边缘计算是什么意思？“边缘”壹词在物联网世界中有了新的定义。随着5g時代的到來，边缘计算也得到了迅速的推广和普及。那么什么是边缘计算呢？

　　边缘计算的专业解释太复杂了。我们试着用壹个简单的例子來解释它。有些人认為章鱼不像地球上的生物，更像是外來物种。这句话不是凭空说出來的。

　　章鱼基因组包含大约33000个基因，是普通無脊椎動物的5-6倍。它的血液是蓝色的，有叁颗心，有许多柔软的脚，没有头發，比许多動物都聪明。

　　妳想過这样的问题吗？章鱼為什么这么聪明？為什么它在捕捉猎物或逃跑時有这么多手腕？為什么它不被缠住？

　　人类的神经元都集中在大脑中。与人类不同的是，章鱼大脑中只有40%的神经元分布在几个手腕上。

　　就像患有巨人症的人壹样，他的肆肢不断地变長变粗，神经元的传输速度也有限。巨人的反应會越來越慢。最后，他的手指将被切断。这些信息需要半天時间才能传输到大脑，这無疑是致命的。

　　边缘计算模型将原始云计算中心的部分或全部计算任务迁移到数据源附近。与传统云计算模型相比，边缘计算模型具有实时数据处理和分析、高安全性、隐私保护、可扩展性强、位置感知和低流量等优点。

　　（2）高度安全。传统的云计算模型是集中式的，这使得它容易受到分布式拒绝服务供应和断电的影响。边缘计算模型在边缘设备和云计算中心之间分配处理、存储和应用程序，使其高度安全。边缘计算模型还降低了单点失效的可能性。

　　（3）保护私有数据并提高数据安全性。边缘计算模型在本地设备上处理更多数据，而不是将其上传到云计算中心，因此边缘计算还可以减少实际存在风险的数据量。即使设备受到攻击，它也只包含本地收集的数据，而不包含受损的云计算中心。（4）可伸缩性。边缘计算提供了一种更便宜的可扩展性途径，允许公司通过物联网设备和边缘数据中心的组合来扩展其计算能力。使用具有处理能力的物联网设备也可以降低扩展成本，因此添加的新设备不会对网络有很大的带宽需求。

　　（6）低流量。本地设备采集的数据可以在本地进行计算和分析，也可以在本地设备上进行预处理。無需将本地设备采集的所有数据上传到云计算中心，以减少进入核心网络必威的流量。

　　边缘计算在许多应用场景中都取得了良好的效果。在本节中，我们将介绍几个基于edge计算框架设计的新兴应用程序场景。欧洲电信标准化协会讨论了一些场景，如视频分析和移動大数据。也有一些概述性论文介绍了車辆互连、医疗保健、智能楼宇控制、海洋监测以及無线传感器和执行器网络与边缘计算的结合等场景。

　　（1）保健。例如，边缘计算可以帮助中风患者的医疗保健。研究人员最近提出了一种称为u-fall的智能医疗基础设施，它通过边缘计算技术利用智能手机。借助边缘计算，u-fall借助智能设备传感器实时感知运動检测。边缘计算还可以帮助健康顾问帮助他们的患者，而不管他们的地理位置如何。边缘计算使智能手机能够从智能传感器收集患者的生理信息，如脉搏率、体温等，并将其发送到云服务器进行存储、数据同步和共享。

　　（2）视频分析。在物联网时代，监控摄像机無处不在。传统的终端设备云服务器架构可能無法从数百万终端设备传输视频。在这种情况下，边缘计算可以帮助基于视频分析的应用程序。借助边缘计算，大量视频不需要上传到云服务器，而是在靠近终端设备的边缘服务器上进行数据分析，只将边缘服务器無法处理的一小部分数据上传到云计算中心。

　　（3）車辆互连。通过互联网接入为車辆提供便利，使其能够连接道路上的其他車辆。如果車辆采集的数据全部上传到云端进行处理，互联网负载过大，导致传输延迟；因此，边缘设备本身必须具有处理视频、音频、信号和其他数据的能力。边缘计算可以为这一需求提供相应的架构、服务和支持能力，缩短端到端延迟，加快数据处理速度，避免因信号处理不及时而导致的交通事故等事故。車辆可以与其他接近的車辆通信，并告知他们任何预期的风险或交通堵塞。

　　（4）移動大数据分析。無处不在的移動终端设备可以收集大量的数据。大数据对业务非常重要，因为它可以提取对不同业务部门有益的分析和有用信息。大数据分析是从原始数据中提取有意义信息的过程。在移動设备附近部署边缘服务器可以通过高网络带宽和低延迟改进大数据分析。例如，首先收集和分析附近边缘服务器的大数据，然后将大数据分析结果传输到核心网络进行进一步处理，以减轻核心网络的压力。

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