有了云计算还不够吗？为什么会有边缘计算？在大话边缘计算之前，我们先来看看老前辈：云计算。
云计算使得各类智能设备能够连接到互联网并交换信息，获得了终端用户的青睐并已成为了主流应用趋势。云计算的各种用例早已普及：例如可以使用云服务备份手机中的数据，从其他联网设备通过账户检索该手机中的数据。可以从Web浏览器直接访问完整应用程序，如各种云游戏，云办公软件等。
同时，云计算使得公司能够在自己的物理硬件之外，通过云服务器完成更多计算任务与数据存储，免去了中小团队繁琐的物理硬件维护过程，将更多精力集中在自身业务上。
从可穿戴设备到智能家居设备到底层传感器产品，联网设备无处不在。根据IDC相关数据统计，2020年全球物联网支出达到6904.7亿美元，其中中国市场占比23.6%。IDC预测，到2025年全球物联网市场将达到1.1万亿美元，年均复合增长11.4%，其中中国市场占比将提升到25.9%
但是集中式云计算并不适合所有的应用程序和用例。边缘计算则能够在传统云基础设施可能难以解决的领域提供解决方案。近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。最终，并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下，数据的往返传输甚至会消耗额外的资源。由此，边缘计算应运而生。
根据IDC相关信息，边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库，其覆盖范围不到100平方英尺”。
本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云的数据变少时，发生延迟的可能性就会大大降低。这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，且需要包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU单元。
虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：
·实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间。
·较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。
·网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。
·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。
边缘计算的另一个关键优势与安全性和合规性有关。随着政府越来越关注企业如何利用消费者的数据，这一点尤为重要。由于边缘设备能够在手机和本地处理数据，数据不必传输到云端。因此，敏感信息不需要经由网络，这样要是云遭到网络攻击，影响也不会那么严重。
目前边缘计算网关设备广泛应用于交通运输、医疗保健、制造业、农业和智能农场、能源和电网控制等物联网应用场景。
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