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边缘计算与云计算的相爱相杀

作者/来源: 发布时间:2019-07-31

从技术和产品上看,就边缘智能逐渐成为热点和主流。这一点无论是哪一家企业,在接下来的布局上一定会投入大量精力。

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在AI大潮下,提速增效和降低成本是各行各业纷纷投入智能化怀抱的原始动力。2017年所提出的边缘计算应用在安防行业,也是本着降低响应时间、提高运算效率、降低网络和用户成本的使命而生。在全云时代,边缘计算一出,就出现了与云计算的对比。从开始的视而不见,慢慢演变到现在有边缘替代云的声音。老牌的计算机技术论坛CSDN翻译过来的一篇文章中,物联网与开源领域专家Ian Skerrett直言,“边缘计算将吞掉云”。云这个概念打出生起也就十几年,寿命如此之短就要被替代了?我们可以进行深入的思考和分析,看看这个论断是否正确。

边缘计算和云计算解析

Edge Computing(边缘计算)并不是新概念,早在2003年AKAMAI就与IBM合作提出边缘计算,最早的目的在于网络服务和流量分发。在物联网领域的应用,是边缘计算的革命性变化。一句话概括的话,边缘计算在物联网中的应用,就是利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。

边缘计算存在于感知层和云之间

Cloud Computing(云计算),在2006年由Google提出。同样用一句话概括,就是利用互联网实现随时、随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。云又分公有云和私有云。物联网时代,大数据进行抓取和信息交换衍生出处理结果并为人所用,本地存储和处理无法实现海量数据和多用户群体的数据交换、交互和使用,公有云很好的完成了这项使命。私有云更倾向于定制服务,一个用户(企业级用户起步)由于信息安全、效率保证等原因,要求定制服务且不对公共开放,是私有云最大的应用场景。

云计算和边缘计算的数据处理方式区别

从广义上看,云计算和边缘计算是从属关系。云计算包含边缘计算,边缘计算是云计算的一种形式。云计算的特点是全面、海量、集中;边缘计算的特点是灵活、快速、分散。云计算把握整体,边缘计算更专注局部。边缘计算是对云计算的一种补充和优化。二者的区别大致可分为两个方面。

  • 1、云计算强调全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析,能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势。

  • 2、边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析,能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。

  • 3、云计算是集中式大数据处理,边缘计算则是边缘式大数据处理。

把它放在智能化的大环境下看,可以用人体打个比方。如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛耳朵和手脚。核心服务器让智能系统具有很强的人工智能,但是如果这个人工智能是聋子瞎子,它也发挥不了太大的作用。大数据应用中常常面对的一个痛点,就是没有采集到合适的数据。边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确,最及时的数据来源。边缘计算和云计算的结合让整个智能系统不但头脑清楚,而且耳聪目明,手脚灵便。

如上所述,从交集关系和相互作用分析出发,我们不难看出,边缘计算与云计算需要通过紧密协同才能放大边缘计算和云计算的应用价值,更好的满足各种需求。而不是谁取代谁、谁吃掉谁的关系。

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