人民智库|吴迪｜边缘计算：赋能智慧城市建设与治理的关键技术( 二 )
针对云计算面临的困境 ， 边缘计算作为一种新型计算范式被提出 ， 并逐渐成为适应万物互联应用需求的新兴计算模式 。 边缘计算模型中的边缘设备具有计算和分析的能力 ， 通过在网络的边缘来执行计算 ， 为应用开发者和服务供应商提供计算能力支持 。 边缘计算采用了一种分布式计算架构 ， 将主要应用程序、服务和数据存储下沉到网络的边缘侧 ， 从而使计算更加靠近数据源头 。 边缘计算通过将原本在中心节点处理的大型任务分解成多个小的更易管理的子任务 ， 放置在靠近数据源或者用户服务终端上运行 ， 就近提供边缘智能服务 ， 从而降低网络通信和服务交付的时延 ， 减少云端压力 ， 并且产生更快的网络服务响应 ， 满足行业的实时业务、智能应用、安全与隐私保护等方面的关键需求 。 相较于传统的云计算 ， 边缘计算的优势主要体现在以下三个方面 。
就近实时计算 。 云计算需要将数据上传到中心节点进行处理 ， 由于网络带宽的限制 ， 将边缘设备产生的海量数据上传到云计算中心会造成巨大的网络负担 ， 而物联网应用往往具有高实时性需求 ， 比如无人驾驶要求每一个动作都要在10毫秒内完成 ， 云计算在传输数据的过程中造成的巨大时延显然无法满足如此实时性需求 。 与之相反 ， 边缘计算能够将算力部署在网络中离各个操作逻辑最近的地方（如移动蜂窝基站） ， 从而保证自动驾驶车辆可以实时对车辆感知数据进行处理 。
本地化数据保护 。 物联网中的数据与用户的生活息息相关 ， 将这些数据上传到云计算中心会增加泄露用户隐私数据的风险 。 而边缘计算数据的收集和计算都在本地或边缘节点上进行 ， 不用上传到云端 ， 重要敏感的信息不必经过网络传输 ， 从而有效避免了隐私泄漏问题 。 数据中心和终端设备位于与用户邻近的位置 ， 也就减少了网络传输的影响 。 同时 ， 物联网设备很容易受到网络攻击 ， 边缘计算的分布式架构天然具有抵御这种攻击的特性 ， 具有更高的可靠性和容错性 。
减少云端数据传输 。 随着联网的设备越来越多 ， 云数据中心的计算量和数据传输量越来越大 ， 网络的传输压力也越来越大 。 而在边缘计算模式下 ， 由边缘服务器提供算力对存储的本地数据进行计算 ， 与云端服务器交互的数据减少 ， 显著降低了所占用的网络宽带 ， 从而减少了进入核心网络的流量消耗和云计算中心的算力损耗 ， 同时也实现了降低能耗的目的 。
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边缘计算的主要应用领域和发展趋势
在万物互联时代 ， 边缘计算正在引领社会发展的未来 。 边缘计算主要存在于以下一些应用领域 。
智能家居 。 物联网的发展使家庭环境变得更加智能 ， 市场上出现越来越多的智能家居 ， 例如扫地机器人、智能灯光、智能门窗等 。 在云计算主导的时代 ， 家居所感知产生的数据主要是通过无线网络发送到云数据中心 ， 一些比较耗时耗资源的任务由云端统一进行处理 。 而随着边缘计算的发展 ， 家居终端本身就拥有更强大的计算力 ， 加之更低的处理延时使得家居更加智能 。 几乎所有的家庭家居都可以接入物联网 ， 扫地机器人可以自主学习更加复杂的家庭布局从而做到全屋规划不漏扫 ， 门窗门锁等家居产生的带有隐私的数据不需要传输到云端而在家庭范围内即可完成处理 。 边缘计算的引入 ， 提升了家居的便利性、舒适性和安全性 。
智慧医疗 。 随着医疗保健行业的重要性日益增加 ， 人工智能辅助的医疗平台和可穿戴设备为行业发展助力 。 个性化的便捷医疗服务和医疗数据的隐私安全问题 ， 让边缘计算在智慧医疗保健行业发挥着越来越重要的作用 。 边缘计算的应用 ， 使医疗保健资源可以更好地被偏远地区的人们所享用 ， 通过更智能的可穿戴设备和人工智能医疗平台 ， 享受到更加个性化的医疗服务 。 医疗保健行业将随之迎来更美好光明的未来 。
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