量，按照传统数据处理方式，获取的所有数据均需上送云计算平台分析，云计算平台将面临着网络时延高、海量设备接入、海量数据处理难、带宽不够和功耗过高等高难度挑战。
为了解决传统数据处理方式下时延高、数据实时分析能力匮乏等弊端，边缘计算技术应运而生。
边缘计算技术是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。
简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中激进型分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。
边缘计算VS 云计算边缘计算的概念是相对于云计算而言的，云计算的处理方式是将所有数据上传至计算资源集中的云端数据中心或服务器处理，任何需要访问该信息的请求都必须上送云端处理。
因此，云计算面对物联网数据量爆发的时代，弊端逐渐凸显：•云计算无法满足爆发式的海量数据处理诉求。
随着互联网与各个行业的融合，特别是在物联网技术普及后，计算需求出现爆发式增长，传统云计算架构将不能满足如此庞大的计算需求。
•云计算不能满足数据实时处理的诉求。
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。
深入理解边缘计算的基本概念与技术
深入理解边缘计算的基本概念与技术边缘计算是一种新兴的计算范式，它将计算资源从数据中心移动到接近数据源的边缘设备上，以便更快地处理数据并提供更好的用户体验。
边缘计算的概念和技术在近年来得到了广泛的关注和应用，它在物联网、5G通信、工业自动化等领域都有着重要的作用。
本文将从基本概念、技术架构、应用场景和发展趋势等方面深入探讨边缘计算，以期帮助读者全面了解边缘计算的基本原理和特点。
一、边缘计算的基本概念边缘计算的概念最早由微软提出，它是指在网络边缘进行数据处理和存储，而不是将所有数据传输到云端数据中心进行处理。
边缘计算的目标是将计算资源靠近数据源，以便更快地响应和处理数据，并将数据传输量减少到最小，从而提高数据传输的效率和速度。
边缘计算的基本概念包括以下几个方面：1.离散性边缘计算是一种分布式的计算范式，它通过在网络边缘节点上进行数据处理和存储，将计算资源分布到接近数据源的位置，从而实现更高效的数据处理和响应。
与传统的集中式计算模式相比，边缘计算更加灵活和高效。
2.实时性边缘计算强调实时响应和处理，它能够更快地处理数据并提供实时的服务。
通过将计算资源靠近数据源，边缘计算可以在接近数据产生的地方进行实时的数据处理和分析，从而更好地满足实时性的需求。
3.数据感知性边缘计算强调对数据的感知和理解，它能够更好地理解和识别数据，并根据实时数据的变化进行动态调整和优化。
通过感知数据的特征和变化，边缘计算可以更好地实现个性化的服务和优化的数据处理。
4.网络边缘边缘计算是在网络边缘进行数据处理和存储，它涉及到网络边缘节点的部署和管理。
边缘计算的关键是将计算资源部署到接近数据源的位置，并通过网络边缘节点进行数据处理和存储，从而实现更高效的数据处理和响应。
二、边缘计算的技术架构边缘计算的技术架构包括边缘设备、边缘节点、边缘平台和边缘应用等组成部分。
1.边缘设备边缘设备是指部署在网络边缘的终端设备，它包括传感器、摄像头、智能手机、物联网设备等。
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4. 边缘计算、云计算、雾计算比较
边缘计算、云计算、雾计算比较图
5应用前景
车联网
MEC 可以将汽车云分散部署到网络边缘的移动基站中，在靠近网络边缘的 基站中为应用程序提供服务器，使数据的处理尽可能靠近车辆和道路传感 器，从而减少数据的往返时间。移动边缘计算的服务器端应用可以直接从 车辆和路面传感器的应用程序中获取本地消息，使得附近汽车可以在20ms 内接收预警，驾驶员将有更多反应时间并处理突发情况，比如躲避危险、 减速行驶或改变线路等。
3.参考架构
边缘计算参考框架图
3.参考架构
参考架构基于模型驱动的工程方法（Model-Driven Engineering MDE）
进行设计。 基于模型可以将物理和数字世界的知识模型化， 从而实现：
1）物理世界和数字世界的协作 对物理世界建立实时、 系统的认知模型。
2）跨产业的生态协作
基于模型化的方法， ICT和各垂直行业可以建立和复用本领域的知识模 型体系。 3）减少系统异构性， 简化跨平台移植 系统与系统之间、 子系统与子系统之间、 服务与服务之间、新系统与 旧系统之间等基于模型化的接口进行交互， 简化集成。 4）有效支撑系统的全生命周期活动 包括应用开发服务的全生命周期、 部署运营服务的全生命周期、 数据 处理服务的全生命周期、 安全服务的全生命周期等。
1、联接的海量与异
构（Connection） 2、业务的实时性 （Real-time） 3、数据的优化 （Optimization） 4、应用的智能性 （Smart） 5、安全与隐私保护 （Security）
2、数据第一入口
物理世界和数字世界 的桥
梁
3、约束性
工业现场恶劣条件对边缘计 算设备提出要求
行业现状
以大数据、 机器学习、 深度学习为代表的智能技术已经在语音识 别、 图像识别、 用户画像等方面得到应用， 在算法、 模型、 架 构等方面取得了较大的进展。 智能技术已经率先在制造、 电力、 交通、 医疗、 农业等行业开始应用， 对智能技术提出了新的需 求与挑战。 行业智能时代已经来临。
02
2.1定义
边 缘 计 算
姓
名
***
指导老师
***
1 研究背景 2 基本概念
3 参考架构
4 与云计算,雾计算比较 5 应用前景
1.选题背景
行业现状
01
行业现状这里可以输入行业现状这里可以输入行业现状这里全球 已经掀起行业数字化转型的浪潮， 数字化是基础， 网络化是支撑， 智能化是目标。 通过对人、物、 环境、 过程等对象进行数字化 产生数据， 通过网络化实现数据的价值流动， 以数据为生产要素， 通过智能化为各行业创造经济和社会价值。 智能化是以数据的智 能分析为基础， 从而实现智能决策和智能操作， 并通过闭环实现 业务流程的持续智能优化。
5应用，引入了大量 的智能终端，在云端进 行集中式管理对IT基础设施提出了过高的要求。提出了一种将边缘计算技 术应用于自动需求响应业务的设想，并基于欧洲电信标准化协会提出的边 缘计算框架，依据 IEC 62939 智能电网用户接口的标准划分，设计了自动 需求响应边缘计算节点的分层架构模型。
谢
谢
观
看
理论依据
边缘计算（Edge Computing）：边缘计算指 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
定 义
边 缘 计算
提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连 接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与 隐私保护等方面的关键需求。
万物联网应用需求的发展催生了边缘式大
4、分布性
边缘计算实际部署天然具备 分布式特征
5、融合性
OT和ICT的融合是行业数字
化转型的重要基础。
2.3边缘计算的难点
这些成本最后都需要用户买单， 用户难以接受那么多东西都要配 一台主机。
主要问 题一
主要问 题二
与云计算相比，边缘计算的资源 太有限了，而且开发只能用C++。
主要问 题三
由于工作环境不同而引起的问题 无法统一解答。
数据处理模式，即边缘计算模型，其能在网络 边缘设备上增加执行任务计算和数据分析的处 理能力，将原有的云计算模型的部分或全部计 算任务迁移到网络边缘设备上，降低云计算中 心的计算负载，减缓网络带宽的压力，提高万 物互联时代数据的处理效率。
2.2 基本特点及属性
基本特点和属性
1、联接性
边缘计算的基础
边缘计算CROSS价值