浅述边缘计算119页PPT
云计算+边缘计算 ppt课件
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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。
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02
边缘计算
Edge Computing
பைடு நூலகம்
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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。
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。
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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
• 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。
一看就懂的边缘计算介绍
一看就懂的边缘计算介绍边缘计算是一种将计算和数据处理能力从云计算中心迁移到接近数据源的边缘设备上的计算架构。
它通过将计算任务和数据处理分布到网络的边缘节点，可以提供更低的延迟、更高的可靠性和更好的隐私保护。
在传统的计算模式中，数据通常由边缘设备收集，然后传输到云计算中心进行处理和分析。
然而，这种模式存在许多限制，例如大量的数据传输、延迟高和网络带宽不足。
而边缘计算通过在边缘设备上进行数据处理和分析，可以避免这些问题。
边缘设备具有计算和存储能力，可以进行实时分析和处理，从而减少数据传输和延迟。
它们可以通过使用传感器和嵌入式系统来收集数据，并使用本地计算资源进行实时分析和决策。
这种方式可以更快地响应用户的需求，提供更好的用户体验。
边缘计算涉及的设备包括边缘网关、边缘服务器和边缘节点。
边缘网关是连接边缘设备和云计算中心的关键组件，它可以处理数据流和网络通信，同时提供安全性和隐私保护。
边缘服务器是位于网络边缘的计算设备，可以处理和存储数据，并提供一些基本的计算能力。
边缘节点是附近的边缘设备，可以将数据发送给边缘服务器进行处理。
边缘计算在许多领域都有广泛的应用。
在物联网中，边缘计算可以通过在边缘设备上进行实时数据分析和处理来提供智能化的服务，例如智能家居、智能电网和智能制造。
在无人驾驶车辆中，边缘计算可以提供低延迟的感知和决策能力，从而提高车辆的安全性和性能。
在医疗保健领域，边缘计算可以通过在边缘设备上进行实时监测和分析来提供个性化的医疗服务，并提供更好的隐私保护。
边缘计算还具有许多优势。
首先，它可以减少云计算中心的负载和网络流量，从而提高系统的性能和可扩展性。
其次，它可以提供更好的隐私保护，因为用户的数据可以在边缘设备上进行处理，而无需传输到云计算中心。
另外，它可以降低延迟，从而提高用户体验，并适用于对延迟要求较高的应用场景。
尽管边缘计算具有许多优势，但也存在一些挑战。
首先，边缘设备的计算和存储能力有限，可能无法处理大规模的数据和复杂的计算任务。
一看就懂的边缘计算介绍
什么是边缘计算
再分享一个大家所熟知的膝跳反射实验：
当小锤子敲击膝关节，小腿会不受控制的弹起来。（这个试验中，我们可以把小锤敲击看成数据源，神经系统看做为边 缘计算，而大脑则为云计算（很显然大脑是没有参与这次活动的，或者说大脑是之后才参与进来的）），这种非条件反射可 以加快人的反应速度，避免人受到更大的伤害。未来是万物互联的时代，不可能让云计算成为每个设备的大脑，而边缘计算 则是让设备拥有自己的大脑。
应用场景
2.自动驾驶
Intel在2016年的报告指出，一辆自动驾驶车辆一天产生的数据为4TB，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实 时处理难度，且受到网络制约，因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物，并且规划行车路径，基此原 因边缘计算在无人驾驶中就起到了举足轻重的作用。
应用场景
应用场景
5.智能家居
随着物联网技术的发展，智能家居系统得到进一步的发展，其利用大量的物联网设备（如温湿度传感器、安防系统、照明 系统）实时监控家庭内部状态，接受外部控制命令并最终完成对家居环境的调控，以提升家居安全性、便利性、舒适性。随着 智能家居设备的越来越多，且这些设备通常都是异构的，如何管理这些异构设备将会是一个亟待解决的问题，并且，由于家庭 数据的隐私性，用户并不总是愿意将数据上传至云端进行处理，尤其是一些家庭内部视频数据，而边缘计算可以将计算推送至 家庭内部网关，减少家庭数据的外流， 从而降低数据外泄的可能性，提升系统的隐私性。
边缘计算优势
边缘计算优势
应用场景
CHAPTER
应用场景
1.公共安全中实时数据处理
随着共享经济的兴起，各种共享经济产品落地并得到发展，如滴滴、共享单车等，然而，这些产品同时也存在大量的公共安全 事件，例如顺风车司机对乘客进行骚扰，甚至发生刑事案件。因此，2018年9月受顺风车安全事件的影响，滴滴已经临时下线顺风 车业务并进行整改，首当其冲的是在司机端增加视频及语音验证功能，同时系统将用户手机作为边缘端，用于实时地监控车内情况， 记录司机驾驶行为异常，如偏离轨道和车内发生争吵或者口头呼救，做到数据的预先处理，从而大量地降低流量的损耗。
边缘计算讲解
边缘计算讲解
边缘计算是一种新兴的计算模式，它将数据处理和存储推向离用户更近的边缘设备或节点，以降低数据传输延迟和网络拥塞。
边缘计算技术的出现，为物联网、工业互联网、智能城市等应用场景提供了更加高效和可靠的计算解决方案。
边缘计算与传统的云计算有所不同，云计算将数据和计算放在云端中心化处理，而边缘计算则将数据和计算分散到离用户更近的边缘节点，以满足对实时性和可靠性的要求。
同时，边缘计算还可以降低数据传输带来的网络拥塞和能源消耗，提高整个计算系统的效率和性能。
边缘计算技术包括边缘设备、边缘节点、边缘网关等组成部分，它们通过物联网技术实现互联，构建起一个分布式的计算网络。
在这个网络中，边缘设备和节点负责采集数据和处理任务，边缘网关则负责将数据和任务传输到云端或其他边缘节点中。
边缘计算技术还面临一些挑战和难题，如安全性、可靠性、能耗等方面的问题。
因此，在应用边缘计算技术时，需要综合考虑这些因素，制定合理的技术方案和实施策略，才能充分发挥边缘计算的优势，实现高效、智能、可持续的计算应用。
总之，边缘计算是一种具有广泛应用前景的新兴技术，它将为物联网、工业互联网、智能城市等领域的发展提供新的动力和支持。
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浅析边缘计算ppt
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案例与思考
案例1：梯联网
梯联网中的每一部电梯都好像章 鱼的一个可以独立思考的“腕 足”，能将电梯的运营数据实时 采集并回传，后台数据中心利用 大数据的分析并与外部系统综合 决策，实现远程管理、运维以及 预测性维护。
案例1：梯联网
要实现梯联网，边缘网关（融合物联网关）、敏捷控制器等“章鱼腕足”缺一不可。 再配合物联网的大脑“云端管理平台”，才可实现智能连接和高效管理。
浅析边缘计算
目 录
CONTENTS
1
什么是边缘计算？
2
边缘计算的意义与价值
3
案例与思考
魔性的章鱼
1、开瓶盖
2、把不喜欢的食物扔进排水口
米勒斯维尔大学的章鱼研究者讲过一次喂章鱼的经历。她们实验室喂章鱼用的是鱿鱼，有天早 晨她去拿的时候发现这批鱿鱼冻太久已经不太新鲜了，估计不会受欢迎。
但是，她还是拎了一盒回来，每个水箱丢了一条进去。喂完最后一只章鱼，她决定走回去看看 第一只对不新鲜的食材是什么反应。走过去的时候，发现箱里看不见食物的踪影，而那只章鱼一动 不动，盯着她。双方四目相对。章鱼开始缓慢地朝水箱一角移动，那里有个下水口。它走到目的地， 停了下来，亮出触手——原来这条不新鲜的鱿鱼一直藏在触手内侧——然后以迅雷不及掩耳之势， 把食物扔进了下水口里面。
边缘计算整个体系中包含了四个关键部分：智能设备、智能网关、智能系统、智能服务， 它是联接物理世界和虚拟世界的一道“桥梁”。
可见，近年来逐渐火热的“边缘计算”并非是噱头，随着万物互联时代的来临，边缘计算 在推动行业数字化和智能化转型中有着重要意义。
目 录
CONTENTS
1
什么是边缘计算？
2
边缘计算的意义与价值
案例3：智慧照明
边缘计算完整版课件全套ppt教学教程最全整套电子教案电子讲义(最新)
海云计算的特点
与边缘计算相比而言，海云计算关注“海”的终端设备， 而边缘计算关注从“海”到“云”数据路径之间的任意计 算、存储和网络资源，海云计算是边缘计算的一个非常好 的子集实例。
⑦ 边缘计算的发展现状
2015 年，思科、ARM、戴尔、英特尔、微软和普林斯顿 大学联合成立了OpenFog 联盟。欧洲电信标准化协会 （ETSI）于2017 年3 月，将移 动边缘计算行业规范工作 组正式更名为多接入边缘计算（multi-access edge computing， MEC），致力于更好地满足边缘计算（包括 IoT）的应用需求。2016 年11 月30 日，在北京正式成立 产学研结合的边缘计算产业联盟。
④ 移动边缘计算
移动边缘计算（mobile edge computing，MEC）是在接近 移动用户的无线接入网范围内，提供信息技术服务和云计 算能力的一种新的网络结构，利用移动边缘计算，可将密 集型移动计算任务迁移到附近的网络边缘服务器。移动边 缘计算同时也是发展5G 的一项关键技术，有助于从延时、 可编程性、扩展性等 方面满足5G 的高标准要求。
3 技能目标
4 教学重点 5 教学难点
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课前学习 任务布置
1 阅读教材13-26页
2 自习2.1中分布式计算技术
3 自习2.4.1和2.4.2中关于云 计算概念和特点
2.1
分布式计算
什么是分布式计算？
分布式计算是通过互联网将许多计算机节点互联，将单台计算 机无法完成的计算任务，分解成多个任务分配到网络中的多个 计算机中执行，将各个节点的执行结果整合成最终结果并返回， 即是指在分布式系统上执行的计算。
移动边缘计算的特点
移动边缘计算模型强调在云计算中心与边缘设备之间建立 边缘服务器，在边缘服务器上完成终端数据的计算任务， 但移动边缘终端设备基本被认为不具有计算能力。相比而 言，边缘计算模型中的终端设备具有较强的计算能力，因 此，移动边缘计算类似一种边缘计算服务器的架构和层次， 作为边缘计算模型的一部分。
移动边缘计算ppt课件
连接数的快速增长，一方面意味着海量数据的产生，另一方面，这类连接设备往往还需要进行智能计算。 根据IDC的预计，在2018年将有40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
物联网的数据特征是多样化、异构性、海量性和高增长。因此，数据的筛选与及时处理便对目前的网络架 构构成了挑战。根据国际电信联盟（ITU）的调查结果，在物联网时代，数据处理效率与有效信息抓取是使 用者面临的主要问题，分别有44%和36%的受访人群认为数据量太大以及有效信息难以抓取是主要问题。
传统的观点认为解决数据多样化与异构性应当从基础软件入手，不同的微型设备可 能需要不同的操作系统，不同的感知信息需要不同的数据结构和数据库，不同的系 统需要采用不同的中间件。这三个系统的正确选择可以屏蔽数据的异构性。但采取 这种方式，成本支出将是巨大的。而移动边缘计算可以首先对数据进行筛选，将筛 选后的数据再上传至云端，从而实现数据的顺利传递、过滤、融合，对及时、正确 感知数据具有重要意义。
移动边缘计算是CDN（内容分发网络）的未来发展方向之一
CDN即内容分发网络，其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接 近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，以提高用户访问网站的响应速度。
CDN与移动边缘计算之间存在千丝万缕的联系。
CDN与移动边缘计算的产生背景有许多相同之处，实现目标也有相近之处。两者都是在用户体验要求不断提 高，用户数量、数据流量激增的背景下产生。CDN中的网络“边缘”和移动边缘计算中的“边缘”含义接近， 都意味着和以往的网络架构不同，服务器更接近于无线接入网（RAN）。但是相较于CDN，移动边缘计算更 靠近无线接入网，下沉的位置更深。由于物理距离的减少，自然移动边缘计算相较于CDN时延进一步降低。
边缘云计算行业发展研究报告PPT课件
边缘云计算概念界定
边缘云计算 SaaS
方面将愈发显得捉襟见肘，难以适应数据频繁交互的需求，边缘侧的价值将进一步凸显。
2016-2023年中国物联网连接量与增速
2015-2025年中国数据圈消费者与企业级份额
77.8%
94.4%
75.6%
53.3%
31.3%
17.7%
14.6%
万物互联时代，视频、音乐、图片等娱乐数据的占比 将出现下降；物联网设备普及，智慧城市、自动驾驶、 工业互联网等应用落地，企业级数据将引领增长
集中式架构
算力分布的周期性变化
主机计算
集成电路技术推动 计 算机体积缩小、 性能 提升，PC普及， 客 户机通过局域网 与服 务器相连。
云计算
5G叠加物联网，终 端量和数据量增长， 集中式云计算表现 出瓶颈，算力开始 向边缘侧迁移。
分布式架构
通用计算机诞生伊 始，采用基于大型 计算机的集中式计 算模式，通过分时 技术服务于多终端。
端的整体框架之下，将边缘云视作中心云在靠近用户侧的下沉。在边缘计算领域有一个形象的比喻——章鱼说，章鱼的浑
身布满神经元，其脑部仅有40%的神经元，而剩下的60%则分布在章鱼的八条腿上。章鱼“1个大脑+N个小脑”结构和中
心云+边缘云的分布式架构极为相似，各式各样的终端采集到海量数据后，将需要实时处理的小规模、局部数据就近在边
• 就近在边缘云进行数据的预处理可以避免大规模流量对骨干网络的冲击， 同时大幅降低数据的传输成本。