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什么是边缘计算？

大家知道，云计算解决了算力需求与硬件成本之间的矛盾，让人们能轻松实现各类数字化应用。

随着运用普及，云计算也会面临新问题。试想一下，如果大家都在玩一个很火的手游，而它的服务器只部署在A城市这一个中心数据节点。那就会出现以下情况：一是距离较远的B城市的游戏的玩家玩起来延迟特别高，因为服务器离用户太远了，传输时延随之增加。二是中心节点不堪重负，由于数据高度集中，智能交通边缘计算哪家好，访问流量都汇聚到A城市节点，带宽或者性能一旦跟不上，就容易出现拥塞。这些会导致云端响应慢，延迟高，玩游戏卡成了看幻灯片，这种用户体验谁也受不了。

为应对这些新挑战，边缘计算应运而生。人们对云计算的集中化结构进行了拆分，把需要快速响应的服务能力部署到网络边缘，也就是尽可能靠近用户的地方。这样既缩短了服务器到用户的距离，新基建边缘计算哪家好，又通过分布式结构有效缓解了中心节点的压力。简单的说，把云计算延伸到网络边缘，边缘计算哪家好，在靠近用户的地方提供服务，就是边缘计算。

如果用快递来打个比方，或许你就能更好理解“边缘计算”节点的概念。买家在网购下单后，到货速度当然越快越好，但如果从北京发货到重庆，再快也不可能当日达。于是，网购平台在重庆建了个“本地仓”，这样不仅重庆用户可以当天就收货，而且还节约了邮费。你把快递包裹想象成数据，物流想象成网络，那么“本地仓”就是边缘计算节点。

边缘计算的优点

保护隐私数据，提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题，调查显示约有 78% 的用户担心他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心，用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及，许多家庭在屋内安装网络摄像头，如果直接将视频数据上传至云数据中心，视频数据的传输不仅会占用带宽资源，还增加了泄露用户隐私数据的风险。为此，针对现有云计算模型的数据安全问题，边缘计算模型为这类敏感数据提供了较好的隐私保护机制，一方面，用户的源数据在上传至云数据中心之前，首先利用近数据端的边缘结点直接对数据源进行处理，以实现对一些敏感数据的保护与隔离；另一方面，边缘节点与云数据之间建立功能接口，即边缘节点仅接收来自云计算中心的请求，并将处理的结果反馈给云计算中心。这种方法可以显著地降低隐私泄露的风险。

边缘计算的概念

边缘计算是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。

边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。

边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，移动边缘计算哪家好，减少延迟。边缘计算是在靠近数据的地方提供智能分析处理服务，减少时延，提升效率，提高安全隐私保护。

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