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什么是边缘计算？和云计算之间有何区别？

2023/1/6 11:32:29

边缘计算是使信息存储和计算能力更接近产生该信息的设备和使用它的用户的过程。传统上，应用程序将数据从传感器和智能手机等智能设备传输到中央数据中心进行处理。然而，前所未有的复杂性和数据规模已经超过了网络能力。通过将处理能力转移到更靠近用户和设备的位置，边缘计算系统显著提高了应用程序性能，降低了带宽需求，并提供了更快的实时洞察力。

为什么边缘计算如此重要？

越来越多的企业开始使用边缘计算，因为可借助边缘计算更有效地收集和分析其原始数据。组织比以往更需要即时访问其数据，以便就其运营效率和业务职能做出明智的决策。如果使用得当，边缘计算就可能帮助组织提高安全性和绩效，同时自动化流程和改善用户体验。下面是边缘计算的一些优点。

（1）降低延迟/提高速度：在许多行业中，技术都要求几乎即时传输数据。以工厂车间的一台机器人机械为例。如果出现生产事件，该机器人无法安全地持续运转，则其需要尽快接收相关信息，以便及时关闭。

（2）改进数据安全性：使用边缘计算，可在本地处理和存储大部分数据。需要传回数据中心的任何信息都可以在传输前进行加密。通过将任何敏感数据放在其来源附近，企业也使用边缘计算来遵守数据主权法律，例如通用数据保护条例 (GDPR)。

（3）更高的生产力：通过更快速响应此类信息，企业可提升运营效率和员工的生产力。通过在来源处分析收集的数据，组织可以改进其设施、基础设施或设备中表现不佳的领域。边缘计算可以与人工智能和机器学习工具结合使用，以此获得商业智能和见解，帮助员工和企业更高效地开展工作。

（4）远程数据收集：在连接和带宽不稳定的位置收集数据会面临重重困难。在网络边缘建立计算和数据存储能力有助于企业从遥远的油田、工业区和海上船舶收集和传输数据。

（5）降低成本：将大量数据从来源处发送到集中式数据中心需要付出昂贵的成本，因为该操作需要更多的带宽。采用边缘计算模型，可以减少从站点发送到数据中心的数据量，因为最终用户只需发送关键数据。根据企业发送和处理的数据量，采用此模型可以显著节省运营成本。

（6）可靠的性能：通常在互联网连接稀缺的偏远地区采用边缘计算。通过设置边缘计算环境，企业可以确保其运营可靠地处理、分析和存储数据。这样可以显著减少因网络或连接中断而导致的运营停机。

哪些行业使用边缘计算？

边缘计算具备数据传输的高速和低延迟特点，加上边缘设备的安装相对容易，因此在各行各业得到广泛应用。下面是一些示例。

（1）制造业：制造业大量使用传感器和网关等物联网 (IoT) 设备，这使得边缘计算系统在该行业中盛行。制造商利用边缘计算解决方案实现自动化，现场收集数据，提高生产效率，以及在机器间快速通信。

（2）自动驾驶汽车：无人驾驶汽车等自动驾驶汽车配备了多个IoT传感器，这些传感器每秒收集大量数据。这些传感器需要实时处理数据以实现即时响应，并且不能依赖远程服务器瞬间做出决定。此外，如果自动驾驶汽车首先相互通信，而不是将有关天气状况、交通、事故或绕道的数据发送到远程服务器，则可以更高效地进行交互。边缘计算是确保自动驾驶汽车安全性及其能够准确判断路况的关键技术。

（3）能源：能源公司使用边缘计算来收集和存储有关石油钻井平台、气田、风力涡轮机和太阳能农场的数据。钻机运营商通常部署边缘人工智能来检测危险以及优化和检查他们铺设的管道。边缘计算可帮助该行业提高运营效率，确保员工安全，以及预测何时需要执行维护工作。

（4）医疗保健：边缘设备监控关键的患者身体机能，例如体温和血糖水平。借助边缘计算，医疗保健部门可在本地存储这些患者数据并改善隐私保护。医疗设施也可减少他们发送到中心位置的数据量并降低数据丢失的风险。

边缘计算如何工作？

边缘计算通过让计算和存储更接近数据的生产者和消费者来发挥作用。边缘部署因不同的使用案例而异，但可以分为两大类。

（1）上游应用程序

上游应用程序优先从智能传感器和其他设备收集数据，然后将数据传输到数据中心执行进一步处理。收集的数据分为三大类：
-  冗余或不相关的数据，例如传感器每 5 分钟测量一次得到的室温数据。
-  需要长期存储的有用数据，例如几小时内的平均温度。
-  产生短期影响的有用数据，例如低于其就必须开启加热器的室温值。

上游使用案例中的边缘计算侧重于区分这三种类型的数据源，然后只将关键信息传输到数据中心。

边缘策略可以包括以下示例L：
-  本地数据中心。公司将存储、服务器和其他边缘设备放在数据源附近。例如，一家能源公司可能会在风力涡轮机中安装一些服务器机架和远程 LAN，借此收集和处理涡轮机生成的数据。
-  物联网 (IoT) 设备中的计算能力。公司使用具备充分计算能力的传感器，使用预先确定的筛选规则来处理数据，之后再传输数据。
-  区域性边缘服务器。一家公司使用云服务处理来自单个区域内多个不同传感器的数据。云提供商可以本地化云服务，以便在公司所需区域的本地边缘服务器上执行计算。?

（2）下游应用程序

下游应用程序优先向最终用户交付数据。示例包括媒体和娱乐环境中的直播视频流、在线游戏或虚拟现实视频源。面向下游使用案例的边缘计算专注于降低网络延迟，以便用户在活动发生时及时体验。以下是下游边缘计算的一些示例。
-  缓存。一家公司建立内容交付网络 (CDN)，该网络将内容缓存在地理位置更接近用户的边缘服务器上，从而更快地传输到用户的计算机。
-  云边缘服务。可以使用云计算服务在特定地理位置的端点和资源本地运行应用程序的延迟敏感部分。
-  移动边缘计算。一家公司使用移动边缘计算基础设施（例如 5G 网络和基于 5G 的移动云计算服务）来开发、部署和扩展超低延迟应用程序。

边缘计算和云计算之间有何区别？

边缘计算在边缘运行工作负载，即更靠近设备和最终用户的位置。另一方面，云计算是一个广义术语，包括在云服务提供商的数据中心运行所有类型的工作负载。

但需要注意的是，云服务提供商也提供边缘计算服务。例如，AWS 边缘服务可以提供接近端点的数据处理、分析和存储服务，从而使您能够在 AWS 数据中心之外的站点部署 API 和工具。

AWS 如何帮助您满足边缘计算要求？

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充分利用在 AWS 数据中心之外的站点中部署的托管式硬件 — 将安全的边缘计算功能扩展到城区、5G 网络、本地站点以及断开连接或远程的位置。可以使用专为特定边缘使用案例打造的功能，以及从 200 多种集成设备服务中进行选择，以快速轻松地将边缘应用程序部署到数十亿台设备。

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    AWS Storage Gateway 针对几乎无限的云存储提供本地访问
    AWS Snow 系列设备可在严峻的非数据中心环境中以及在缺乏稳定网络连接的站点执行业务操作
    Amazon SageMaker Edge Manager 优化、保护、监控和维护边缘设备队列上的机器学习模型

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