边缘计算
边缘计算技术快速上手教程
边缘计算技术快速上手教程边缘计算是一种基于网络边缘的分布式计算模式，旨在将计算资源和数据处理能力尽可能地靠近数据源或终端设备，以提供即时的计算和处理能力。
边缘计算技术的快速上手对于如今不断增长的物联网和移动设备产生的大规模数据处理需求至关重要。
本文将为您介绍边缘计算技术的基本概念和应用，并提供快速上手教程。
一、边缘计算的基本概念边缘计算将计算资源和服务从传统云计算中心向网络边缘靠拢，近距离提供数据处理、计算和存储能力。
边缘计算的核心理念是将计算任务尽可能地放置在距离数据源更近的位置，减少数据传输延迟和带宽消耗，提高即时性和用户体验。
边缘计算技术的基本特点包括：1. 近距离：计算资源和服务尽可能靠近数据源或终端设备，减少数据传输距离和时延。
2. 分布式：边缘节点组成的分布式计算网络，可支持大规模的并行计算和数据处理。
3. 弹性扩展：边缘节点具备灵活的资源扩展能力，可根据实时需求进行快速扩容和削减。
4. 安全保密：边缘计算具备本地数据处理能力，可以在数据源附近进行加密和安全存储，减少数据泄露风险。
二、边缘计算的应用场景边缘计算技术广泛应用于各种领域，如智能制造、智能交通、智慧城市、物联网以及移动互联网应用等。
以下是一些典型的应用场景：1. 智能制造：边缘计算可以在工厂车间附近的计算节点上对生产线数据进行实时分析，提高生产效率和质量控制。
2. 智能交通：利用边缘计算技术，可以在道路边缘设备上进行实时的车辆监控和交通流优化，提高交通管理的效率和安全性。
3. 智慧城市：边缘计算可用于城市中的公共设施监测和能源管理，在低延迟的条件下智能化城市基础设施。
4. 物联网：边缘计算可以提供实时的数据采集和处理能力，支持物联网设备之间的通信和智能决策。
5. 移动互联网应用：利用边缘计算技术，可以在移动设备附近的边缘节点上实现低延迟的内容分发和数据处理，提高用户体验。
三、边缘计算技术的快速上手教程要在边缘计算技术领域快速上手，您需要掌握以下几个重要步骤：1. 了解边缘计算平台和框架：边缘计算平台和框架是进行边缘计算开发的关键工具。
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。
简述边缘计算的特点
简述边缘计算的特点
1. 低延迟：边缘计算将数据处理和计算推向网络边缘，避免了将数据发送到远程云服务器进行处理的时间延迟，从而大大减少了数据传输和响应时间。
2. 高带宽：边缘计算采用了分布式计算架构，能够在多个边缘节点之间共享计算和存储资源，提供更高的带宽和吞吐量。
3. 数据隐私和安全性：边缘计算将数据处理和存储推向离用户更近的边缘设备，减少了数据在网络传输中的暴露风险，同时可以在边缘设备上进行数据加密和安全认证，保护数据的隐私和安全。
4. 离线工作能力：边缘设备具有一定的计算和存储能力，可以在断网或网络不稳定的环境下独立工作，提供实时的数据处理和决策能力。
5. 适应多样化需求：边缘计算可以根据不同的应用需求，灵活地部署和配置边缘节点，满足不同终端设备、不同应用场景和业务需求的要求。
6. 弹性扩展性：边缘计算可以根据实际需求对计算和存储资源进行扩展和调整，以满足大规模数据处理和高并发访问的要求。
7. 节能环保：边缘计算可以将部分计算任务从传统的云数据中心转移到边缘设备上，减少了数据中心的能耗和碳排放，有助于节能环保。
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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）。
而其计算对象，则主要定义的了四个领域，第一个是设备域的问题，[1] 出现的纯粹的IoT设备，跟自动化的I/O采集相比较而言，有不同但也有重叠部分。
那些可以直接用于在顶层优化，而并不参与控制本身的数据，是可以直接放在边缘侧完成处理；第二个是网络域。
在传输层面，直接的末端IoT数据、与来自自动化产线的数据，其传输方式、机制、协议都会有不同，因此，这里要解决传输的数据标准问题，当然，在OPC UA架构下可以直接的访问底层自动化数据，但是，对于Web数据的交互而言，这里会存在IT与OT之间的协调问题，尽管有一些领先的自动化企业已经提供了针对Web方式数据传输的机制，但是，大部分现场的数据仍然存在这些问题。
第三是数据域，数据传输后的数据存储、格式等这些数据域需要解决的问题，也包括数据的查询与数据交互的机制和策略问题都是在这个领域里需要考虑的问题。
最后一个，也是最难的应用域，这个可能是最为难以解决的问题，针对这一领域的应用模型尚未有较多的实际应用。
边缘计算联盟ECC对于边缘计算的参考架构的定义，包含了设备、网络、数据与应用四域，平台提供者主要提供在网络互联（包括总线）、计算能力、数据存储与应用方面的软硬件基础设施。
边缘计算参考架构1.0 而从产业价值链整合角度而言，ECC提出了CROSS，即在敏捷联接（Connection）的基础上，实现实时业务（Real-time）、数据优化（Data Optimization）、应用智能（Smart）、安全与隐私保护（Security），为用户在网络边缘侧带来价值和机会，也就是联盟成员要关注的重点。
1.4 计算的本质
自动化事实上是一个以“控制”为核心。
控制是基于“信号”的，而“计算”则是基于数据进行的，更多意义是指“策略”、“规划”，因此，它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。
就像对全国的高铁进行调度的系统一样，每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整，它是基于时间和节点的运筹与规划问题。
边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。
简单地说，传统自动控制基于信号的控制，而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。
值得注意的是，边缘计算、雾计算虽然说的是低延时，但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言，仍然是非常大的延迟的，边缘计算所谓的“实时”，从自动化行业的视角来看——很不幸，依然被归在“非实时”的应用里的。
云计算—边缘计算区分处理数据：边缘计算“边缘计算”产业
边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术，“Edge”这个概念的确较早为包括ABB、B&R、Schneider、KUKA这类自动化/机器人厂商所提及，其本意是涵盖那些“贴近用户与数据源的IT资源”。
这是属于从传统自动化厂商向IT厂商延伸的一种设计。
自动化厂商提及计算，都是表现出与IT融合的一种趋势，并且同时具有边缘与泛在的概念在其中。
IT与OT事实上也是在相互渗透的，自动化厂商都已经开始在延伸其产品中的IT能力，事实上IT技术也开始在其产品中集成总线接口、HMI功能的产品，以及工业现场传输设备网关、交换机等产品。
IoT被视为未来快速成长的一个领域，包括最前沿的已经出现了各种基于Internet的技术。
因此新一个产业格局呼之欲出。
但是，边缘计算/雾计算要落地，尤其是在工业中，“应用”才是最为核心的问题，所谓的IT与OT的融合，更强调在OT侧的应用，即运营的系统所要实现的目标。
1.5 大融合下的大分工
在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。
就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行最优的设备排产排程，这是APS 或者广义MES的基本任务单元，需要大量计算。
这些计算是靠具体MES厂商的软件平台，还是“边缘计算”平台—基于Web技术构建的分析平台，在未来并不会存在太多差别。
从某种意义上说MES系统本身是一种传统的架构，而其核心既可以在专用的软件系统，也可以存在于云、雾或者边缘侧。
在这样的应用场景，总体而言，在整个智能制造、工业物联网的应用中，各自分工如下。
自动化厂商提供“采集”，包括数据源的作用，这是利用自动化已经在分布式I/O采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、质量等
原生“信息”。
边缘计算（橙色部分）的连接架构ICT厂商则提供“传输”，实现工业连接。
因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面，ICT厂商有其传统优势，包括成本方面，已经云平台的优势。
传统工业企业的业务经验和知识，则为分析软件（独立的或者企业内部）厂商提供“分析”的依据。
这些业务过程的理解，仍然是必不可少。
产业链的协同，终极目标，仍然是解决“质量、成本、交付”的核心问题。