云計算就像是天上的云，看得見摸不著，像章魚的大腦，邊緣計算就類似于八爪魚的那些小爪子，一個爪子就是一個小型的機(jī)房，靠近具體的實物。

邊緣計算是何方神圣，它和云計算又是如何相愛相殺的呢?

首先什么是邊緣計算?我們先說點其他的，比如人……

我們首先大腦里勾畫一張圖，就是一張人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖，如果你還想不到，那直接看下圖。

把云計算看作是大腦，那么邊緣計算就像是大腦輸出的神經(jīng)觸角，這些觸角連接到各個終端運行各種動作。

如果還覺得抽象，那我們再打個不太精準(zhǔn)的比方吧。

再用你的云大腦想象出一只章魚，就是可以當(dāng)刺身來吃的那種八爪魚：

或者可愛一點的這樣的

作為自然界中智商最高的無脊椎動物，擁有“概念思維”能力，與他兩個強大的記憶系統(tǒng)分不開。一個是大腦記憶系統(tǒng)，大腦具有5億個神經(jīng)元，另一個是八個爪子上的吸盤。也就是說，章魚的八條腿可以思考并解決問題。

腦子真是個好東西，章魚就有好幾個!

話說回來，云計算就像是天上的云，看得見摸不著，像章魚的大腦，邊緣計算就類似于八爪魚的那些小爪子，一個爪子就是一個小型的機(jī)房，靠近具體的實物。邊緣計算更靠近設(shè)備端，更靠近用戶。

這么說吧，云計算是把握整體，那么邊緣計算就更專注于局部。那么邊緣計算的優(yōu)勢就顯而易見。

01、近水樓臺先得月

邊緣計算分布式以及靠近設(shè)備端的特性注定它實時處理的優(yōu)勢，所以它能夠更好的支撐本地業(yè)務(wù)實時處理與執(zhí)行。

02、簡單不粗暴效率高

家門口的事情就不麻煩遠(yuǎn)在天邊的云計算了，邊緣計算直接對終端設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和分析，節(jié)能省時效率還高。

03、省心省力省流量

邊緣計算減緩數(shù)據(jù)爆炸和網(wǎng)絡(luò)流量的壓力，用過邊緣節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，減少從設(shè)備到云端的數(shù)據(jù)流量。

04、智能更節(jié)能

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+邊緣計算組合出擊，成本只有單獨使用云計算的39%。

打一個不太合理的比方，設(shè)想一下，本來存錢取錢大家都要去銀行人工柜臺處理，排隊人山人海，路上交通造成堵塞，還浪費時間和精力，現(xiàn)在家門口就有自助柜員機(jī)，是不是再也不用取號排隊等叫號?

辣么，既然邊緣計算這么牛，就直接把云計算干掉吧!留它何用?

太天真了!能把章魚的大腦切掉直接用八個爪子生活嗎?你怎么不上天吶!

雖然今后會將越來越多的基礎(chǔ)任務(wù)交給邊緣計算來完成，但是這只能代表邊緣所在的裝置設(shè)備會越來越靈敏，但是不能直接說這些任務(wù)和云毫無關(guān)系，他們是一種讓彼此更完美的存在。

邊緣計算和云計算互相協(xié)同，它們是彼此優(yōu)化補充的存在，共同使能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。云計算是一個統(tǒng)籌者，它負(fù)責(zé)長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠在周期性維護(hù)、業(yè)務(wù)決策等領(lǐng)域運行。

邊緣計算著眼于實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，更好地支撐本地業(yè)務(wù)及時處理執(zhí)行。邊緣計算靠近設(shè)備端，也為云端數(shù)據(jù)采集做出貢獻(xiàn)，支撐云端應(yīng)用的大數(shù)據(jù)分析，云計算也通過大數(shù)據(jù)分析輸出業(yè)務(wù)規(guī)則下發(fā)到邊緣處，以便執(zhí)行和優(yōu)化處理。

再打個比方吧，總公司在北京，分點在江蘇、廣東、山東各地，江蘇的實際工作任務(wù)由江蘇分部的主管執(zhí)行，但是北京總公司會給出整體工作計劃，負(fù)責(zé)統(tǒng)籌各個區(qū)域的工作規(guī)劃。

所以不管是云計算還是邊緣計算，不存在一方完全取代一方的狀況，只是各個擅長的領(lǐng)域各司其職，物盡其用罷了，在最合適的場景里用最合適的運算，或者雙向出擊!

所謂萬物互聯(lián)，以時間為橫坐標(biāo)延伸，最大的網(wǎng)絡(luò)就是物聯(lián)網(wǎng)。那么邊緣計算就是靠近物聯(lián)網(wǎng)邊緣的計算、處理、優(yōu)化和存儲。搭載物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，邊緣計算的應(yīng)用也十分廣泛，智慧城市、智慧家居、智慧醫(yī)院、在線直播，到智能泊車、自動駕駛、無人機(jī)、智能制造等各方面都有它的身影，制霸物聯(lián)網(wǎng)的時刻指日可待。

講真，這個時候了解云計算、邊緣計算是有點晚了，畢竟很多行業(yè)大佬已經(jīng)開始玩轉(zhuǎn)邊緣計算了。

當(dāng)然萬物都有雙面性，邊緣計算的發(fā)展也存在不小的挑戰(zhàn)性。

01、跨界協(xié)作的挑戰(zhàn)

制造、能源、公共事業(yè)等行業(yè)要實現(xiàn)智能化，需要整合機(jī)械、電子、ICT等跨行業(yè)技術(shù)，邊緣計算首先要實現(xiàn)OT和IT領(lǐng)域的深度協(xié)作，并將行業(yè)專有技術(shù)與知識與ICT數(shù)字化技術(shù)相結(jié)合。

02、技術(shù)碎片化挑戰(zhàn)

邊緣側(cè)技術(shù)體系的每個領(lǐng)域都有大量的技術(shù)選擇：目前業(yè)界有超過6種以上的工業(yè)實時以太技術(shù)，超過40種工業(yè)總線，還有多種公私有云平臺。技術(shù)碎片化給系統(tǒng)間的互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)價值的挖掘帶來的巨大的挑戰(zhàn)和成本。

03、技術(shù)不確定性挑戰(zhàn)

人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用還是早期探索階段，存在不確定性風(fēng)險。這些技術(shù)的早期應(yīng)用者希望降低技術(shù)投資風(fēng)險，獲得技術(shù)應(yīng)用的商業(yè)回報。

按照IDC的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，到2020年將有超過500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，未來超過50%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)分析、處理與儲存，邊緣計算所面對的市場規(guī)模非常巨大。

物聯(lián)網(wǎng)的存在就是不在創(chuàng)造新的生態(tài)，兩個毫無關(guān)系的人可以通過各種方式連接，但太平洋里的章魚如何跟大西洋里的章魚“對話”?再賜它們幾百億個神經(jīng)元也做不到，但是邊緣計算可以啊!

現(xiàn)在你們都大概了解邊緣計算了嗎?

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