什么是云计算？什么是边缘计算？为什么需要云边协同？

一、云计算的发展

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。、

近年来，云计算赋能大数据处理，用户仅需要将数据上传至云端，利用云计算中心的超强高效计算平台，便可以集中处理计算需求。目前的智能物联网设备，通常也是通过将数据通过网络上发至云端，由云端进行统一的处理这种模式进行的。

然而，物联网设备与日俱增所带来的智能数据的爆炸增长，无疑使得云计算这种集中处理的计算模式暴露出各种问题。其中主要是问题显现在两个方面。

• 一方面，云计算在集中处理数据前，需要各个边缘侧的设备将数据全部上传，这意味着，数据传输的过程将占用巨大的带宽。尤其是在人工智能应用如火如荼发展的现状下，模型的训练与推理所需要的巨大数据加剧了核心网络的压力。物联网的高速发展更使得数据的増长远远甩开网络带宽的增速，传统的云计算模式遇到了带宽与延迟的瓶颈。延迟不仅仅严重影响了用户体验，更是对无人驾驶等对延迟零容忍的产业产生致命打击。
• 另一方面，云计算模式将数据都传输至云端大大增加了隐私泄漏的风险，无论是云运营商的恶意使用还是数据被截取，都将造成严重的危害。基于对计算模式的新的需求，催生了边缘计算模型的产生。

二、边缘计算的产生及局限性

边缘计算(Edge Computing) 是利用网络边缘侧的计算能力进行数据的处理。

什么是边缘计算

迈入5G和AI时代，新型业务如增强现实AR、虚拟现实VR、互动直播、自动驾驶、智能制造等应运而生。以上这些业务场景对时延和网络带宽有着强烈诉求，而在传统的集中式云计算场景中，所有数据都集中存储在大型数据中心。由于地理位置和网络传输的限制，无法满足新型业务的低时延、高带宽等要求。

• 网络高时延：传统云计算无法即时处理和分析新型业务产生的数据，导致应用终端获得的响应慢，体验差。
• 带宽高成本：新型业务的应用终端产生的数据传回云端将消耗更高的网络带宽，导致服务厂商需要支付高昂的网络成本。
• 数据合规性：新型业务数据存储在云端，无法满足企业对敏感数据本地化存储的要求，直接影响企业数据上云的策略。

面对传统集中式云计算的固有局限性，边缘计算成为应对新型业务和数据合规业务的较好选择。边缘计算通过在靠近终端应用的位置建立站点，最大限度的将集中式云计算的能力延伸到边缘侧，有效解决以上的时延和带宽问题。

边缘计算目前还没有一个公认的定义，不同的研究者都在试图描述和理解边缘计算，边缘计算产业联盟进行了如下描述：边缘计算是提供网络、计算、存储、应用核心能力的靠近数据产生处的网络边缘的开发平台。这个平台可以满足行业在快速联接、实时响应、数据处理、安全与隐私保护等各个方面的需求。

来自韦恩州立大学的施巍松教授进行了如下描述：边缘计算是一种新的计算模型，它在网络边缘执行计算，其中边缘是指数据产生处和云端各种路径之间的任意计算和网络资源。边缘的数据一边连接云服务，另一边连接物联网服务。所有相关的对边缘计算的描述之中，都倾向于把边缘计算定义为一种新的计算范式，它使得数据的计算从网络剧里或者空间距离上更接近数据的采集端。

其中所提及的边缘侧，则是指从数据产生的设备到云端这一条通路中，任意的一个具有计算等功能实体。边缘计算因为其新的特性，相对于云计算，也有了一些优势，最突