云计算+边缘计算
云计算与边缘计算的关系是什么
云计算与边缘计算的关系是什么1. 引言云计算和边缘计算是当前热门的两种计算模式。
云计算注重数据的集中处理和分析，而边缘计算则将计算能力和存储资源推向离用户更近的边缘节点。
两者在不同场景下有着各自的优点和适用性。
本文将分析云计算和边缘计算的关系，探讨它们的联系和互补性。
2. 云计算和边缘计算的定义2.1 云计算云计算是一种基于互联网的计算模式，它通过将计算资源（包括计算能力、存储资源和应用程序）集中部署到数据中心，以服务的形式提供给用户。
用户可以通过网络随时随地访问和使用这些资源，无需关心底层的基础设施和维护工作。
2.2 边缘计算边缘计算是一种将计算能力和存储资源推向离用户更近的边缘节点的计算模式。
边缘节点可以是终端设备、边缘服务器或网关设备。
边缘计算注重在离用户更近的地方进行数据处理和应用部署，以提供实时性和低延迟的计算服务。
3. 云计算和边缘计算的关系云计算和边缘计算都是为了更好地满足用户对计算资源的需求而产生的两种不同的计算模式。
它们有一定的关系和联系，可以相互补充和支持。
3.1 数据处理能力的分布云计算通常将计算资源集中部署在数据中心中，可以提供强大的计算和存储能力，适用于大规模的数据处理和分析。
而边缘计算将计算能力推向离用户更近的边缘节点，可以对实时性要求较高的数据进行处理。
云计算和边缘计算可以根据数据的特点和处理要求，合理分配计算任务，实现数据处理能力的最优化分布。
3.2 数据协同和迁移云计算和边缘计算之间存在数据协同和迁移的关系。
边缘节点可以将一部分数据进行初步处理和过滤，然后将部分结果上传到云端进行更复杂的分析和运算。
同时，云计算也可以将分析结果迁移回边缘节点，以支持本地实时决策和响应。
数据的协同和迁移可以通过云计算和边缘计算的结合来实现更加灵活和高效的数据处理和决策。
3.3 弹性和灵活性云计算和边缘计算的结合具有弹性和灵活性。
云计算可以根据用户需求动态调整资源的分配和规模，实现弹性扩展。
云计算与边缘计算的结合
云计算与边缘计算的结合云计算和边缘计算是当今信息技术领域中的两个热点概念，它们旨在通过不同的方式处理和存储数据。
云计算是一种基于互联网的计算模式，通过集中的数据中心提供计算能力和存储服务。
边缘计算则是将计算和存储资源移到离数据产生源头更近的位置，以减少数据传输延迟和带宽需求。
在某些情况下，云计算和边缘计算可以结合起来，以发挥各自的优势，提供更加高效和可靠的计算服务。
一、云计算云计算通过网络提供计算和存储资源，使用户可以通过互联网访问和利用这些资源。
它的优点包括弹性扩展、低成本、高可靠性和易管理等。
由于云计算使用了集中的数据中心来提供服务，数据传输时延较高，因此对于一些实时性要求较高的应用场景可能存在一定的局限性。
二、边缘计算边缘计算是一种将计算和存储资源靠近数据产生源头的计算模式。
它的主要特点是低延迟和更大的带宽，可以更快地响应用户需求。
边缘计算可以将计算任务和数据处理从云端转移到离用户更近的位置，例如智能手机、物联网设备或边缘服务器等。
边缘计算适用于需要快速响应和高实时性的应用场景，例如智能城市、自动驾驶等。
三、云计算与边缘计算的结合云计算和边缘计算各有其优势，但在某些情况下，结合两者可以实现更好的性能和效果。
首先，边缘计算可以通过将部分计算任务从云端转移到边缘设备，减少云端数据中心的负载，提高整体计算能力和响应速度。
同时，云计算可以为边缘设备提供弹性扩展和存储能力，以满足不断增长的需求。
其次，云计算可以为边缘设备提供更好的安全性和数据管理能力，减少数据丢失和泄露的风险。
结合云计算和边缘计算还可以促进数据的生命周期管理。
根据数据的特点和需求，可以将数据存储和处理分配到合适的位置。
对于实时性要求较高的数据，可以通过边缘计算进行处理和响应；而对于存储和分析需求较大的数据，则可以通过云计算进行批处理和离线分析。
这样的数据分布策略可以提高整体的计算效率和数据处理能力。
总之，云计算和边缘计算是当今信息技术领域中的重要概念，它们可以分别满足不同的应用需求。
云计算与边缘计算的关系与区别
云计算与边缘计算的关系与区别云计算和边缘计算是两个被广泛应用于现代计算领域的概念，两者都有着相互补充和对立的关系。
这篇文章将深入探讨云计算和边缘计算之间的关系与区别。
一、云计算的定义及特点云计算是一种基于互联网的计算服务模式，它强调数据中心资源的共享，可以方便地共享数据、软件和硬件资源，并提供按需使用计算能力和存储，以及通过网络访问通常需要在本地计算机上设置和维护的应用程序。
云计算有以下几个特点：1.无处不在的访问云计算服务在任何时间和任何地点都可以被访问和使用，只需要一个可靠的网络连接即可，无需担心关于硬件、存储或软件的设置和维护难题。
2.可变性和弹性云计算是一种根据需要增加或减少资源，能够帮助处理服务器需求的快速变化。
因此，用户可以通过灵活的支付模型（如按使用时间收费）获得资源。
3.高度可靠性云计算的服务通常处于高度安全的环境中，可以保证数据的机密性、完整性和可用性。
云供应商会实施各种措施保证用户用服务的安全性。
二、边缘计算的定义及特点边缘计算是一种新的计算机网络架构，能够将计算和数据处理推向关键应用程序和服务的边缘，这些应用和服务与云计算中的应用和服务不同，边缘计算是处理设备上的任务，可以在设备上处理或依靠云计算，增加了开发者和业务用户的选择权。
边缘计算有以下几个特点：1.低延迟边缘计算通过使设备能够直接处理数据并减少与云服务的往返时间，实现了更快的响应速度，具有很高的响应速度。
2.强大的局部资源边缘计算从本质上来说是区域性计算，更接近设备和用户，且直接与设备、传感器和智能设备合作，具有较强的局部性资源。
3.灵活性和安全性由于边缘计算可以在设备本身上执行计算任务和数据处理，因此可以更轻松地保护和管理敏感数据和隐私，并可以更好地适应多种不同的用例。
三、云计算和边缘计算的关系云计算和边缘计算可以看作是一个相互利用、相互支持的关系。
在现实世界的各种应用程序中，两者往往是相辅相成的。
云计算服务提供大量数据的存储和处理，而边缘计算可以处理在设备上本地处理的一些计算任务。
边缘计算与云计算的协同发展
边缘计算与云计算的协同发展随着数字化时代的到来，云计算和边缘计算作为两种重要的计算架构，在不同场景下展现出各自的优势。
然而，单独使用云计算或边缘计算往往无法满足现代应用和服务的需求，因此边缘计算与云计算的协同发展变得至关重要。
本文将探讨边缘计算与云计算的概念、特点以及二者之间如何协同发展，以及未来的发展方向和挑战。
1. 云计算与边缘计算概述1.1 云计算云计算是一种基于互联网的计算方式，通过网络提供各种服务，包括存储、数据库、软件等。
用户可以通过互联网按需获取这些资源，避免了传统方式中需要在本地维护硬件设备和软件的繁琐工作。
1.2 边缘计算边缘计算是一种将数据处理和存储功能从传统的集中式数据中心向数据源头靠近的架构，使得数据更接近终端用户。
通过在网络边缘部署服务器、存储和网络设备，边缘计算可以大大减少数据传输延迟，提高服务质量和响应速度。
2. 云计算与边缘计算的特点2.1 云计算的特点大规模弹性扩展：云计算能够根据用户需求灵活调整资源规模，实现弹性扩展。
集中管理和控制：资源集中管理在数据中心，便于统一监控和维护。
高性能计算：可以提供强大的处理能力和存储能力，适合处理大规模数据。
2.2 边缘计算的特点低延迟：数据处理更加靠近用户，降低了数据传输时延。
节约带宽：在边缘处理数据可以减少对网络带宽的需求。
安全性提升：避免将敏感数据传输到远程数据中心，有利于数据保密性。
3. 边缘计算与云计算的协同发展3.1 资源协同利用云计算和边缘计算可以实现资源的协同利用。
在一些对延迟敏感或者需要大规模运算的场景下，可以将部分任务交由边缘节点处理，减轻中心云的压力；而一些大规模数据存储和处理仍然交由云端完成。
3.2 数据协同处理针对IoT设备产生海量数据并需要实时处理与分析的需求，边缘计算可以对数据进行初步处理并筛选之后再传输到云端进行深度分析。
这样既减少了数据传输量，又保证了实时性和精确性。
3.3 安全与隐私协同保护在涉及隐私或安全等方面要求严格的场景下，可以在边缘节点进行部分加密或隔离操作，将敏感信息在本地处理不轻易传输到云端，从而保护用户隐私。
云计算+边缘计算
云计算+边缘计算在当今数字化的时代，云计算和边缘计算这两个概念正逐渐成为科技领域的热门话题。
它们的出现和发展，为我们的生活和工作带来了巨大的变革。
让我们先来了解一下云计算。
云计算就像是一个超级强大的“数字大脑”，它将大量的计算资源、存储资源和应用程序集中在远程的数据中心，通过网络为用户提供服务。
想象一下，你不再需要在自己的电脑上安装各种复杂的软件，只要有网络，你就可以随时随地访问云端的各种应用和数据。
这不仅节省了本地设备的存储空间，还让我们能够享受到更强大的计算能力和更丰富的功能。
云计算的优势是显而易见的。
首先，它具有高度的可扩展性。
当企业或个人的需求增加时，可以轻松地增加计算资源和存储空间，而无需担心硬件的升级和更换。
其次，云计算提供了可靠的数据备份和恢复功能，大大降低了数据丢失的风险。
再者，它能够实现资源的共享和优化利用，降低了成本。
然而，云计算也并非完美无缺。
由于数据需要通过网络传输到云端进行处理，这可能会导致延迟和网络拥塞，尤其是在处理对实时性要求较高的任务时。
比如，自动驾驶汽车需要在瞬间做出决策，如果数据传输的时间过长，就可能会造成严重的后果。
这时，边缘计算就登场了。
边缘计算就像是在“前线”的“小兵”，它将计算和数据存储能力推向更接近数据源的地方，也就是网络的边缘。
例如，在一个智能工厂中，传感器收集到的数据可以在本地的边缘设备上进行处理和分析，而无需将所有数据都发送到云端。
这样一来，不仅减少了数据传输的时间和成本，还提高了系统的响应速度和可靠性。
边缘计算的优点在于它能够满足实时性要求极高的应用场景。
比如，在医疗领域，远程手术需要毫秒级的响应时间，边缘计算可以确保手术设备能够即时处理和响应数据，保障患者的生命安全。
此外，边缘计算还能在网络不稳定或断开的情况下继续工作，保证了关键业务的连续性。
那么，云计算和边缘计算是如何相互协作的呢？其实，它们更像是一对默契的“合作伙伴”。
云计算负责处理大规模、复杂的任务，如长期的数据存储和分析，而边缘计算则专注于实时性强、数据量小的任务。
云计算的边缘计算节点
云计算的边缘计算节点随着物联网和大数据技术的快速发展，云计算在各个领域的应用日益广泛。
然而，传统的云计算模式存在延迟高、带宽消耗大等问题，无法满足对低延迟、高吞吐量和数据安全性要求较高的场景。
为了解决这些问题，边缘计算应运而生。
本文将介绍云计算的边缘计算节点，探讨其应用和发展前景。
一、边缘计算简介边缘计算是指将数据处理和存储能力推向靠近数据源的网络边缘，减少数据传输延迟和网络带宽消耗的一种计算模式。
边缘计算节点通常部署在靠近用户或数据产生源头的位置，可以是智能设备、网关、基站等。
边缘计算节点可以提供实时数据处理、本地存储和低延迟的应用服务。
二、边缘计算节点的功能1. 实时数据处理：边缘计算节点具备强大的计算和存储能力，能够实时处理大量的数据，并进行边缘智能分析，从而实现实时决策和反馈。
例如，在智能交通领域，边缘计算节点可以对道路交通流量进行实时分析，提供实时的路况信息，优化交通调度和导航。
2. 数据缓存和本地存储：边缘计算节点可以将数据缓存和存储在本地，避免大量的数据传输和云端存储的开销。
这不仅可以提高数据的安全性，还可以减少网络带宽的占用。
在工业自动化领域，边缘计算节点可以将传感器数据本地存储，实现实时监控和设备故障预测。
3. 边缘协同计算：边缘计算节点之间可以进行协同计算，共享计算资源和数据，提高计算效率和容错性。
例如，在智能城市中，不同的边缘计算节点可以共同完成城市交通监控、环境监测等任务，提供更准确、实时的服务。
三、边缘计算节点的应用场景1. 物联网：边缘计算节点可以部署在物联网设备或网关上，实现实时数据处理和本地存储。
例如，在智能家居中，边缘计算节点可以实时处理传感器数据，控制家电设备的运行。
2. 能源行业：边缘计算节点可以被用于智能电网、能源监测和管理等领域。
通过在能源发电、输电、配电等节点上部署边缘计算节点，可以实现对能源生产和消费的实时监控和调度。
3. 工业自动化：边缘计算节点在工业自动化领域有广泛应用。
云计算、边缘计算与大数据的关系
云计算、边缘计算与大数据的关系云计算、边缘计算和大数据是当前信息技术领域中非常重要的概念，它们之间存在密切的关联和互相促进的关系。
1. 云计算（Cloud Computing）：云计算是一种基于互联网的计算模式，通过虚拟化技术将计算资源、存储资源和服务进行统一管理和分配，用户可以按需获取计算资源和服务。
云计算提供了高效、可扩展和灵活的计算能力，使得用户可以通过互联网轻松访问和利用计算资源。
云计算可以为大数据处理提供强大的计算和存储能力，使得大数据分析和应用可以在弹性的云平台上进行。
2. 边缘计算（Edge Computing）：边缘计算是一种将计算和存储资源推送到接近数据源的边缘设备或边缘节点的计算模式。
边缘计算旨在将计算任务和数据处理尽可能地靠近数据源，减少数据传输延迟和网络带宽压力。
大数据通常会产生大量的数据，通过边缘计算可以在数据产生的地方进行初步的数据处理和分析，只将重要的数据或结果传输到云端进行进一步的处理和存储。
边缘计算可以提高大数据处理的实时性和效率。
3. 大数据（Big Data）：大数据是指规模庞大、类型多样且高速增长的数据集合。
大数据具有4V特征，即Volume（大量数据）、Velocity（高速流动的数据）、Variety（多样化的数据）和Value（价值密度低）。
大数据分析涉及从大数据集中提取、管理和分析有价值的信息和洞察，以支持决策和创新。
云计算和边缘计算提供了强大的计算和存储能力，可以帮助处理和分析大数据，挖掘其中潜在的价值。
综上所述，云计算提供了弹性和高效的计算和存储能力，为大数据处理提供了良好的基础设施。
边缘计算将计算和存储资源推送到数据源附近，提高了大数据处理的实时性和效率。
大数据分析和应用可以借助云计算和边缘计算的支持，发现数据中的有价值信息，并做出更好的决策和创新。
云计算边缘计算雾计算区别
云计算边缘计算雾计算区别云计算：云计算是将计算和存储资源集中在远程数据中心，并通过互联网提供服务和资源的模型。
云计算通过虚拟化技术将资源分配给用户，以实现灵活性、可扩展性和高性能。
用户可以根据需要快速获取计算和存储资源，而无需直接管理这些资源。
云计算提供了各种服务模型，包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。
边缘计算：边缘计算是一种将计算和存储资源推向接近终端设备的模型。
边缘计算将计算能力移动到离数据源最近的地方，以减少数据传输的延迟和带宽压力。
边缘计算的目标是提供实时数据处理和低延迟的服务。
边缘计算通常在本地设备、边缘服务器和边缘网关上执行计算任务，使得数据可以在边缘处理，而不需要将其发送到中心数据中心进行处理。
雾计算：雾计算是介于云计算和边缘计算之间的一种计算模型。
它将计算和存储资源部署在相对接近数据源的离散节点上。
雾计算可以在边缘设备、边缘服务器和数据中心之间建立连接。
雾计算提供了一种灵活的计算架构，可以在边缘和云之间自动移动计算任务。
这种模型可以更好地处理数据的实时性、安全性和隐私性问题。
1.资源位置和分布：云计算将计算和存储资源集中在中心数据中心，边缘计算将资源推向接近终端设备的地方，而雾计算则在中心数据中心和边缘设备之间分布资源。
2.延迟和带宽：由于云计算需要将数据传输到远程数据中心进行处理，因此可能会产生较大的延迟和带宽压力。
边缘计算和雾计算则可以减少延迟，提供实时数据处理和低延迟的服务。
3.实时性：云计算适用于对实时性要求不高的任务，例如批处理作业。
边缘计算和雾计算则更适合处理对实时性要求较高的任务，例如物联网设备和自动驾驶车辆。
4.数据隐私和安全性：由于云计算将数据存储在远程数据中心，因此可能会带来一定的隐私和安全风险。
边缘计算和雾计算可以将数据在本地处理，减少了数据传输的风险。
5.可扩展性和灵活性：云计算具有很强的可扩展性和灵活性，用户可以根据需要快速获取计算和存储资源。
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投资要点:
·2018 年业绩快报落在预告的范围内，符合预期：公司预告 2018 年收入 63.37 亿 元， 增长 17.96%；净利润为 7 亿元，增长 0.14%。
无服务器技术
上市公司分析——光环新网（300383）
• 光环新网携手AWS分享国内云计算红利云计算领域，与AWS达成正式 战略合作。另外成立光环云，拓展国内云计算业务。公司半年报公告， 与霍尔果斯百达汇有限合伙、天津若水有限合伙共同投资成立光环云数 据有限公司，持股比例分别为30%、 30%和40%。光环云为AWS提供 包括直销和渠道销售AWS产品与服务、AWS相关解决方案与服务集成、 AWS生态系统服务支持与推广等全方位的营销与服务支持。
采用边缘计算的方式，海量数据则能够就近处理，大量的设备也能实现高效协同的工作， 诸多问题迎刃而解。因此，边缘计算理论上可满足许多行业在敏捷性、实时性、数据优化、 应用智能、以及安全与隐私保护等方面的关键需求。
边缘计算具体案例
中国移动在上海的F1赛事中，与主办方合作，首次实现无线网络下的体育赛场多视角 直播业务。赛场的多视角视频直播业务环境基于MEC技术（Mobile Edge Computing,移 动边缘内计算），为观众提供创新型沉浸式赛车体验的移动增值服务。
边缘计算应用场景
预测性维护：例如华为的梯联网计划，通过本地的边缘计算融合网关可以提供数据分析能力， 第一时间发现电梯设备潜在故障。同时提供本地存活，一旦与云端联接故障，数据可以本地保 存，联接恢复后，本地收敛数据自动同步到云端，确保云端可以对每部电梯形成完整视图。
智能制造：边缘计算在工业系统中的具体表现形式是工业CPS系统（Cyber-Physical Systems信息物理系统），该系统在底层通过工业服务适配器，将现场设备封装成web服务； 在基础设施层，通过工业无线和工业SDN（Software Defined Network）网络将现场设备以 扁平互联的方式联接到工业数据平台中；在数据平台中，根据产线的工艺和工序模型，通过服 务组合对现场设备进行动态管理和组合，并与MES（Manufacturing Execution System制造 执行系统）等系统对接。整个工业CPS系统能够支撑快速部署、设备替换和计划调整等应用的 快速开发和上线。
Thanks.
网宿科技300017 国内边缘计算龙头，正开发面向边缘计算的支撑平台，满足用户随时随地的数据 计算及交互需求。 高升控股000971 第三方CDN主要新生力量，公司内容分发网络内容，解决互联网拥挤的状况， 提高用户访问网站的响应速度。 依米康300249 运营管理平台高度集成基础设施数据采集器、智能运维机器人、机柜智能管理条等 一系列智能物联的边缘计算设备，帮助实现数据中心的精细化运营。
边缘计算
Edge Computing
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，融合网络、计算、存储、应用核心能 力的开放平台。边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。它就近 提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、数据聚合与 互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。
基础设施即服务
服务模式
平台即服务
软件即服务
公有云
部署方式
私有云
混合云
行业云
信息产业三大变革:从PC革命、互联网革命,到云计算革命
• 20世纪40年代以来 ,世界范围内的信息革命对人类社会产生了空前影响,信息产业应运而生。20世纪70年代 开始 ,信息产业经历了三次重大变革:个人计算机革命、互联网革命和云计算革命。三次革命让信息普及程 度和社会生产协作效率得到了极大的提升。
章鱼就是用“边缘计算”来解决实际问题的。
作为无脊椎动物中智商最高的一种动物，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。 这得益于他们类似分布式计算的“多 个小脑+一个大脑”。
而人类的边缘计算，也属于一种分 布计算。在网络边缘的只能网关就 近处理采集到的数据，而不需要将 大量的数据上传到云平台。
该平台可向CDN用户提供Web加速、高级应用加速、流媒体加速和大文件下载加速等服务。同时， 通过覆盖全国主要网络节点的30家A类IDC机房，运维的服务器数量近万台，可向用户提供分布式 托管、全程运维管理服务、网络安全等专业服务。
该最早进军边缘计算，剥离 IDC，聚焦边缘计算、云安全等: 2019年1月3日公告，公司将厦门秦淮全部股权剥离，带来 6.97 亿的投资收益，回笼资金，降低财务费用。2019.1.29，与联通 合资公司已经落地，双方各持股 42.5%，双方高管出资设 立合 伙企业持股 15%，重点布局边缘计算、云安全等新领域。5G 时代，边缘计算 是大流量、低时延应用的必要的网络技术，超
一直以来，公共和企业设施的监测和维护消耗着大量的人力、物力成本；电力、制造等 行业数字化转型中对海量数据的实时、智能处理也有着强烈需求。如果用常规模式构建物 联网，随着设备的迅速增加，网络边缘侧所产生的数据量级将非常巨大。这些数据如果都 交由云端的管理平台来处理，将会出现现实网络流量压力大，设备的实时协同工作难以保 证、特殊信息的安全风险大增等问题。
投资建议
边缘计算产业正在崛起，但目前还处于比较早期的阶段，投资节奏上可参照云计算产业 链演进节奏，现阶段建议重点关注基础设施及硬件厂商。我们判断目前发展主题仍然是云 化和智能化，边缘云及边缘智能将成为产业重点布局方向。从长期来看，安防和VR等流 量业务，以及对网络能力开放的要求预计将使得边缘计算成为趋势。建议关注产业链各细 分领域厂商，如CDN领域的龙头公司网宿科技。
上市公司分析——网宿科技(300017)
网宿科技始创于 2000 年 1 月，主要提供互联网内容分发与加速（CDN）、云计算、云安全、全 球分布式数据中心(IDC) 等服务。2009年10月，网宿科技在深交所上市。
网宿的CDN平台已经部署在三大运营商（移动、电信、联通）及2大专有网络（中国教育和科研计 算机网、中国科技网）的骨干节点上。500余个CDN节点，带宽拥有量超过7T，为国内外的众多 著名客户提供了高品质的网站加速服务。
·CDN价格战趋缓，公司核心客户稳定：2016 年底，CDN 开始打价格战，直到 2018 年下半年市场格局稳定，价格战趋缓，整体净利率逐步企稳回升。
·最早进军边缘计算，云安全等：2019 年 1 月 3 日公告， 公司将厦门秦淮全部股权剥 离，带来 6.97 亿的投资收益，回笼资金，降低财务费 用。2019.1.29，与联通合资公司 厦门云际智慧完成工商登记，双方各持股 42.5%，双方高管出资设立合伙企业持股 15%， 重点布局边缘计算、云安全等新领域。5G时代，边缘计算 是大流量、低时延应用的必要 的网络技术，超高清视频、VR/AR、车联网、工业互 联网等应用有望打开公司长期成长 空间。积极布局边缘计算，也反映了管理层具有较高的战略眼光。
互联网革命将终端计算设备连接起 享，极大提高了沟通和协作的效率 享，极大提高了沟通和协作的效率
云计算革命( 2006年至今)
云计算的计算能力将变成种公共服 务,云计算通过集中供应、按需供 应的模式，打破了时空限制,真正
实现了信息化
云计算核心技术
分布式技术 虚拟化技术 并行编程技术 Web2.0和HTML5技术 容器技术
• 云计算的应用，颠覆了信息产业从产品销售到服务输出的原有商业模式,极大地加速了信息产业规模化、 专 业化、精细化、自主化的发展进程。
PC革命( 1980s )
从价格昂贵、只能在特殊行业中使 用的大型机,发展成价格相对低廉 的小型机，个人计算机普及开来,
极大地提高了企业生产效率
互联网革命( 1990s )
云计算 &
边缘计算
云计算
Cloud Computing
什么是云计算？
• 概念一:云计算是使用多种计算机技术实现的一些 超级计算模式的总称，其中最主要的技术包括编 程模型、虚拟化、池化、数据存储和管理等;
NIST提出的五大基本特征
广泛网络连入 快速弹性伸缩 计量付费服务 按需自助服务 资源池化共享
根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生 1.7MB的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。IDC也发布了相关预测，到 2018年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分 析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50%。
• 概念二:云计算也可以被认为是通过互联网把所 有的计算应用和信息资源连接起来,供用户随时访 问、分享、管理和使用的一种IT资源的交付形式;
• 概念三: 2012年,美国国家标准与技术研究院 (NIST)结合业内各方观点,给出云计算的”模型 说”定义：云计算是一种模型，用户可以方便地 通过网络按需访问一个可配置计算资源(如网络、 服务器、存储、应用和服务)的共享池,这些资源 可以被迅速提供并发布,同时实现管理成本或服务 供应商干预的最小化。
对于现场观众而言，不仅看到的是飞驰而过的赛车，还可以在终端设备上多角度观看 赛道上赛车运行的实时视频，甚至驾驶舱里驾驶员的表情动作。这样身临其境的体验得益 于边缘计算的部署，根据实测数据，在现场实时直播的时间时延低达500毫秒，观众在智 能手机、平板电脑等移动终端上，通过APP应用，可多角度、近乎零延迟的观看赛事，获 得前所未有的逼真体验。如果用现在传统的直播方式，将服务器放在互联网上，然后再通 过网络长距离地传输到现场，延时大概将近50秒，所以边缘计算在这种场景下的应用， 对用户的体验而言是一种非常大的改善。
此外，边缘计算的应用还包括车联网/自动驾驶、AR/VR、视频监控与智能分析等部署的云计算服务，边缘计算解决的了时延过长汇聚流量过大的问题。边缘计算 的优势有最直接的两方面：