大家好，我们今天讨论的主角是边缘计算。边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘，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，满足行业数字化敏捷连接需求、实时服务和数据。优化、应用智能、安全和隐私保护的关键需求。评论太长看不懂？没关系，抓住关键词就可以了：靠近网络边缘，就近提供服务。这样一来，就很容易理解边缘计算的原因了。在云计算如火如荼的时候，有一种观点认为，终端只需要一个显示屏就可以将数据传输到云端中心，由云端完成计算过程，再传回给用户终端。然而，这种观点犹如泡影，经不起现实的推敲。过度依赖云中心反而会适得其反，尤其是对时延要求严格的场景，物联网部署变得毫无意义。举个最常见的栗子：在安防监控方面，摄像机将采集到的视频信息上传到云中心进行处理。面对大量可能无效的数据，不仅需要高速带宽，还会增加云中心的运营负担。为了降低处理成本、缩短处理时间、提高处理效率，研究人员开始在摄像头上下功夫，在摄像头上增加识别能力、存储能力、视频处理能力，参考对比模型，对收集到的数据进行过滤信息传输到云端之前。中心。这类具有智能处理能力的终端已经成为边缘计算产品。预计到2020年，物联网智能装机设备将超过200亿台。大量设备安装并连接到物联网后，需要处理的数据量不断增加。仅仅依靠云计算无法提供实时响应，需要用边缘计算来驱动两个轮子。如果说云计算是计算机智能系统的大脑，那么边缘计算就是系统的眼、耳、鼻、鼻、四肢。核心服务器使智能系统具有人工智能，但如果系统完全独一无二，则作用不大。有人把计算机系统比作军队，云计算是指挥军队的司令员，边缘计算是军队的中低级军官。如果非要向指挥官请示，频繁的互动不仅成本高，而且对指挥官不利；这时，如果利用中基层干部的主观能动性，对行动决策做出独立判断，然后将过滤后的信息呈现给指挥部，那么就大大缓解了沟通压力。另外，总部（云计算）一旦出现网络问题，将完全无法使用。加入中低级人员（边缘计算）后，即使暂时与总部失去联系，也能独立做出一些决策。更重要的是，边缘计算将有多种“姿态”——边缘计算的技术类型：个人边缘、业务边缘和云边缘。1、PersonalEdgeComputing围绕PersonalEdge的产品一般都是移动的，比如智能手机、智能音箱、可穿戴设备、医疗传感器等，在使用时，电池寿命、网络切换和离线情况等特性都需要考虑.个人计算的应用场景主要在家里。2.业务边缘（BusinessEdge）在业务边缘连接的机器和人都在这里聚集和处理。此类设备用于支持区域内的信息集中、交互和处理。业务边缘的应用场景主要在办公室或其他开放场所。业务边缘也是最受关注的边缘计算类型。3.CloudEdgeCloudEdge提供不同云平台的数据分析、数据交互、数据协同。语音处理、人脸识别、医疗人工智能等垂直云平台的兴起，提升了物联网的智能化程度。解锁各种“姿势”、贴近数据产生端的边缘计算，造就了一系列“先天优势”。（1）成本低在设备端，需要处理的数据比较“小”，因此边缘计算在数据计算或存储方面具有成本优势。(2)数据处理更实时、更快速在减少中间传输过程的前提下，数据处理速度更快。(3)网络带宽要求较低。边缘计算过滤数据并将其传输到云服务器。数据“瘦身”后，不会过多占用网络带宽。（4）数据隐私保护可操作性强。数据采集??和处理均在设备侧完成，避免了敏感信息在网络传输过程中的泄露。2018年5月，欧盟通过了史上最严格的数据保护法。(5)提高效率当数据处理速度更快、网络传输压力更小、成本更低时，应用的效率也会大大提高。边缘计算适用于哪些领域？1.物联网边缘计算在物联网中用于传感器数据分析和聚合。2.无人驾驶汽车使用传感器处理更靠近车辆的数据，最大限度地减少驾驶过程中的系统响应时间。3.医疗保健人们佩戴可穿戴设备，即使连接云端或离线，也能监测自己的健康状况，为医生提供数据参考；快速处理数据的能力也将为医疗管理带来巨大的好处。边缘计算还用于其他领域，例如AR/VR、制造、农业、能源和电网。让设备终端更智能成为它的“落脚点”。对网络边缘侧的疯狂探索，让边缘计算闯出了一片天地。不服就来打架？！
