边缘计算那些事儿

型应用也对数据处理的实时性以及数据存储也提出了更高的要求。传统的云计算模型不能满足现有的性能需求，因此，边缘计算模型应运而生。本文从边缘计算的产生背景入手，然后介绍了什么是边缘计算以及基本边缘计算模型架构，通过一些案例来介绍边缘计算的相关实际应用。

为什么需要边缘计算?

云中心具有强大的处理性能，能够处理海量的数据，自提出以来就在不断改变我们的生活、工作、学习的方式。但云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽的有限性，传送海量数据需要一定的时间，云中心处理数据也需要一定的时间，这就会加大请求响应时间，用户体验差。传统云计算在以下方面存在问题：

网络带宽：据IDC统计，到2020年我国数据储存量达到约39ZB，其中约30%的数据来自于物联网设备的接入。网络带宽正在逐渐成为云计算的一大瓶颈。此外，未经处理的数据中可能包含大量的静态画面、空闲状态等冗余数据，也极大的降低了网络带宽的利用率。

实时性：海量的数据为云端分析的准确性提供了保障，但传统模式下云端也必须与物联网设备联机数据和控制通路来处理数据和实时交互，因此云计算平台的计算性能也正逐渐达到瓶颈，无法满足新兴万物互联应用对延迟时间的要求，从而降低整个系统的可用性。

隐私保护：云计算平台将医疗设备、网络摄像头等物联网设备采集到的个人和家庭用户的隐私数据传输到数据中心集中保存，传输、存储和使用路径过长，不但涉嫌将大量云端应用无关的用户隐私数据泄露给第三方，还存在安全威胁、数据丢失等其他隐私风险。

能耗：云数据中心的能耗问题已经成为数据中心管理规划的核心问题，将部分任务从云端迁移到设备端，可以大大降低云计算数据中心的计算负载，进而达到降低能耗的目的。

因此，在物联网和云计算的推动下，考虑到大多数物联网设备具有有限的计算和能量资源，我们假设了一种处理问题的新模型——边缘计算，即在网络的边缘产生、处理、分析数据。在边缘结点处理这些数据将会带来极小的响应时间网络边缘节点来处理、分析数据。而网络边缘节点指的是在数据产生源头和云计算中心之间具有计算资源和网络资源的节点，比如手机就是人与云计算中心之间的边缘节点，而网关则是智能家居和云计算中心之间的边缘节点。

边缘计算的构成包括两大部分：

一是资源的边缘化，具体包括计算、存储、缓存、带宽、服务等资源的边缘化分布，把原本集中式的资源纵深延展，靠近需求侧，提供高可靠、高效率、低时延的用户体验;

二是资源的全局化，即边缘作为一个资源池，而不是中心提供所有的资源，边缘计算融合集中式的计算模型(例如：云计算、超算)，通过中心和边缘之间的协同，达到优势互补、协调统一的目的。

边缘计算不是为了取代云计算，而是对云计算的补充和延

（编辑：梅州站长网）

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