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摘要：邊緣計算保障大量的計算需要在離終端很近的區域完成計算，完成苛刻的低延時服務響應。邊緣計算和云計算又有何區別呢實際上這兩者都是處理大數據的計算運行方式。
云計算
一種利用互聯網實現隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序等資源的計算模式。
云計算系統由云平臺、云存儲、云終端、云安全四個基本部分組成，云平臺從用戶的角度可分為公有云、私有云、混合云等。
通過從提供服務的層次可分為：基礎設施即服務（Iaas）、平臺即服務（Paas）和軟件即服務（Saas）
通過將應用部署到云端后，可以不必再關注那些令人頭疼的硬件和軟件問題，它們會由云服務商去解決。使用的是共享的硬件，這意味著像使用一個工具一樣去利用云服務（就像插上插座，你就能使用電一樣簡單）。只需要按照你的需要來支付相應的費用，而關于軟件的更新，資源的按需擴展都能自動完成。
云計算，像在每個不同地區開設不同的自來水公司，沒有地域限制，優秀的云軟件服務商，向世界每個角落提供軟件服務——就像天空上的云一樣，不論你身處何方，只要你抬頭，就能看見！
云計算已經走過了它輝煌的10年，云計算架構也日臻完善，越來越多的產品也登上了云！
但是現階段而言依然會存在計算延遲、擁塞、低可靠性、安全攻擊等問題，云計算需要新的幫手，基于此邊緣計算、霧計算等概念也陸續的被提出以彌補云計算存在的短板問題！
霧計算 VS 云計算
霧計算的概念最初是由美國紐約哥倫比亞大學的斯特爾佛教授(Prof. Stolfo)起的，當時的意圖是利用“霧”來阻擋黑客入侵。
沒成想美國思科公司把這個名詞嫁接了過去并得到了發揚光大，也就是我們現在所討論的「霧計算」！
霧計算可理解為本地化的云計算
現在正在流行的“云計算”，是把大量數據放到“云”里去計算或存儲，解決諸如電腦或手機存儲量不夠，或者是運算速度不夠快的問題
參自Cisco：霧計算原始定義圖示
在終端和數據中心之間再加一層，叫網絡邊緣層。如再加一個帶有存儲器的小服務器或路由器，把一些并不需要放到“云”的數據在這一層直接處理和存儲，以減少“云”的壓力，提高了效率，也提升了傳輸速率，減低了時延，這個工作原理其實就可以理解為：霧計算
霧計算的原理與云計算一樣，都是把數據上傳到遠程中心進行分析、存儲和處理。
但是霧計算相比于云計而言算要把所有數據集中運輸到同一個中心，霧計算的模式是設置眾多分散的中心節點，即所謂“霧節點”來處理，這樣能夠讓運算處理速度更快，更高效得出運算結果。
假如說云計算是把所有東西都送往天上的云彩中，霧計算就是把數據送到身邊的霧氣里，這種邏輯被稱相關學者稱之為“分散式云計算”。
和云計算相比，霧計算顯得更接地氣了一些！
云計算重點放在研究計算的方式，霧計算更強調計算的位置。
霧計算相較云計算更貼近地面！
更具體些說，它們在網絡拓撲中的位置不同！
霧計算和云計算實際上又存在有很多相似之處：
如都基于虛擬化技術，從共享資源池中，為多用戶提供資源服務等。
相對于云計算來說，霧計算離產生數據的地方更近，“霧比云更貼近地面”的說法不是沒有道理的！
如果說CDN是彌補TCP/IP本地化緩存問題，那么霧計算就是彌補云計算本地化計算問題！
霧計算 VS 云計算 有以下幾個明顯的特點：
更輕壓：
計算資源有限相比較云平臺的構成單位——數據中心，霧節點更加輕！霧計算能夠過濾，如聚合用戶消息（如不停發送的傳感器消息），只將必要消息發送給云，減小核心網絡壓力
更低層：
霧節點在網絡拓撲中位置更低，擁有更小的網絡延遲（總延遲=網絡延遲 計算延遲），反應性更強
更可靠：
霧節點擁有廣泛的地域分布，為了服務不同區域用戶，相同的服務會被部署在各個區域的霧節點上，使得高可靠性成為霧計算的內在屬性，一旦某一區域的服務異常，用戶請求可以快速轉向其他臨近區域，獲取相關的服務。此外，由于使用霧計算后，相較云計算減少了發送到云端和從云端發送的數據量，和云計算相比延遲更短，安全風險也得到了進一步的降低！
更低延：
除了物聯網的應用外，網上游戲、視頻傳輸、AR等也都需要極低的時延，這點霧計算也是有所發揮的
更靈便：
霧計算支持很高的移動性，手機和其他移動設備可以互相之間直接通信，信號不必到云端甚至基站去繞一圈！此外，霧計算也支持實時互動、多樣化的軟硬件設備以及云端在線分析等
更節能：
霧計算節點由于地理位置分散，不會集中產生大量熱量，因此不需要額外的冷卻系統，從而減少耗電，霧計算更省電！
邊緣計算 VS 云計算
邊緣計算：是指利用靠近數據源的邊緣地帶來完成的運算程序。
邊緣計算的運算既可以在大型運算設備內完成
也可以在中小型運算設備、本地端網絡內完成
用于邊緣運算的設備可以是智能手機這樣的移動設備、PC、智能家居等家用終端
也可以是ATM機、攝像頭等終端
邊緣計算，讓計算在身邊發生！
邊緣計算和云計算互相協同，它們是彼此優化補充的存在。
云計算是一個統籌者，它負責長周期數據的大數據分析，能夠在周期性維護、業務決策等領域運行。而邊緣計算著眼于實時、短周期數據的分析，更好地支撐本地業務及時處理執行。邊緣計算更靠近設備端，也為云端數據采集做出貢獻，支撐云端應用的大數據分析，云計算也通過大數據分析輸出業務規則下發到邊緣處，以便執行和優化處理。實際上這兩者都是處理大數據的計算運行方式。但不同的是，這一次，數據不用再傳到遙遠的云端，在邊緣側就能解決，更適合實時的數據分析和智能化處理，也更加高效而且安全。
典型場景1:賦能CDN內容分發業務
傳統 CDN 借助緩存數據，提高近地節點數據傳輸的性能，但是實際上對動態的計算服務，就只能回源到數據中心，這個成本本身其實是很高的。邊緣計算和傳統的中心化思維不同，其主要計算節點以及應用分布式部署在靠近終端的數據中心，這使得無論是在服務的響應性能、還是可靠性方面都是高于傳統中心化的云計算。邊緣計算保障大量的計算需要在離終端很近的區域完成計算，完成苛刻的低延時服務響應。
此外通過邊緣計算，同時緩解了傳統數據「安全」層面的問題，畢竟數據傳輸的距離越遠、路徑越長、時間越久，數據的被竊取風險和丟失風險也就越高。
典型場景2:萬物互聯的物聯網時代需要邊緣計算助力
隨著網絡邊緣側設備的迅速增加，設備產生的數據存量達到澤字節的級別，從網絡邊緣設備傳輸傳輸海量數據到云數據中心致使網絡傳輸寬帶的負載量急劇增加造成較長的網絡延遲，單純的云計算已經不足以匹配如此龐大規模數據量的即時計算。
關于很多疑惑邊緣計算能否取代云計算的問題：
邊緣計算不能也不會取代云計算，二者是互補關系！
此外，現階段客觀來看，邊緣計算距離落地還是需要一段時間，相關的解決方案也需要進一步完善。
邊緣計算和云計算又有何區別呢？
實際上這兩者都是處理大數據的計算運行方式。
但不同的是，這一次，數據不用再傳到遙遠的云端，在邊緣側就能解決，更適合實時的數據分析和智能化處理，也更加高效而且安全。
邊緣計算服務的構建，從技術領域是一種很大的創新！
如今AWS、微軟、英特爾等國外大型企業已經著手布局邊緣計算，可以預見的是邊緣計算之于云服務企業重要性可見一斑！
如果說云計算是集中式大數據處理，那么邊緣計算可以理解為邊緣式大數據處理！
由于邊緣計算(Edge computing )指的是接近于事物，數據和行動源頭處的計算
所以我們也可以把這種類型的數據處理使用更通用的術語來表示：鄰近計算或者接近計算
邊緣計算具備的幾點特質：
1.分布式和低延時計算
2.對終端設備的數據進行篩選，不必每條原始數據都傳送到云，充分利用設備的空閑資源，在邊緣節點處過濾和分析，節能省時
3.減緩數據爆炸，網絡流量的壓力，在進行云端傳輸時通過邊緣節點進行一部分簡單數據處理，進而能夠設備響應時間，減少從設備到云端的數據流量
4.智能化（Edge intelligence）
對于未來而言物聯網也好、AR或則VR場景也好以及大數據和人工智能行業，實際上都有著極強的對近場計算的需求，邊緣計算保障大量的計算需要在離終端很近的區域完成計算，完成苛刻的低延時服務響應！
可以預見的是，在未來邊緣計算的發展并不邊緣！
霧計算 VS 邊緣計算
邊緣計算概念出現時間上較早于霧計算，指代云和設備的邊界
霧計算而言因為和云相比位置上更接近設備，所以表示為霧。
關于二者的區別實際上有很多的解讀，角度不同觀點自然也會有所區別。
分享其中一種從物聯網層面的解讀：
霧計算，經常是在IoT背景下被提及到，典型的主要業務是路由器、接入點甚至是與傳感器和執行器一起的計算設備。
處理能力放在包括 IoT設備的LAN里面，這個網絡內的IoT網關，或者說是霧節點用于數據收集，處理，存儲。多種來源的信息收集到網關里，處理后的數據發送回需要該數據的設備。
霧計算的特點是處理能力強的單個設備接收多個端點來的信息，處理后的信息發回需要的地方，和云計算相比延遲更短。
和邊緣計算相比較的話，霧計算更具備可擴展性。
霧計算不需要精確劃分處理能力的有無，根據設備的能力也可以執行某些受限處理，但是更復雜的處理實施的話需要積極的連接。
邊緣計算，進一步推進了霧計算的“LAN內的處理能力”的理念，處理能力更靠近數據源。不是在中央服務器里整理后實施處理，而是在網絡內的各設備實施處理。
這樣，通過把傳感器連接到可編程自動控制器(PAC)上，使處理和通信的把握成為可能。
和霧計算相比的優點，根據它的性質單一的故障點比較少。各自的設備獨立動作，可以判斷什么數據保存在本地，什么數據發到云端。
實際上霧計算和邊緣計算感覺很相似，但是在數據的收集，處理，通信的方法層面還是存在些許的不同的，也各有利弊！
霧計算以及邊緣計算、海計算而言等等概念、產品的出現，不是用來代替云計算，更多的是對云計算短板的彌補，無論是云計算、海計算或者是邊緣計算、霧計算，其他產品概念也好，目的只有一個：更好的服務于我們的生活！
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