一、边缘计算是什么意思

边缘计算（Edge computing），是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中，而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理的计算方式，又被叫做分布式云计算、雾计算或第四代数据中心。

边缘计算是近几年才兴起的一个概念，它的出现是源于云计算在实际运用中的不足，在物联网场景下，每个智能设备都会产生大量的数据，传输如此海量的数据从本地到云端，则需要消耗大量的网络带宽。为了加快服务和计算处理数据的时间，将计算从云端移向采集数据的边缘节点则是必然之选。

二、边缘计算的特点有哪些

随着云计算和物联网技术的快速发展，边缘计算逐渐成为了一个备受关注的话题，边缘计算主要有六大特点：

1、实时性

边缘计算的最大特点之一是其提供的实时性。由于数据在边缘进行处理，因此可以更快地进行决策并采取行动。这种实时性对于许多应用场景至关重要，如工业自动化、智能家居和自动驾驶汽车等。通过边缘计算，可以实时监测和控制系统，从而实现更高效、更准确的操作。

2、低延迟

延迟是云计算中的一个重要问题，而在边缘计算中，由于数据在设备或终端进行处理，因此可以大大减少延迟。这对于需要实时交互和反馈的系统来说非常重要，如前文提到的工业自动化、智能家居和自动驾驶汽车等。低延迟可以确保系统快速响应，从而提高用户体验和工作效率。

3、隐私保护

边缘计算由于将数据存储和计算移动到网络的边缘，因此可以更好地保护隐私。在云计算中，数据需要传输到云端进行处理，因此存在一定的安全隐患。而在边缘计算中，数据在本地进行处理，可以减少数据泄露和被攻击的风险。这对于对隐私有较高要求的领域如医疗、金融等具有重要意义。

4、本地化计算

边缘计算还具有本地化计算的特点。在边缘计算中，计算任务被分配到设备的边缘进行，这样可以减少设备的能量消耗和网络带宽的压力。本地化计算可以提高数据处理的速度和效率，同时也可以延长设备的电池寿命，对于移动设备和终端设备尤其有利。

5、大规模分布式计算

边缘计算支持大规模分布式计算，这意味着在边缘计算中，可以同时处理和分析来自多个设备的数据。这对于需要大规模数据处理和分析的场景非常重要，如物联网、大数据分析和人工智能应用等。通过边缘计算，可以实现更高效、更准确的数据处理和分析，从而提供更好的服务和产品。

6、灵活性

边缘计算的另一个特点是其灵活性。由于边缘计算将数据存储和计算移动到网络的边缘，因此可以更灵活地应对不同的需求和变化。例如，在云计算中，如果某个区域的网络出现故障，可能会导致数据无法传输和处理。而在边缘计算中，如果某个设备的边缘出现故障，可以由其他设备的边缘进行替代处理，从而确保系统的正常运行。

三、边缘计算的典型应用场景

边缘计算的概念是工业制造领域衍生的，物联网时代不断增长的数据也催生了对边缘计算的需求，在当今时代，边缘计算的应用场景相当丰富：

1、工业制造

边缘计算可以更便捷的处理工厂设备产生的海量数据，及时检测异常情况，更好的实现预测性监控，提升工厂运行效率的同时也能预防设备故障问题。

2、安全监控、ARVR

边缘计算提供快速、高效、精准的实时响应，将驱动安防行业人工智能应用迈入全新层次。

3、智能交通

智能交通信号灯可以根据路上车流的情况动态的调整信号灯的颜色，提高交通流畅度，减少拥堵，还可以应用于紧急情况，例如：信号灯可以为紧急情况开辟出一条绿色通道。

4、自动驾驶

自动驾驶在躲避障碍物的过程，若按照先上传云端、分析处理、再返回设备的模式，将造成信号传输的延迟，紧急情况下极易发生交通事故。

5、智慧家居

家中有非常多的智能家居的设备，智能家居不同产品之间互动场景的定义，需要边缘计算。另外，对于智慧家居来说，接入网络的安全性和私密性也为人们所看重，边缘云可以在物联网网关和数据中心之间建立加密通道，进一步提高系统的安全性和隐私性。

6、智慧城市

边缘计算就好比城市神经末梢，将人工智能与分布在城市中的传感器结合，可以高效处理城市运营问题，如在道路两侧路灯杆上安装传感器，收集城市路面信息，检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据。

7、智慧路灯

嵌入到路灯内部的传感器、执行器、计算和存储单元可以组合起来构成边缘计算的节点，传感器采集的数据发送到位于网络边缘的计算和存储节点，经过计算将结果返回给执行器，执行器对路灯进行控制，而不是将数据发送到位于网络边缘的云计算中心。这样既可以提高系统的实时性，又可以减轻云端的压力。

8、风力发电

在风力发电机机组上布置边缘节点，实时收集数据信息。数据信息上传至工业网关，如风速、启动等做优化，将模型转化为算法或者规则，即时控制机组。

9、医疗保健

医疗设备上存储的数据可用于更新患者的数字医疗记录。边缘计算将连接起来这些医疗设备，在紧急情况下为医院和医生提供可靠和最新的患者信息。

10、无人机

边缘计算使无人机能够检查数据并实时响应数据，广泛应用于各种领域，如当无人机识别到车祸时，无人机可以向附近的行人提供有价值的信息。

据推测，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和储存，边缘计算将延伸至交通运输系统、智能驾驶、实时触觉控制、增强现实等诸多领域，成为运营商数字化转型的关键使能技术。