边缘计算是一种新型应用还是新型计算系统 边缘计算是什么，和云计算的区别是什么

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近年来，随着大数据的广泛应用，云计算也受到大量的关注和追捧，而悄悄的，边缘计算开始受到关注，不少人相信边缘计算将会取代云计算。那么，边缘计算VS云计算吗，谁更有优势？ 边缘计算是指近运算的概念，将运算更靠近数据源所在的本地区网(Local Network)内运算，尽可能不用将数据回传云端，以减少数据往返云端的等待时间及网络带宽成本。边缘计算通常是在本地端和云端两边交界的附近做运算处理，也就是数据进出区网附近的位置，这么做的目的，在于既可以将运算环境放在本地，同时又可以靠近云端边界附近，借此跟云衔接。毕竟并不是全部的数据都能放在本地端运算，还是会有些需要更进一步分析及判断的数据，最后还是要传回云端来处理，或是做为长期存取的使用。 与云计算相比，边缘计算的优势在于部署部署物联网应用，特别是在新兴物联网应用领域，例如自驾车、无人机、增强现实(AR)/虚拟现实(VR)，以及机器人等，这些崭新应用特别强调实时的影像分析及辨识处理能力，对于网络的低延迟和高带宽要求极高，需要在数十毫秒甚至微秒时间内就要反应，然而透过因特网传输往返云端，至少需要上百毫秒才能反应过来，所以这类型的应用，就很适合采用边缘计算架构。 边缘计算因为是在靠近数据源所在的局域网络环境内运算，所以可以是在一台大型运算设备，或者是很多台中、小型运算设备或设备组成的本地端网络内运算，这些运算设备可以是个人所有的移动设备(如智能手机、穿戴式设备)，也可以是终端设备(如网关、监视摄影机、银行ATM)，或是其他物联网设备。因为运算设备和设备之间彼此靠得很近，网络传输更直接，如透过Wi-Fi、蓝牙等，所以传递数据变很快。 网关(Gateway)是常见的一种边缘计算设备，不过跟传统只用来搜集和转发资料的物联网网关相比，新一代边缘网关变得聪明，开始具有运算分析能力，能将靠近传感器和其他物联网设备周围搜集的数据先运算处理，让数据变少以后再回传云端，即使没有网络，边缘网关也能透过和其他运算设备组成一个具有分布式计算架构的本地端区网，自行就可以接手运算，等待网络恢复后，才将处理后的资料传回云端，若是边缘设备运算能力足够，甚至有时可以直接在本地端处理完，不必再送回云端接续处理。 这也直接点出了边缘计算和集中式的传统云计算架构最大不同之处，因为采用分布式计算架构，可以将运算分散靠近地面数据源的近端设备处理，以分摊原本在云计算的工作量，而不需要大老远将资料传回云端才能处理，因此速度变更快，甚至没有网络，靠近地面的运算设备也能接手自己处理，无云也没关系。 边缘计算因为是设计一个本地端运算网络环境，以便于能就近处理数据，而不需要像云端离数据源太远，所以有人说，边缘计算是一朵地面的云，但是不像雾运算比较是整个特定区域的地上云，遍布范围较广，边缘计算则可以是靠近数据源产生的一个小型区域的运算丛集，可以进到雾进不去的地方。所以边缘计算其实就是一个本地端的云，甚至是一个在室内的云。从前天上的那朵云到了地面变成雾，现在还缩小进到工厂、办公室、汽车甚至变成你家中的一朵云。 边缘计算的兴起，其实和近几年企业IT架构发展逐渐改采混合云架构来部署，也有些许相似之处，因为从应用角度来看，混合云的出现也是为了解决公有云的网络传输及延迟的问题，毕竟和企业内部网络相比，终究因特网的传输速度还是过慢，若企业要将关键应用整套搬上公有云用时，就会被拖累，例如数据库数据不同步等问题，以致于不少采用公有云的企业，也同时会结合私有云方式来部署，只不过以前这些私有云是由许多台企业级服务器、储存和网络设备所布建而成，现在，可以是由许多不同大小的运算设备或设备组成。 随着人工智能AI的发展，许多云计算工作，不必通过云端，本地端就有足够的能力来进行完成，到最后，云计算将失去计算的功能，变为纯储存的用途

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，将计算和数据存储放置在离数据源近的边缘设备上，以便在本地进行数据处理和分析，从而减少数据传输延迟和网络流量。这种架构可以让设备在本地处理数据，而不必将数据传输到云端进行处理。边缘计算可以帮助降低网络延迟和提高应用程序的响应速度，同时减少数据传输和存储成本。

边缘计算通常使用一些轻量级的计算设备，这些设备可以执行一些基本的计算任务，例如对数据进行预处理、聚合、过滤、分类等。边缘计算还可以与云计算相结合，通过将数据处理任务分配给最适合的计算节点，提高计算效率和资源利用率。

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