基于應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)需求，云計(jì)算和邊緣計(jì)算因其在物聯(lián)網(wǎng)中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)而聞名。但是，兩種計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)的結(jié)合為開發(fā)人員提供了更大的靈活性，為消費(fèi)者帶來了更低的延遲，同時(shí)還保持了數(shù)據(jù)隱私標(biāo)準(zhǔn)。

在邊緣引入云的概念，這個(gè)術(shù)語在龐然大物的云服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商和物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員中越來越受歡迎。

邊緣云是什么意思?

要了解邊緣云，技術(shù)專家還必須定義它組合的兩個(gè)術(shù)語以及它們之間的區(qū)別。

云計(jì)算是指在集中位置的社區(qū)、私有、公共或混合云數(shù)據(jù)中心中存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，處理云中的所有數(shù)據(jù)會(huì)帶來更大的延遲以完成操作。

邊緣計(jì)算是指在設(shè)備或數(shù)據(jù)源上進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算的過程，而不是將其發(fā)送到遙遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)中心。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，這大大減少了滯后并節(jié)省了帶寬。集中式云仍然充當(dāng)大量數(shù)據(jù)和其他處理的主要存儲(chǔ)設(shè)施。發(fā)生邊緣處理的IoT設(shè)備充當(dāng)節(jié)點(diǎn)。

邊緣云是指?jìng)鹘y(tǒng)的大規(guī)模云數(shù)據(jù)中心的去中心化。物聯(lián)網(wǎng)邊緣云將云存儲(chǔ)和計(jì)算移至離邊緣源更近的位置，同時(shí)還縮小了其規(guī)模。邊緣站點(diǎn)可以相互連接，也可以連接到核心云以獲取其他數(shù)據(jù)輸入和處理或存儲(chǔ)功能，或者在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露或服務(wù)受損的情況下相互隔離。

邊緣云需要靠近最終用戶的其他遠(yuǎn)程管理數(shù)據(jù)中心，也稱為邊緣站點(diǎn)。它還要求在特定位置提供大量邊緣站點(diǎn)，這些位置需要與低延遲、時(shí)間敏感的IoT任務(wù)結(jié)合使用，從而需要更多的計(jì)算和處理能力，超出邊緣可以完成的范圍。

邊緣云、云計(jì)算與邊緣計(jì)算比較

機(jī)會(huì)，邊緣云計(jì)算的注意事項(xiàng)

即使在邊緣構(gòu)建云所需的工具和體系結(jié)構(gòu)仍處于新生階段，但在考慮將未來的邊緣云計(jì)算功能應(yīng)用于分布式節(jié)點(diǎn)邊緣站點(diǎn)時(shí)，機(jī)會(huì)仍然很多。企業(yè)可以將IoT邊緣云計(jì)算用于機(jī)械分析處理、工業(yè)IoT中的執(zhí)行以及在擁有大量自動(dòng)駕駛車輛的都會(huì)區(qū)中的超快速遠(yuǎn)程信息處理。

開發(fā)人員和IT專業(yè)人員現(xiàn)在應(yīng)該針對(duì)出現(xiàn)的機(jī)會(huì)和潛在的限制進(jìn)行計(jì)劃。IoT邊緣云可在邊緣站點(diǎn)之間提供一致的OS部署和應(yīng)用程序集成，以提高服務(wù)交付的規(guī)律性。組織還可以使用邊緣云來擴(kuò)大云節(jié)點(diǎn)的分布，從而在全球范圍內(nèi)進(jìn)行遠(yuǎn)程擴(kuò)展，而用戶群將從中受益最大。

IT專家必須意識(shí)到邊緣云網(wǎng)絡(luò)在連接性和可靠性方面的局限性，以便始終如一地滿足低延遲物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的需求，例如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)或虛擬現(xiàn)實(shí)中的需求。物聯(lián)網(wǎng)邊緣云還需要硬件一致性，如果不滿足，成本可能會(huì)很高。

在減少延遲、提高數(shù)據(jù)處理效率并提高邊緣云數(shù)據(jù)中心分布的成本效率的其他領(lǐng)域可能會(huì)產(chǎn)生可觀的影響：

在移動(dòng)設(shè)備上具有高視頻流的用戶群;在城市內(nèi)或高速公路附近，以大規(guī)模管理公共安全應(yīng)用;利用機(jī)器人技術(shù)、自動(dòng)化和數(shù)據(jù)分析的制造商或物流中心;需要立即提供IoT服務(wù)的醫(yī)院、診所和其他醫(yī)療保健設(shè)施。

在這些情況下，邊緣站點(diǎn)甚至可以基于歷史數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)分析功能來預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)處理需求，并連接到邊緣云上的其他節(jié)點(diǎn)以響應(yīng)可變的處理需求。

物聯(lián)網(wǎng)邊緣云的成功取決于奠定基礎(chǔ)

為了充分發(fā)揮IoT邊緣云的潛力，組織必須擁有既能解決智能邊緣處理需求又能解決網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)局限性的技術(shù)。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中的AI芯片可直接在邊緣進(jìn)行更多處理。這樣，再加上到邊緣站點(diǎn)的更短距離，就等于更快的答復(fù)或操作，同時(shí)還節(jié)省了帶寬和服務(wù)器成本。例如，設(shè)備中的AI芯片可為Alexa查詢或AI驅(qū)動(dòng)的照片編輯提供更智能、更快捷的答案。

漸進(jìn)式Web應(yīng)用程序提供本地存儲(chǔ)的即用即付更改，即使是脫機(jī)存儲(chǔ)，也可以在重新連接時(shí)與云同步。邊緣站點(diǎn)可以使用應(yīng)用程序通過更頻繁、更靈活的同步來平衡處理器之間的工作負(fù)載。

與僅邊緣計(jì)算相比，5G網(wǎng)絡(luò)連接對(duì)于云邊緣站點(diǎn)以保持低延遲所需的速度進(jìn)行操作和通信至關(guān)重要。例如，AWS Wavelength和Verizon 5G推出了產(chǎn)品，開發(fā)人員可以使用它們直接在邊緣構(gòu)建應(yīng)用程序，并獲得5G網(wǎng)絡(luò)的密度和容量。