首先我們要了解一下云計算。云計算是一種利用互聯網實現、隨時隨地、按需便捷地使用共享計算設施。目前的物聯網模式將產生的海量數據傳輸給云計算平臺，會出現功耗過高、寬帶不夠等問題。此時的云計算很難實時的返回數據。完全依賴云計算的計算機系統就好比每一件事情都要請教的司令部軍隊。在需要大量和外界互動的時候，反應遲緩。而且一旦由于網絡出現擁堵，就會出現徹底崩潰的局面。

邊緣計算就好比讓中低層軍官也開始發揮主觀能動性，能在一定程度上自主決策。做出智能判斷和行動決策。同時也會把一部分經過篩選擇的信息上傳給司令部。這樣大大緩解了網絡通信的壓力。即便是在和司令官暫時失去聯系的情況下，中低層軍官也能自主做出部分決策。邊緣計算不僅能緩解網絡通信帶寬和數據中心的壓力，還能提升服務響應能力，保護隱私數據，達到速度、安全、可拓展性、多功能性和可靠性合為一體。

 通過下圖我們更直觀地看看云計算和邊緣計算的區別：

從圖中我們可以看出，云計算要經過網絡來傳輸所有的數據并做出響應，而邊緣計算在邊緣設備上處理數據就可以及時響應，同時把處理后有價值數據發往云端。

邊緣計算的優勢：

1. 實時和更快速的數據處理和分析：數據處理更接近數據來源，而不是在外部數據中心或云端進行，因此可以減少遲延時間

2. 網絡流量較少：隨著物聯網設備數量增加，數據生成速度劇增。因此，網絡帶寬變得更加有限，云端重負荷，造成更大的數據瓶頸

3. 應用程序運行效率提高：隨著滯后減少，應用程序能夠以更快的速度更高效地運行

4. 較低的成本：“AI+邊緣計算”組合的邊緣計算不止于計算，智能化特點明顯，另外“云計算+邊緣計算”組合，也是大大減少了單獨使用云計算的成本

當然，邊緣計算不是為了代替云計算，而是作為云計算的一個補充。因為邊緣計算后的結果還是會全部或者部分發送到云端進行存儲分析。

云計算可以看作是一個統籌者，它負責長周期數據的數據分析，能夠在周期性維護、業務決策等領域運行。邊緣計算著眼于實時、短周期數據的分析，更好地支撐本地業務及時處理。邊緣計算靠近設備端，也為云端數據采集做出貢獻，支撐云端應用的大數據分析，云計算也通過大數據分析輸出業務規則下發到邊緣處，以便執行和優化處理。

隨著物聯網的發展，邊緣計算作為其關鍵技術，它的應用會十分廣泛，智慧城市、智慧家居、自動駕駛、無人機、智能制造、智能農場、能源和電網控制、醫療保健等各方面都會看到它的身影。

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