云计算与边缘计算融合
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）。
边缘计算优势
26互联网经济T HE I NTERNET E CONOMY□ 文/冯海玉在过去的十年中，由于需要扩展数据中心中使用的技术，加快推进物联网的应用，边缘计算得以快速发展。
然而随着云计算和边缘计算架构模型的融合和发展，边缘和数据中心之间的界限将日渐模糊。
2019年10月24日，美国工业互联网联盟（IIC）发布《边缘计算优势》白皮书。
报告深入浅出地分析了边缘计算的特征，定义了边缘计算及其实现方式，展望了边缘计算的商业优势，指出了边缘计算面临的机遇和挑战。
边缘计算优势互联网经济官方微信在过去的十年中，由于需要扩展数据中心中使用的技术，以支持更接近物理世界中物体的云计算，边缘计算一直在稳步增长。
这是使物联网（IoT）加速发展的关键因素。
但是，边缘计算像其他新技术一样，大量重叠的术语混淆了基本概念以及它们之间的关系。
本白皮书旨在揭开边缘计算的神秘面纱，探讨其优势，解释其工作原理、实现方式以及未来所面临的机遇和挑战。
一、什么是边缘计算用来描述边缘计算及其周边技术的词语非常多。
包括边缘、雾、边缘计算、赛迪网官方微信272020年第11期雾计算等。
这些名称都是基于某一特定方面，适用于某些特定技术，而这些技术无疑会不断发展变化。
在这里，我们将边缘计算理解为一组核心功能，并对其描述词汇做出严格的限制。
我们将“边缘计算”一词涵盖以上所有的方面。
边缘计算的计算模型完全是分布式的，并能支持各种交互和通信范例。
边缘计算存在于现实世界的物体之间，从边缘节点（Edge node）层到数据中心（Data Center），由IoT 设备（传感器和执行器）进行监视和控制。
运营生产、监督和安全控制可以在边缘节点中进行实施。
该架构还支持跨各个子系统之间的通信。
为了支持多个供应商、旧设备和协议，避免发生供应商锁定，我们需要将多个供应商提供的硬件和软件组装到一个可以无缝互操作（Interoperate，又称互用，是指不同的计算机系统、网络、操作系统和应用程序一起工作并共享信息）的系统中。
云计算中的边缘计算与G技术
云计算中的边缘计算与G技术云计算中的边缘计算与5G技术随着信息技术的迅速发展，云计算和5G技术成为当前科技领域的热门话题。
而在云计算的进一步应用中，边缘计算与5G技术被誉为重要的关键支持技术，它们的结合将带来哪些革命性的变化呢？一、边缘计算的定义与原理边缘计算是一种分布式计算模式，它将数据处理和存储的重点从云端向网络边缘移动，使得计算能力更加接近数据产生的源头。
边缘计算的主要目的在于提供更低的延迟和更高的效率，以满足对实时性要求较高的应用场景。
边缘计算的原理是通过部署在接近边缘设备的服务器，将计算和存储资源放置在距离数据生成的地方，实现数据的实时处理和分析。
这样一来，用户可以享受到更快的响应速度和更好的服务质量。
二、5G技术的特点与应用5G技术作为第五代移动通信技术的代表，以其超高的数据传输速度、低延迟和大容量等特点，引起了广泛的关注。
5G技术的关键技术包括大规模MIMO、波束赋形、毫米波通信和网络切片等。
5G技术的应用场景非常广泛，包括智能交通、工业自动化、虚拟现实、远程医疗等领域。
其中，智能交通是5G技术的典型应用之一，通过5G技术可以实现车联网、智能驾驶等功能，大大提升交通运输的安全性和效率。
三、边缘计算与5G技术的融合边缘计算和5G技术的结合可以实现更高效、更便捷的服务体验。
首先，在边缘计算环境下，通过边缘服务器的部署，可以将数据处理和存储的任务分配到网络边缘，避免了数据传输的瓶颈，减少了网络延迟，提高了数据处理的效率。
其次，5G技术的大带宽和低延迟为边缘计算提供了更好的网络支持。
通过5G网络的建设，用户可以更快地获取到所需的边缘计算服务，同时也为边缘设备提供了更高的通信能力。
最后，边缘计算和5G技术的结合对于物联网等应用场景具有重要意义。
在物联网中，大量的传感器和终端设备需要进行数据采集和处理，而边缘计算的部署可以实现对边缘设备的实时监测和控制，与此同时，5G技术的支持可以提供更可靠的数据传输和通信能力。
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。
云计算技术的发展趋势及应用现状
云计算技术的发展趋势及应用现状一、云计算技术的概述云计算作为一种新型的计算架构，具有资源共享、服务弹性、自动化管理等特点，已经成为当今发展趋势下的一个重要技术。
云计算技术的发展始于2006年，是由谷歌公司首先推出的，随后逐渐在全球范围内流行开来。
由于云计算技术极大地提高了计算能力的利用率，因此在企业、科研和个人生活中广泛应用。
二、云计算技术的应用现状1、企业应用云计算技术在企业中的应用更为广泛。
企业通常需要处理大量的数据和复杂的计算任务，而云计算能提供强大的计算性能和存储空间，从而满足企业数据处理需求。
现在很多企业已经将其技术、软件、数据等资源移至云端，大量采用了云计算服务商提供的云端存储服务、云端计算服务等技术工具。
企业采用云计算能够大大提高工作效率和数据安全性。
2、科研应用云计算技术在科研上的应用也比较广泛，如物理学、生物学、航空航天等领域，常常需要处理大量的数据和计算任务。
云计算技术使得科研人员能够将研究重心放在科学问题上，而不需要关注计算、存储资源的分配和管理。
同时，云计算还能提供强大的计算性能和存储空间满足科研人员处理海量数据的需求，有助于科学家们进行更多的研究。
3、个人应用随着云计算技术的发展，个人用户也开始使用云存储、云办公等云计算服务。
例如，谷歌云、微软的OneDrive、苹果的iCloud 等云存储服务，可以将数据存储到云端，让用户在任何设备上都能享受相同的服务，同时也能大大减轻用户的存储压力。
云办公套件，如谷歌的G Suite、微软的Office 365和中国的钉钉，也使得用户在任何时间任何地点都能轻松进行协作工作。
三、云计算技术的发展趋势1、大数据与人工智能众所周知，大数据与人工智能是当前热门的话题。
而云计算作为大数据时代的重要基础，将以其强大的计算能力和存储资源解决目前出现的大数据处理瓶颈。
同时，云计算也能支持深度学习、机器学习等人工智能技术应用，有助于推动人工智能发展。
云计算的理念、技术和应用
目录
• 云计算概述 • 云计算的核心理念 • 云计算的关键技术 • 云计算的应用领域 • 云计算的优势与挑战 • 企业如何应用云计算
01 云计算概述
云计算的定义
云计算是一种基于互联网的计算 方式，通过这种方式，共享的软 硬件资源和信息可以按需提供给
计算机和其他设备。
云计算的核心思想是将大量用网 络连接的计算资源统一管理和调 度，构成一个计算资源池向用户
数据迁移与同步策略
制定数据迁移和同步策略，确保私有云和公有云之间的数据一致性和 可用性。
应用部署与调度策略
根据业务需求和应用特性，制定合适的应用部署和调度策略，实现应 用在混合云环境中的高效运行。
实践案例分享
分享一些成功实施混合云部署的企业案例，包括架构设计、技术选型、 实施过程、效果评估等方面的经验和教训。
云计算平台可以根据业务需求自动扩展或 缩减资源，保证业务的高可用性和可扩展 性。
降低成本
提高运维效率
云计算采用按需付费的模式，用户只需支 付使用的资源，避免了传统IT建设中的高成 本投入和浪费。
云计算平台提供统一的运维管理界面，简化 了运维流程，提高了运维效率。
挑战与问题
数据安全性
云计算的数据存储和处理都在 云端进行，数据的安全性是用
按需服务。
云计算提供了最可靠、最安全的 数据存储中心，用户不用再担心
数据丢失、病毒入侵等麻烦。
云计算的发展历程
01
02
03
萌芽期
在早期的计算机领域，人 们已经开始探索将计算资 源集中起来进行管理和使 用的方式。
发展期
随着互联网的发展，云计 算开始逐渐进入人们的视 野，各大公司开始推出自 己的云计算服务。
财务大数据期末总结
财务大数据期末总结一、前言财务大数据是指利用计算机技术和统计学方法对企业财务数据进行分析和挖掘，以获取有关企业财务状况和经营情况的信息，为企业决策提供可靠依据。
随着信息技术的飞速发展和互联网普及，财务大数据在企业管理中的应用也日益广泛。
二、财务大数据的相关概念1. 什么是财务大数据？财务大数据是指企业在日常经营活动中产生的大量、多样化和复杂数据，包括财务报表、凭证、合同、发票等各种电子数据。
借助先进的计算机技术和数据挖掘技术，对这些数据进行收集、处理和分析，从而揭示企业的财务状况和经营情况。
2. 财务大数据的特点财务大数据具有以下特点：(1) 大数据量：财务数据量庞大，包含企业的各个方面，例如资产、负债、收入、成本等。
(2) 多样化：财务数据形式多样，包括财务报表、凭证、合同、发票等不同类型的数据。
(3) 复杂性：财务数据之间存在复杂的关联关系，需要通过数据挖掘等技术进行分析和挖掘。
(4) 高实时性：财务数据需要实时更新，以及时反映企业的经营状况和财务状况。
三、财务大数据的应用财务大数据在企业管理中具有广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 预测分析通过对历史财务数据的分析和挖掘，建立预测模型，预测未来的财务业绩和经营状况。
预测分析可以帮助企业制定合理的经营策略，做出明智的决策。
2. 风险管理通过对财务大数据的分析和挖掘，识别和评估企业面临的风险。
例如，通过分析企业的财务报表和凭证，发现可能存在的财务造假风险；通过分析客户的信用记录和支付记录，识别潜在的坏账风险。
3. 成本控制通过对财务大数据的分析，查找和分析企业的成本结构和成本变动情况，找出成本节约的潜力，并采取相应措施进行成本控制。
例如，通过分析原材料采购数据，找出供应商成本最低的优质原材料供应商，降低采购成本。
4. 决策支持通过对财务大数据的分析和挖掘，为企业的决策提供可靠依据。
例如，通过分析产品销售数据，判断市场需求的变化，调整产品组合和定价策略；通过分析财务报表数据，评估并购和投资项目的潜在风险和回报。
云计算技术的应用与前景
云计算技术的应用与前景在现代科技的快速发展中，云计算技术逐渐成为各行各业的热门话题。
云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式，它最大的特点是能够实现资源的共享和高效利用。
本文将介绍云计算技术的应用和前景。
一、云计算技术的概念和特点云计算是一种基于互联网的计算模式，它将计算资源、存储和应用程序等服务通过网络提供给用户，以满足用户的需求。
云计算的特点有以下几个方面：1. 资源共享：云计算技术能够将大规模的计算资源进行集中管理和共享，不同用户可以通过互联网同时使用这些资源，提高资源的利用效率。
2. 弹性伸缩：云计算可以根据用户的需求动态调整资源的使用量，从而实现按需分配。
用户可以根据业务需求灵活地增加或减少计算、存储或带宽资源，降低成本。
3. 快速部署：云计算技术可以实现快速部署和应用的迁移，用户可以快速搭建自己的云计算平台，将应用程序迅速部署到云端，提高开发和运维效率。
二、云计算技术的应用领域1. 企业信息化：云计算技术可以为企业提供强大的计算和存储能力，降低企业IT成本，提高工作效率。
企业可以将自己的业务系统和数据迁移到云端，实现资源的集中管理和共享，提升整体的竞争力。
2. 移动互联网：云计算技术可以为移动互联网提供强大的后台支持。
通过云计算平台，移动应用可以快速部署，并根据用户需求进行弹性扩展。
用户可以随时随地通过移动设备访问云端应用和数据，实现信息的共享与同步。
3. 大数据分析：云计算技术可以为大数据的存储和分析提供高效的解决方案。
通过云计算平台，用户可以将大量的数据存储在云端，通过大数据分析技术进行挖掘与分析，获取有价值的信息，并为决策提供依据。
4. 教育和科研：云计算技术可以为教育和科研领域提供强大的计算和存储能力。
学校和科研机构可以通过云计算平台，快速搭建自己的虚拟实验室和科研环境，提高教学和研究效率。
三、云计算技术的发展前景随着移动互联网、物联网、人工智能等技术的快速发展，云计算技术将迎来更广阔的应用前景：1. 云计算与物联网的融合：随着物联网设备的普及和应用的不断推进，云计算技术将为物联网提供强大的计算和存储能力，实现海量数据的处理与分析，为物联网的智能化发展提供强有力的支持。
云计算发展趋势与未来展望
云计算发展趋势与未来展望云计算作为一种新兴的信息技术，近年来得到了广泛的关注和应用。
它以其高效、可靠、灵活、便捷等特点，改变了传统的计算模式，对于企业和个人来说都具有重要的意义。
本文将探讨云计算的发展趋势，并展望其未来的发展方向。
一、云计算的发展趋势1. 多样化的云服务模式云计算的服务模式主要包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
未来云计算的发展趋势将更加多样化，向更高层次的服务模式迈进，如容器即服务（CaaS）和功能即服务（FaaS），以满足用户不断增长的需求。
2. 强化云计算和人工智能的结合云计算和人工智能（AI）是相互促进的关系。
云计算提供了强大的计算和存储能力，为人工智能算法的训练和应用提供了基础设施。
而人工智能的应用也可以进一步推动云计算的发展，提高云服务的智能化和个性化水平。
3. 加强云安全与隐私保护云安全和隐私保护一直是云计算发展过程中需要解决的重要问题。
未来，云计算将进一步加强对用户数据的保护，采用更加安全可控的技术手段，保护用户的隐私和数据安全。
4. 融合边缘计算和物联网技术边缘计算是云计算的重要延伸，将计算、存储和应用推近到数据产生的地方，减少了数据传输和处理的延迟。
未来，云计算将与物联网技术相结合，实现智能设备和传感器与云端的无缝连接，提供更加智能化和高效的服务。
二、云计算的未来展望1. 智能化的云服务未来云服务将越来越多地借助人工智能技术，实现智能化的服务。
云计算将通过整合和应用大数据和机器学习等技术，提供个性化、智能化的服务，为用户带来更好的体验。
2. 云计算与边缘计算的深度融合边缘计算将成为云计算发展的重要方向之一。
云计算将越来越多地与边缘设备相结合，为用户提供更加快速、灵活、可靠的计算和存储服务，满足面向边缘设备的应用需求。
3. 云计算在行业应用的拓展随着云计算技术的成熟和普及，云计算将在各个行业得到更广泛的应用。
尤其在制造业、金融业、医疗健康等领域，云计算将发挥重要作用，推动行业的数字化转型和创新发展。
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云计算与边缘计算融合
近年来，随着物联网技术的快速发展和智能设备的普及，云计算和
边缘计算在信息技术领域扮演着重要角色。
云计算作为一种基于互联
网的计算模式，通过集中管理和提供资源与服务的方式，为用户提供
高效、可靠的计算能力。
而边缘计算则是将计算和数据存储功能从传
统的中心化数据中心向网络边缘推送，以提升计算效率和数据处理速度。
本文将探讨云计算与边缘计算融合的意义、关键技术以及未来发
展趋势。
一、融合的意义
云计算和边缘计算各自具有优势和特点，融合可以充分发挥它们的
互补性，提升计算和数据处理的效率。
首先，云计算通过集中管理和
资源共享的方式，可以提供强大的计算能力和存储空间，满足用户对
于大数据分析、人工智能等应用的需求。
然而，由于数据在传输过程
中会受到带宽、延迟等限制，传统的云计算模式难以满足对实时性要
求较高的应用场景。
而边缘计算将计算和数据存储功能推向网络边缘，可以将计算任务就近分发，降低传输延迟，提升数据处理的速度。
融
合云计算和边缘计算，可以实现资源的优化配置，提升系统的整体性
能和响应速度。
二、关键技术
1. 边缘智能设备
边缘计算的核心在于将计算和存储功能移动到离终端设备更近的位置，因此需要大量的边缘智能设备来承担计算任务。
这些设备需要拥有强大的处理能力、低功耗、小体积等特点，以保证在边缘环境下的应用性能和稳定性。
同时，边缘智能设备还需要具备一定的智能感知和决策能力，能够主动适应网络环境和应用需求。
2. 边缘数据管理
边缘计算场景中涉及的数据量庞大，对数据的存储、管理和分发提出了更高的要求。
传统的云计算模式采用集中式的数据存储方式，而边缘计算则需要将数据分散存储在多个边缘节点上。
因此，如何有效地管理和调度边缘节点的存储资源，实现数据的高效传输和访问，是实现云计算与边缘计算融合的关键技术之一。
3. 边缘计算协同
在融合云计算和边缘计算的过程中，边缘计算节点和云端服务器之间需要进行有效的协同。
边缘计算节点负责处理实时数据和轻量级计算任务，而复杂的数据分析和深度学习等任务则由云端服务器完成。
因此，如何实现边缘计算节点和云端服务器之间的协同调度和任务分发，使得计算和数据处理能够更高效地完成，是关键技术之一。
三、未来发展趋势
1. 边缘智能化
随着人工智能技术的不断成熟和应用场景的拓展，边缘计算将逐渐向边缘智能化方向发展。
边缘智能设备将具备更强大的计算能力和决策能力，可以主动感知和分析数据，提供更加智能化的应用服务。
2. 高效数据管理
随着物联网设备数量的增加和数据规模的不断扩大，边缘计算节点和云端服务器之间的数据管理将面临更大的挑战。
因此，未来的发展趋势是建立更加高效、灵活的边缘计算数据管理系统，以提升数据存储和传输的效率。
3. 跨边缘计算
当前的边缘计算主要集中在某个地理范围内，难以实现跨地域的边缘计算协同和资源共享。
未来发展的方向是建立跨边缘计算网络，实现不同地点的边缘计算节点之间的协同和资源互利共享。
总之，云计算与边缘计算的融合将会推动信息技术的发展和应用创新。
通过充分发挥云计算和边缘计算的优势，提升计算和数据处理效率，将为物联网、智能制造等领域带来更多的机遇和挑战。
随着技术的日益成熟和应用场景的拓宽，相信云计算与边缘计算的融合将迎来更加美好的未来。