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摘要：什么是邊緣計算邊緣計算，其定義也比較寬泛，可以理解為最近端的云計算，但是邊緣計算從許多共識來看，并不隸屬于云計算，而是云計算的補充或者云計算的預處理。
計算是互聯網中一個永恒的話題，設備的所有運行都可以看成是 0 和 1 的運算。在計算中近些年有兩個越來越響亮的技術：云計算和邊緣計算。現如今是云計算方興未艾，邊緣計算已經有了燎原之勢，本文將對這兩種技術做下簡單的對比介紹，讓大家能夠對邊緣計算和云計算有一個更深入的了解。
云計算是通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業數據中心的運行將與互聯網更相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。云計算主要應用于以下場景.
什么是云計算云計算（Cloud Computing）已經發展的比較成熟了，但其定義比較寬泛。云計算按照部署模型大致分為三類：公有云、私有云、混合云；服務模式也有三種：Saas、PaaS、IaaS 。由于篇幅有限，這里不再對這些名詞做概念的展開。通俗地講，云計算就是對計算機硬件，系統，網絡，應用軟件等資源的集中部署和再分配，以求達到計算資源的利用效率最大化。
云計算的應用場景云服務器：相對于傳統的物理機，云服務器部署快速，硬件擴展方便，系統高可用。只需要在廠商提供的控制臺進行簡單的點擊操作，即可以完成硬件的搭配及系統的安裝，快速的開通或者擴充一臺云服務器。
云存儲：對于海量的圖片或音視頻文件，怎么實現存儲的安全及訪問的速度在云存儲普及前一直是一個難題。高昂的硬件費用和維護成本讓不少做音視頻網站的站長望而卻步。而云存儲卻解決了這個問題：多地區容災備份，無限級擴容，多維度的訪問控制，這個“網絡大硬盤”就是這么簡單的解決了這個問題。
數據處理：互聯網每天都會產生大量的數據，對這些數據進行識別、編輯、分析等二次加工是一件必不可少的事情。但是單機或者幾臺機器組成的集群由于存儲和運算能力有限，時效性很低，對于動輒 GB 或者 TB 級別的數據處理是很無力的。這個時候云計算登場了，只需要把內容傳輸到云端，請求數據處理的接口即可實現對數據的編輯、內容的識別、模型的學習。又拍云處理基于云計算，不僅能夠在云端完成圖片水印、裁剪、銳化等 40+ 處理功能，也能夠在云端對音視頻提供剪輯處理、碼率轉換等，其中更包含能讓圖片瘦身 70% 的 WebP 圖片處理以及能讓視頻瘦身 30% 的窄帶高清。
在云計算的基礎上，計算從量變到質變，從而使大數據的處理得以普及，催生出人工智能，也使我們逐漸進入萬物互聯的物聯網時代，而這個時代在呼喚著邊緣計算。
什么是邊緣計算邊緣計算（Edge Computing），其定義也比較寬泛，可以理解為“最近端的云計算”，但是邊緣計算從許多共識來看，并不隸屬于云計算，而是云計算的補充或者云計算的“預處理”。
邊緣計算能做什么呢？邊緣計算主要服務于物聯網（IoT），能夠聯網的設備，如：智能穿戴設備、智能家居、智能機床、無人駕駛汽車、無人機、智能港口等。這些各式各樣的設備（設施）通過傳感器或者預設程序組成一個巨大的通信系統，而要讓這個系統正常運轉起來，像人那樣處理問題，就需要計算海量的數據并即時反饋，對龐大數據的處理要求暴露了云計算的不足。
云計算 VS 邊緣計算 云計算的不足隨著邊緣計算的興起，在太多場景中需要計算龐大的數據并且得到即時反饋。這些場景開始暴露出云計算的不足，主要有以下幾點：
大數據的傳輸問題：據估計，到 2020 年，每人每天平均將產生 1.5GB 的數據。隨著越來越多的設備連接到互聯網并生成數據，以中心服務器為節點的云計算可能會遇到帶寬瓶頸。
數據處理的即時性：據統計，無人駕駛汽車每秒產生約 1GB 數據，波音 787 每秒產生的數據超過 5GB；2020 年我國數據儲存量達到約 39ZB，其中約 30% 的數據來自于物聯網設備的接入。海量數據的即時處理可能會使云計算力不從心。
隱私及能耗的問題：云計算將身體可穿戴、醫療、工業制造等設備采集的隱私數據傳輸到數據中心的路徑比較長，容易導致數據丟失或者信息泄露等風險；數據中心的高負載導致的高能耗也是數據中心管理規劃的核心問題。
邊緣計算的優勢和發展邊緣計算的發展前景廣闊，被稱為“人工智能的最后一公里”，但它還在發展初期，有許多問題需要解決，如：框架的選用，通訊設備和協議的規范，終端設備的標識，更低延遲的需求等。隨著 IPv6 及 5G 技術的普及，其中的一些問題將被解決，雖然這是一段不小的歷程。相較于云計算，邊緣計算有以下這些優勢。
優勢一：更多的節點來負載流量，使得數據傳輸速度更快。
優勢二：更靠近終端設備，傳輸更安全，數據處理更即時。
優勢三：更分散的節點相比云計算故障所產生的影響更小，還解決了設備散熱問題。
兩者既有區別，又互相配合上文講了云計算的缺點以及邊緣計算的優點，那么是不是意味著在未來，邊緣計算更勝云計算一籌呢？其實不然！云計算是人和計算設備的互動，而邊緣計算則屬于設備與設備之間的互動，最后再間接服務于人。邊緣計算可以處理大量的即時數據，而云計算最后可以訪問這些即時數據的歷史或者處理結果并做匯總分析。
這里可以從某個側面做個比喻，如果云計算是章魚的大腦，那么邊緣計算就是章魚的觸角，觸角對于外界刺激的反應大都出于本能，而這些不斷的刺激產生的結果最后會匯集到大腦中，進而作為觸角后續的行為提供決策的依據。
由此來看，云計算和邊緣計算是一種共生和互補的關系，并不會出現誰取代誰的問題，而是誰在哪些計算上更有優勢，誰在哪些場景上更合適。
為了擁抱邊緣計算的到來，又拍云也在許多地方布局發力。又拍云 PrismCDN 就是布局 5G 和邊緣計算的一張網絡，它在 CDN 的基礎上完美融合 P2P 及流媒體技術，高效整合利用零散閑置的上行帶寬資源構建內容分發網絡服務，將充分釋放 5G 設備強大的計算、傳輸能力。此外基于 Docker 的又拍云容器云，節點分散在全國各地及海外，提供電信、聯通、移動和多線網絡，融合微服務、DevOps 理念，滿足精益開發、運維一體化，大幅降低分布式計算資源構建復雜度，大幅降低使用成本，讓邊緣計算在節點部署、使用、維護上更加簡單和便捷。
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