边缘计算
边缘计算是一种分布式计算框架：允许物联网设备在网络边缘快速处理数据。
它的主要目的是将计算能力和存储资源移动到离用户或数据源更近的地方，以减少设备和服务器之间的响应延迟。通过在边缘设备、传感器和边缘节点上处理数据，边缘计算大大降低了对集中式云服务器的依赖性，提供了更快速、高效和安全的计算服务。
边缘计算与云计算的区别在于数据处理的位置和目的不同：
- 云计算通常将大量数据发送到远程数据中心进行处理，这可能导致高延迟和大量的网络带宽消耗。
- 边缘计算则将重要的数据处理任务移至网络边缘，仅将必要的数据传输到数据中心，从而减少了延迟并提高了效率。这种分布式处理方式特别适用于需要实时响应的场景，如智能交通、工业自动化和医疗保健等领域。
边缘计算的应用场景（非常广泛）：
- 在智能交通中，边缘计算可以帮助实时处理和分析交通数据，提供即时的交通状况信息。
- 在工业自动化中，边缘计算可以连接传感器和机器，实现实时数据分析和远程监控，提高生产效率和安全性。
- 此外，边缘计算还应用于公共安全、远程医疗、智能家居等领域，提供了更快速和可靠的响应。
边缘计算可以弥补云计算在架构上的诸多不足，主要体现在四个方面：
第一，算力。线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据。
第二，带宽。传输带宽负载急剧增加造成较长的网络延迟，难以满足控制类数据及实时/准实时流式数据传输需求。
第三，安全。边缘计算有助于隔离边缘应用和云端的系统性风险。
第四，能耗。边缘设备传输数据与云平台之间的数据传输消耗大量电能，边缘计算通过减少不必要的传输节约了能源。
边缘计算为企业和服务提供商提供了解锁数据价值的新机遇，但也存在一定的挑战，其中关键的挑战是先确定需要在边缘执行的功能。由于边缘硬件相对不如云端的处理能力强大，为了最大程度地发挥最佳性能，必须将边缘定位在特定功能的战略端点，并且这些通常位于远程位置的边缘设备，必须具有在最少干预下运行的能力。
