边缘计算与云计算: 决定工作负载位置的6个因素

最新推荐文章于 2025-12-03 16:52:03 发布

JhzDev

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文章标签：边缘计算云计算人工智能

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本文探讨了在边缘计算和云计算之间选择的六个关键因素：时延、带宽、数据安全性、网络连接可靠性、成本和可扩展性。边缘计算适合需要低时延、高安全性和可靠性的应用，而云计算则适用于大规模、高并发和需要弹性伸缩的场景。

边缘计算和云计算是两种不同的计算架构，用于处理和管理分布式系统中的工作负载。在选择使用边缘计算还是云计算时，有几个关键因素需要考虑。本文将讨论这些因素，并提供相应的源代码示例。

时延（Latency）：时延是指数据从源头到达目的地所需的时间。在某些应用场景中，时延非常重要，例如物联网（IoT）设备、实时视频流和交互式游戏。边缘计算通过将数据处理和存储功能放置在接近数据源的边缘节点上，可以减少数据传输的时延，并实现更快的响应时间。

# 边缘计算示例 - 使用边缘节点处理数据
def process_data_at_edge(data):
    # 在边缘节点上进行数据处理
    processed_data = data + 1
    return

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开关设备的边缘计算与云计算.pptx

05-27

综上所述，开关设备的边缘计算与云计算之间的互补性和协同工作对于提升设备性能、降低成本以及提高系统的可靠性和安全性都至关重要。随着技术的不断进步，这种结合方式将在未来的智能电网和工业自动化等领域发挥...

为何有了云计算，还需要边缘计算？EasyCVR视频平台助力数据高效汇聚与管理

TSINGSEE青犀视频官方技术博客

08-15

2570

边缘计算技术则通过减少网络延迟和提高数据处理速度，使得平台能够更快速地响应监控场景中的变化。同时，边缘计算还提高了数据的安全性，因为敏感数据在传输过程中得到了更好的保护。

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边缘计算的挑战和机遇

love6a6的博客

01-17

859

随着数字化和互联网的普及，数据安全和隐私保护成为了一个令人关注的问题。同时，随着边缘计算的发展，这个问题变得更加复杂。边缘计算是一种新型的计算模型，它通过在网络边缘执行计算任务，以解决物联网产生的大量数据的存储和处理问题。然而，这种技术在提升计算效率和降低网络延迟的同时，也带来了一些新的挑战和机遇。

阻碍云计算在数据中心发展的五大因素

weixin_34268169的博客

08-02

413

云计算是当今世界上最为先进和火热的信息处理技术，它依赖于网络，如果是在二十年前，根本不会有人去考虑云计算，因为当时的网络太慢了，每次敲个回车或者单击鼠标都将产生昂贵的通信费用，但随着网络带宽的不断提升，为云计算提供了成长的土壤，至少给云计算技术走出实验室提供了机会。不过，和任何新技术一样，云计算同样在实践中也不是一帆风顺的，遇到了很多障碍，在一定程度上...

从边缘计算到云计算：未来数字化架构的演变与挑战

2501_94114670的博客

11-21

927

云计算是一种基于互联网的计算方式，通过远程服务器来存储、管理和处理数据，而不是依赖本地计算机或私人服务器。云计算的核心优势是灵活性、可扩展性和按需付费。它使得企业和用户可以按需获取计算资源，而无需提前投入大量资金建设和维护IT基础设施。IaaS（基础设施即服务）：提供虚拟化计算资源，如虚拟机、存储和网络资源。PaaS（平台即服务）：提供开发和运行应用程序的平台，无需管理底层硬件。SaaS（软件即服务）：通过互联网提供的软件应用，如电子邮件、CRM系统等。

5、边缘计算与云计算环境中的任务卸载和负载均衡

a1b2c3d的博客

09-01

本文探讨了边缘计算中的任务卸载与云计算环境中的负载均衡技术。在边缘计算方面，分析了影响任务卸载的关键因素，包括应用类型、网络质量、服务器能力、时间约束和延迟，并总结了多种卸载方法及其局限性，指出深度强化学习在优化卸载策略中的显著优势。在云计算方面，介绍了基于AWS的负载均衡器类型、自动缩放组（ASG）的工作机制及负载均衡系统架构，结合Cloud Sim模拟分析了虚拟机资源使用情况。最终提出，通过融合边缘计算的任务卸载与云环境的智能负载均衡，可有效提升系统性能、降低能耗，满足未来数字化需求。

12、移动边缘云计算：计算卸载模型分类与应用解析

earth的博客

09-27

本文系统探讨了移动边缘云计算中的计算卸载模型，分析了其在应对物联网设备计算能力与能源限制方面的关键作用。文章从模型目标、卸载性质、用户数量、边缘节点数量、层数、移动性与安全考虑七个维度对现有卸载模型进行分类与解析，并结合具体研究案例比较各类模型的优缺点。同时，介绍了边缘计算的特性、优势及典型应用场景，强调其在降低延迟、提升安全性和节能方面的潜力。最后，总结了当前挑战并展望了未来发展方向，为边缘计算在物联网环境中的深入应用提供了理论支持与实践参考。

10、边缘与云计算：技术架构与市场产品解析

醉三国

10-02

本文深入解析了边缘与云计算领域的前沿架构、市场产品及开源项目。涵盖ANGELS、Mobile Fog、Nebula等创新技术架构，介绍Azure IoT Edge和AWS Greengrass等主流市场产品，并详述K3s、KubeEdge、EdgeX Foundry等开源解决方案。通过对比分析与应用流程示例，揭示各类方案的适用场景与优劣势，展望技术融合、安全隐私、智能化与标准化的未来发展趋势，为不同应用场景提供选型参考。

13、移动边缘云计算计算卸载模型：分类与策略解析

ruby5的博客

07-17

本文系统梳理了移动边缘云计算中的计算卸载模型，从多目标卸载方案、卸载性质分类、用户数量分类、边缘节点数量分类等多个维度展开分析，对比了不同模型的目标与解决方案。文章还总结了各类模型的优缺点，并提出了未来在数据安全性、多用户多节点环境优化以及人工智能结合方向的研究趋势。

什么是边缘计算？边缘计算与云计算的区别?

Meta.Qing的博客

09-28

2937

一个很好的类比是一家受欢迎的比萨饼餐厅，它在更多的社区开设了较小的分店，因为在主要地点烘烤的馅饼在送到远方顾客的途中会变冷”。毋庸置疑，与拥有成熟的多云平台产品组合和全面服务的供应商合作至关重要，这些服务旨在提高边缘部署的可扩展性、增强性能和加强安全性。重要的是要记住，所提到的用例将影响边缘计算领域的整体架构和设计。IDC 2019 年 10 月的一份报告预测，到 2023 年，超过 50% 的新部署基础设施将位于日益关键的边缘位置，而不是企业数据中心，而目前这一比例还不到 10%。

边缘计算实战：如何并发采集S7、MC、FINS协议并转MQTT？

Robustel的博客

12-01

885

你需要处理不同的TCP连接、不同的报文结构、不同的字节序。本文将介绍一种基于边缘网关的“低代码”架构，让你只需关注数据模型，而将底层的协议并发细节交给网关处理。网关会自动获取自身的IP末位作为源节点号，通常只需配置PLC的目标节点号即可。每个设备实例（如一个S7连接）都在独立的上下文中运行，确保一个设备的超时不会阻塞其他设备的采集。如果遇到网关内置驱动不支持的特殊计算逻辑（比如需要跨设备的复杂联动），可以利用网关的Docker功能。假设西门子的值是放大10倍的，我们在点位配置里设 Scale = 0.1。

边缘计算网关在空压机数据采集与远程运维中的解决方案

jixunwulian的博客

12-02

342

边缘计算网关系列连接空压机控制器，采集油温、润滑液等现场关键数据，只是主流IoT云平台,客户通过电脑端或手机端即可随时查看、统计、分析数据，广泛应用于空压机远程监控管理系统，建立与现场空压机的维护通道，实现空压机数据采集、远程运维、安全监测。偏远地区矿山企业空压机远程监控运维、预测性维护等;▶多协议解析与数据汇聚：支持 Modbus RTU/TCP、Profibus、DeviceNet、OPC UA、MQTT 等 20 + 工业协议，破解不同品牌空压机、传感器的协议壁垒，统一采集各类数据;

多语言微服务架构与边缘计算技术实践：Python、Java、C++、Go深度解析

2501_94114815的博客

11-29

962

多语言微服务架构（Polyglot Microservices）指的是在同一系统中，业务模块可以根据性能、生态或团队技术背景选择不同语言实现服务逻辑。例如：Python用于快速开发数据处理和AI模型服务；Java用于核心业务交易、用户认证模块；Go用于高并发网关、轻量级API；C++用于高性能计算、视频处理或金融风控核心模块。

BL118 Node-RED 边缘计算网关：数据采集场景下的“隐形冠军”

最新发布

chenzhiyuan2018的博客

12-03

453

换成 BL118 后，全部通过 Node-RED 流程装上去，一小时就跑通了。但现在，为了生产效率、能耗分析、安全监测，数据不但要采，还要。在今天的工业智能化进程中，边缘计算已经不再是“可选项”，而是数据实时性、安全性、可靠性的关键基础设施。BL118 用一个更轻、更快、更灵活的方式，让数据采集不再依赖复杂系统，让企业可以真正做到。工厂、矿山、园区的网络不可能 7×24 小时都完美稳定，一旦断网数据就断，报警也延迟。想接 BACnet？这，就是 BL118 Node-RED 边缘计算网关大显身手的地方。

钡铼技术BL118 Node-Red边缘计算网关西门子PLC S7协议使用方法

chenzhiyuan2018的博客

12-03

node-red-contrib-s7用于与 Siemens S7 PLC 交互的 Node-RED 节点。Timeout（超时时间）:配置从PLC读取变量的超时时间,如果网络繁忙或者延迟很高,可能需要加大此时间。如果选择此模式,payload必须是一个正数,即可以通过传入消息的payload字段来设置读取间隔。可以从配置的变量中选择单个变量,每个周期都会输出一条消息。PLC要写入的变量,根据配置的变量表选择。

亚马逊云科技：与云计算一样，Agent也将带来巨大变革

大数据在线

12-03

677

2025年被视为AI Agent爆发之元年，AI Agent在标准化和短周期任务中展现出令人惊叹的应用能力，市场中爆发多款备受瞩目的AI Agent 产品。面向未来，AI Agent对于长周期、复杂化任务领域也有望取得飞速进展，这无疑将彻底重塑众多行业的业务、流程和组织。“为什么不？”--当亚马逊云科技CEO Matt Garman在AWS re：Invent2025大会上喊出这一口号时，设想未来数十亿AI Agent协同工作的壮观场景，现场观众无不欢呼。

HCIE云计算考点精析

weixin_45631123的博客

12-02

599

在华为云Stack架构中，"云模式"是WAF服务的标准部署模式和推荐配置，而非异常状态。选择云模式是正确且必要的配置步骤，不会导致接入失败。服务标准配置与异常状态的区别云服务依赖关系：WAF必须与ELB配合工作验证机制原理：流量要求和健康检查流程故障排查体系：从基础到高级的系统化方法终极记忆要点“云模式是标准，配置正确非故障；负载均衡是桥梁，DNS解析是基础；流量验证不可少，三者缺一难接入；HCIE排障要系统，原理实践相结合。

TensorRT笔记（5）：研究timingCache

ouliten的博客

12-02

635

在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。

大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12

minhuan的专栏

12-03

717

本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。