边缘计算，移动边缘计算原理最近特别火的边缘计算是个什么鬼

来源：整理时间：2025-02-08 15:52:19 编辑：智能门户手机版

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1，移动边缘计算原理最近特别火的边缘计算是个什么鬼
2，什么是边缘计算
3，什么是边缘计算为什么现在这么火
4，边缘计算是什么和云计算的区别是什么
5，边缘计算有什么好处
6，现在常说的边缘计算与云计算有什么不同

1，移动边缘计算原理最近特别火的边缘计算是个什么鬼

边缘计算是一种算法方式，和云计算一样，不同的是云计算是集中式，而边缘计算是分布式

台阶不算的，建筑面积是以外墙外边缘计算的。走廊的话，如果没有围护结构（通俗点说就是墙）的话，按投影面积的一半算建筑面积。有围护结构但层高小于2.2m的也算一般面积，大于2.2m时按全部面积计算。

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移动边缘计算原理最近特别火的边缘计算是个什么鬼

2，什么是边缘计算

边缘计算指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，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，旨在将计算、存储和网络资源尽可能地接近数据的来源和终端设备，以提高数据处理的速度和效率，减少传输数据的延迟和网络带宽的消耗。与传统的云计算模型不同，边缘计算将计算放在离数据源更近的地方，例如在传感器、路由器或智能手机上。这种模型允许实时数据分析和响应，并在数据本地处理时减少数据的传输。边缘计算的优点包括更快的响应时间、更高的数据安全性和隐私性、减少网络带宽的需求以及降低了与云服务交互的成本。边缘计算的应用场景非常广泛，包括智能家居、智能工厂、智能城市、医疗保健、农业等领域。

什么是边缘计算

3，什么是边缘计算为什么现在这么火

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，旨在将计算能力和数据处理功能推向接近数据源的边缘设备，边缘计算的目标是将计算和数据存储从传统的云计算数据中心延伸到离用户或数据源更近的位置，以便更快地响应请求并减少网络延迟。边缘计算的核心思想是将计算任务和数据处理在接近数据源的地方进行，而不是完全依赖远程的云服务器。这种分布式计算模型可以提供更快的响应时间和更好的用户体验，并减少对网络带宽的需求。边缘计算的关键优势包括：低延迟：将计算功能放置在离数据源更近的位置，可以减少数据传输所需的时间，从而实现更低的延迟。数据隐私和安全：边缘计算可以在本地处理数据，而无需将敏感信息发送到云端。这样可以提高数据隐私和安全性，并遵守一些数据保护法规和合规要求。带宽利用率：通过在边缘设备上进行一些计算任务和数据处理，可以减少对云服务器的依赖，降低对网络带宽的需求，从而减轻网络拥塞问题。离线支持：边缘设备通常具备一定的计算能力，可以在网络连接不稳定或断开的情况下继续执行一些任务，提供一定程度的离线支持。

什么是边缘计算为什么现在这么火

4，边缘计算是什么和云计算的区别是什么

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。完全依赖云计算的计算机系统就好比每一件事都要请示司令部的军队，在需要大量和外界互动的时候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题就彻底歇菜。另外一个方面是：边缘计算和云计算是两个截然不同的事情，其中一个不会取代另一个。但目前太多的内容混淆了IT专业人士，提出边缘计算将取代云计算，这就相当于说PC会取代数据中心。所有公有云提供商都具有包含或将边缘计算的物联网战略和技术栈。边缘计算和云计算可以在一起工作，但边缘计算是用于特殊需求的专用系统。云计算是一种更通用的平台，也可以在旧的客户端/服务器模型中与专用系统配合使用。

边缘计算和云计算都是现代计算架构的重要组成部分，但它们之间有一些关键区别：数据处理位置：边缘计算强调将计算和数据处理推向网络边缘，也就是更接近数据源和终端设备，以便更快地响应实时数据和减少数据传输时延。云计算则更侧重于将计算和数据处理放在中心化的云服务器上，实现数据的集中存储和处理，适合大规模数据中心应用。数据安全性：边缘计算要求将数据处理推向网络边缘，这也带来了一定的安全风险，因为边缘设备通常不如云服务器那样安全可靠。云计算则依靠云服务器提供的高度安全和可靠性保障，以确保数据的保密性和完整性。网络带宽和成本：边缘计算可以通过减少数据传输和存储，降低网络带宽和存储成本。而云计算需要较高的带宽和存储成本来支持大规模数据处理和存储。应用场景：边缘计算更适用于实时数据处理、低延迟应用和物联网等场景。云计算则更适用于大规模数据中心应用，例如大数据分析、人工智能、云游戏等。总之，边缘计算和云计算都有自己的优势和适用场景，它们可以相互补充和协同工作，以支持不同的业务需求。

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。云计算服务指的就是我们通过所使用的网络服务，把资料存放在网络上的服务器中，并借由浏览器浏览这些服务的网页，使用上面的界面进行各种计算和工作。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（iaas），平台即服务（paas）和软件即服务（saas）。中国云计算当前呈现出以下三个方面的典型特点：1.2010年已经从概念宣传阶段，进入实质发展阶段；2.正处于私有云的研发试验阶段，计划向公有云转变；3.中小企业信息化是公有云发展的核心驱动力。

5，边缘计算有什么好处

只能简单地给你讲讲，如果太详细的话，那玩意儿简直深了去了。给你举个例子可能理解的更深刻。比如你用手机看个高清视频、玩个VR游戏或者体验自动驾驶的乐趣，这些都会产生数据，而且这些数据对于高速传输和实时响应有很高的要求，在这种情况下，边缘运算能产生更快的网络服务响应，也就成为了最佳的解决方案。边缘计算的发展也对数据中心的建设有着新的要求，甚至现在已经提出了第四代数据中心的概念。按照趋势来说，360度全方位部署最佳实践方案是满足第四代数据中心需求的关键，目前能够做到这一点的厂商为数不多，但是维谛技术有限公司倒是其中之一。这家公司通过引入众多新技术，匹配更先进的监控和管理，全面整合边缘与核心，打造了更灵活和富于弹性的架构和解决方案。

边缘计算是一种分布式计算范式，其核心思想是将数据处理、计算和分析任务从中心化的云数据中心转移到离数据源更近的网络边缘设备。这样可以减少数据传输的延迟和带宽消耗，提高系统的整体性能。边缘计算的好处包括：低延迟：由于边缘计算设备靠近数据源，数据处理和响应速度更快，这对于实时性要求较高的应用场景（如自动驾驶、工业自动化和物联网设备）具有重要意义。节省带宽：边缘计算可以在本地设备上对数据进行初步处理和筛选，只将有价值的数据上传至云端。这样可以减少数据传输量，降低网络带宽消耗。数据安全与隐私：在边缘计算中，数据在本地处理，而不是通过网络传输到云端。这有助于保护数据隐私，减少数据泄露的风险。离线运行能力：边缘计算设备可以在本地执行计算任务，即使在网络连接受限或不稳定的情况下也能保持运行。可扩展性：边缘计算允许在网络边缘部署更多计算资源，以满足不断增长的数据处理需求。总之，边缘计算提供了一种在网络边缘处理数据的方法，能够降低延迟、节省带宽、提高数据安全性和支持离线运行。这使得边缘计算在许多实时性要求高、网络环境复杂的场景中具有优势。

边缘计算指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，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。主要用途看似“生僻”的边缘计算其实并不“边缘”，而且意义重大。边缘计算和云计算有些类似，都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是，这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。如果说物联网的核心是让每个物体智能连接、运行，那么边缘计算就是通过数据分析处理，实现物与物之间传感、交互和控制。它是物联网从概念到应用的一把钥匙，更是制造业从“笨拙”变得“智慧”的重要途径。工信部信息化和软件服务业司副司长安筱鹏在会上说，传统制造业向智能化升级的过程中，特别需要通过边缘计算技术，将车间里的生产设备智能连接，提高效率，创新模式。当前，全球数字化革命正引领新一轮产业变革。物联网也被普遍认为是推动传统产业变革和全球经济发展的又一次浪潮。据统计，到2020年将有超过500亿的终端与设备互联。未来超过50%的数据需要在边缘侧分析、处理和储存。边缘计算应用广阔，机遇无限。

6，现在常说的边缘计算与云计算有什么不同

边缘计算起源于传媒领域，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。云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务，像现在的十次方推出的免费超级算力服务，就能对各种复杂的数据进行处理，可以去体验下。现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

边缘计算不会完全代替云计算，它们各自具有独特的优势，可以相互补充和协同工作。边缘计算和云计算在不同场景和需求下各有所长。边缘计算的优势：低延迟：边缘计算设备靠近数据源，可以实现更快速的数据处理和响应，适用于对实时性要求较高的应用场景，如自动驾驶、工业自动化等。节省带宽：边缘计算可以对数据进行本地处理，仅将有价值的数据传输到云端，减少了数据传输量，降低了网络带宽消耗。数据安全：数据在本地处理，有助于保护数据隐私，减少数据泄露的风险。云计算的优势：集中式管理：云计算提供集中式的资源和服务管理，便于统一调度和监控。弹性伸缩：云计算资源具有很强的弹性伸缩能力，可以根据需求灵活调整资源配置。数据分析与共享：云计算平台可以对大量数据进行深度挖掘和分析，同时便于数据共享和协作。在实际应用中，边缘计算和云计算可以相互协同，形成一个分层的计算架构。例如，边缘计算设备可以负责实时数据处理和响应，而云计算平台则负责大规模数据存储、分析和管理。这种结合可以实现资源的最优分配，满足不同场景和需求的计算需求。

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。完全依赖云计算的计算机系统就好比每一件事都要请示司令部的军队，在需要大量和外界互动的时候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题就彻底歇菜。另外一个方面是：边缘计算和云计算是两个截然不同的事情，其中一个不会取代另一个。但目前太多的内容混淆了it专业人士，提出边缘计算将取代云计算，这就相当于说pc会取代数据中心。所有公有云提供商都具有包含或将边缘计算的物联网战略和技术栈。边缘计算和云计算可以在一起工作，但边缘计算是用于特殊需求的专用系统。云计算是一种更通用的平台，也可以在旧的客户端/服务器模型中与专用系统配合使用。