什么是云计算

云计算是一种计算架构，它使用互联网作为基础设施，允许用户通过网络访问共享的计算资源，而不需要拥有专门的本地计算机硬件和软件。云计算提供了计算能力、存储空间、应用程序和服务等，并使用计费模型收取使用费用。

云计算的优势包括资源共享、灵活性、可扩展性、高可用性和成本效益等。云计算的基础设施包括云服务器、云存储、云网络和云平台。云计算的应用领域涵盖了各种行业，包括数据分析、企业应用、互联网服务等。

什么是边缘计算

边缘计算是一种计算架构，它将计算和存储资源移动到数据的源头或接近数据的源头，而不是将数据传输到远程的云服务器进行处理。这样做的优势在于减少了数据的传输量，提高了数据处理的效率，降低了延迟。

边缘计算的应用领域包括物联网、自动驾驶、智能网路、智能城市等，其中需要处理大量实时数据，并且对延迟要求较低的场景。边缘计算的基础设施包括边缘计算节点、边缘计算网络和边缘计算平台。

什么是边缘计算工程师

边缘计算工程师是一种专门负责开发和维护边缘计算系统的工程师。边缘计算是一种新兴的计算架构，旨在将计算从传统的云计算中心转移到较近的地方，如物联网设备、移动设备或者工业控制系统。边缘计算架构的目的是提供更快的响应时间，更低的延迟和更高的可靠性。

边缘计算工程师需要具备广泛的技能，包括软件工程、网络工程、电子工程、数据科学和计算机科学。他们负责设计、实施和维护边缘计算系统，并且要能够协调各种技术来实现这一目标。边缘计算工程师还需要能够理解客户的业务需求，并且能够根据这些需求设计最佳的边缘计算方案。

边缘计算有哪些关键技术

边缘计算涉及到许多不同的技术，包括：

网络技术：边缘计算系统需要能够快速和可靠地连接到云计算中心，因此需要使用各种网络技术，如软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)。
边缘计算平台：边缘计算平台是为边缘计算系统提供基础设施和服务的硬件和软件。常见的边缘计算平台包括Kubernetes、Apache Edgent和Apache Mynewt。
边缘计算设备：边缘计算设备是指用于执行边缘计算任务的硬件。这些设备可能包括服务器、网络设备、工业控制系统、智能手机和物联网设备。
数据科学和机器学习：边缘计算系统需要能够处理海量的数据，因此需要使用数据科学和机器学习技术来分析和理解这些数据。
软件工程：边缘计算系统需要大量的软件开发，因此需要使用软件工程技术来设计、实现和维护这些软件。
边缘计算系统通常需要使用电子设备，因此需要使用电子工程技术来设计、实现和维护这些设备。
系统管理：边缘计算系统包含许多不同的组件，因此需要使用系统管理技术来协调这些组件的工作。
安全：边缘计算系统需要保护数据和系统免受攻击，因此需要使用安全技术来保护系统。

总之，边缘计算工程师需要具备广泛的技能，能够熟练使用各种技术来设计、实现和维护边缘计算系统。

如何掌握边缘计算

如果你想要成为边缘计算工程师，可以从以下几个方面入手：

学习计算机科学基础知识：边缘计算工程师需要具备计算机科学的基础知识，如算法、数据结构、编程语言等。你可以通过读书、参加在线课程或者参加培训班来学习这些知识。
了解边缘计算架构：了解边缘计算架构的概念和原理是很重要的。你可以通过阅读相关书籍、参加在线课程或者参加培训班来学习这些知识。
实践：学习理论知识是很重要的，但实践也是很重要的。你可以在自己的计算机上搭建边缘计算系统，或者参加相关的项目，从而练习边缘计算技术。
专业认证：参加专业认证考试可以帮助你检验自己的技能水平，并且能够向雇主证明你的专业能力。
不断学习：边缘计算领域是一个快速发展的领域，因此你需要不断学习新的技术和方法，才能保持自己的技能水平。参加在
在线课程、参加培训班、阅读专业书籍和参加行业会议等方式都是很好的学习方式。

总之，掌握边缘计算技术需要综合运用多种方式，包括学习基础知识、了解边缘计算架构、实践、参加专业认证考试和不断学习新的技术。坚持不懈，逐步提升自己的技能，你就能成为一名出色的边缘计算工程师。

边缘计算的特点有哪些

边缘计算具有实时性、可扩展性、可移植性、高效性和安全性等特点。实时性：边缘计算能够实现实时的数据处理和分析，可以提高应用的响应速度。可扩展性：边缘计算可以根据需要通过增加计算节点来扩展，可以满足大规模的数据处理需求。可移植性：边缘计算可以在不同的硬件平台上运行，比如智能手机、智能家居设备、智能汽车等。高效性：边缘计算可以减少网络带宽的需求，并且能够有效利用硬件计算资源，提高计算效率。安全性：边缘计算可以通过本地计算和数据存储来保障数据安全，并且可以支持数据加密和授权机制。

边缘计算是指在计算机的边缘进行的计算，它是一种新型的计算模型，它将云端计算的传统模型中的数据中心转移到了源头数据产生的地方。

边缘计算具有实时性、可扩展性、可移植性、高效性和安全性等特点。它能够实现实时的数据处理和分析，可以提高应用的响应速度。此外，边缘计算可以根据需要通过增加计算节点来扩展，可以满足大规模的数据处理需求。边缘计算还可以在不同的硬件平台上运行，比如智能手机、智能家居设备、智能汽车等。

边缘计算可以减少网络带宽的需求，并且能够有效利用硬件计算资源，提高计算效率。此外，边缘计算可以通过本地计算和数据存储来保障数据安全，并且可以支持数据加密和授权机制。

具体的例子有很多，举几个典型的例子：

在智能手机中，通过边缘计算实现实时的图像处理和语音识别。这种方式可以减少网络带宽的需求，并且可以提高应用的响应速度。例如，通过边缘计算，手机上的人脸识别应用可以实时识别人脸，并进行人脸比对，而不需要将数据传输到云端。

在智能家居领域，通过边缘计算实现实时的人脸识别和安防监控。智能家居设备可以通过边缘计算实现实时的人脸识别，以便于自动开门或者报警。例如，智能门锁可以通过边缘计算实现实时的人脸识别，只有当识别到授权用户的人脸时才会开门。

在智能交通系统中，通过边缘计算实现实时的路况分析和路线规划。智能汽车可以通过边缘计算实现实时的路况分析，并且能够根据实时的路况自动规划路线。例如，智能汽车可以通过边缘计算实现实时的交通流量分析，并根据分析结果自动规划最优路线。

在医疗健康领域，通过边缘计算实现实时的病人监测。可穿戴式医疗设备可以通过边缘计算实现实时的监测，医生可以根据实时的数据及时采取措施。例如，可穿戴式心电监测器可以通过边缘计算实现实时的心电监测，医生可以根据实时的心电数据及时判断患者的健康状况，并及时采取措施。

边缘计算和云计算的关系

边缘计算和云计算之间的关系非常密切，因为它们都是分布式计算技术，都旨在更好地处理数据和进行计算。但它们有一些重要的区别。边缘计算指的是将计算和数据处理推向网络的边缘，例如在网络设备或物联网设备上，而云计算则是指将这些计算和数据处理放在远程服务器上，通过网络进行访问。

简单来说，边缘计算和云计算都是分布式计算技术，但边缘计算更关注于将计算和数据处理移动到网络的边缘，以提高响应速度和降低延迟，而云计算则更关注于将计算和数据处理放在远程服务器上，以便更多的人可以通过网络访问。

云计算（cloud computing）

是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。

云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

边缘计算

指的是在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

边缘计算的技术特性

综合不同标准组织和产业联盟对边缘计算的定义，我们把它的技术特征总结为以下几个方面：

邻近性：由于边缘计算的部署非常靠近信息源，因此边缘计算特别适用于捕获和分析大数据中的关键信息，此外边缘计算还可以直接访问设备，因此容易直接衍生特定的商业应用。

低时延：由于移动边缘技术服务靠近终端设备或者直接在终端设备上运行，因此大大降低了延迟。这使得反馈更加迅速，同时也改善了用户体验，大大降低了网络在其他部分中可能发生的拥塞。

高带宽：由于边缘计算靠近信息源，可以在本地进行简单地数据处理，不必将所有数据或信息都上传至云端，这将使得网络传输压力下降，减少网络堵塞，网络速率也因此大大增加。

位置认知：当网络边缘是无线网络的一部分时，无论是WIFI还是蜂窝，本地服务都可以利用相对较少的信息来确定每个连接设备的具体位置。

分布性：边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。

数据入口：边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁，是数据的第一入口，拥有大量、实时、完整的数据，可基于数据全生命周期进行管理与价值创造，将更好的支撑预测性维护、资产效率与管理等创新应用;同时，作为数据第一入口，边缘计算也面临数据实时性、确定性、多样性等挑战。

边缘计算与云计算的关系

边缘计算和云计算互相协同，它们是彼此优化补充的存在，共同使能行业数字化转型。

云计算是一个统筹者，它负责长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策等领域运行。

边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析，更好地支撑本地业务及时处理执行。边缘计算靠近设备端，也为云端数据采集做出贡献，支撑云端应用的大数据分析，云计算也通过大数据分析输出业务规则下发到边缘处，以便执行和优化处理。

所以不管是云计算还是边缘计算，不存在一方完全取代一方的状况，只是各个擅长的领域各司其职，在最合适的场景里用最合适的运算，或者双向出击！

所谓万物互联，以时间为横坐标延伸，最大的网络就是物联网。那么边缘计算就是靠近物联网边缘的计算、处理、优化和存储。搭载物联网的发展，边缘计算的应用也十分广泛，智慧城市、智慧家居、智慧医院、在线直播，到智能泊车、自动驾驶、无人机、智能制造等各方面都有它的身影，制霸物联网的时刻指日可待。

边缘计算应用场景

边缘计算在电信运营商和行业领域都有极大的市场应用，边缘计算是5G的重要组成部分，也是推动行业数字化转型的重要技术。一些典型的应用场景包括：

例如针对运营商领域的移动视频QoS优化：目前LTE蜂窝网络所承载的视频内容和管道之间缺乏交互，用户体验很难达到最佳。一方面，由于无线侧信道和空口资源变化较快，难以动态调整应用层(HTTP/DASH)参数以适配无线信道的变化。同样，传统的TCP拥塞控制策略是针对有线环境设计的，也不能准确适应无线信道的变化。另一方面，eNB对应用层内容不可知，无法为不同类型的业务动态进行无线资源的调度，也不能为同一类型业务的不同用户提供差异化的QoS。

边缘计算平台可以通过北向接口获取OTT视频业务的应用层及TCP层信息，也可以通过南向接口获取RAN侧无线信道等信息(RNIS、Location Service等)，进一步通过双向跨层优化来提升用户的感知体验，从而实现运营商管道的智能化。

在行业应用市场包括：

预测性维护：通过本地的边缘计算融合网关可以提供数据分析能力，第一时间发现设备潜在故障。同时提供本地存活，一旦与云端联接故障，数据可以本地保存，联接恢复后，本地收敛数据自动同步到云端，确保云端可以对每部电梯形成完整视图。

智能制造：边缘计算在工业系统中的具体表现形式是工业CPS系统，该系统在底层通过工业服务适配器，将现场设备封装成web服务;在基础设施层，通过工业无线和工业SDN网络将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台中;在数据平台中，根据产线的工艺和工序模型，通过服务组合对现场设备进行动态管理和组合，并与MES等系统对接。整个工业CPS系统能够支撑快速部署、设备替换和计划调整等应用的快速开发和上线。

此外，边缘计算的应用还包括车联网/自动驾驶、AR/VR、视频监控与智能分析、智慧水务等等领域。

边缘云计算要实现什么功能

边缘云计算旨在提高云计算的效率和可用性，通过将云计算的计算能力和存储空间更近地带到用户的设备周围，从而减少网络延迟和带宽流量。这样可以使得应用程序可以更快地响应用户的请求，并更好地适应离线操作。此外，边缘云计算还可以减少对中心云的依赖，从而提高云计算的容错能力和可扩展性。

边缘云计算的目的是通过将云计算的计算能力和存储空间更近地带到用户的设备周围，从而实现以下几个主要功能：

减少网络延迟和带宽流量：通过将云计算的计算能力和存储空间放置在用户的设备附近，可以大大减少网络延迟，提高应用程序的响应速度。同时，还可以减少对中心云的依赖，减少网络带宽流量，降低云计算的运营成本。
提高应用程序的可用性和可扩展性：边缘云计算可以提高应用程序的可用性，使应用程序能够更好地适应离线操作，并在网络中断时继续提供服务。此外，边缘云计算还可以提高应用程序的可扩展性，使应用程序能够根据用户的需求自动扩展或缩小计算能力。
提高云计算的安全性和隐私性：边缘云计算可以提高云计算的安全性，通过将计算能力和存储空间放置在用户的设备附近，可以更好地保护用户的隐私和数据安全。例如，当用户的数据在离线状态下处理时，就不会被传输到中心云，因此数据的隐私和安全性得到更好的保护。
提高云计算的可操作性和易用性：边缘云计算可以提高云计算的可操作性和易用性，使云计算能够更好地适应用户的需求。例如，当用户需要处理大量数据时，可以使用边缘云计算来提高处理速度，减少处理时间。此外，边缘云计算还可以提供简单易用的接口，使用户能够轻松地使用云计算的功能。