带你了解边缘云到底是什么云?

边缘云结合云计算和边缘计算的优势,降低时延、提高可靠性,节约带宽并提供安全的数据处理。随着5G和物联网的发展,边缘云产品如阿里云IoT_Link_Rack、腾讯云IECP、百度智能边缘BIE、华为云IEF和浪潮云行·边缘云等纷纷涌现,市场潜力巨大,预计2025年中国边缘云市场规模将达到550亿元。

乍一看,云计算和边缘计算似乎是不兼容的。云计算更像是一个巨大的集中式发电站,而边缘计算则是分布在靠近用户的地方。尽管这看起来不一致,但云计算和边缘计算配合得很好。二者可以增强彼此的能力,并在大量应用程序中提高用户性能,这种协作被称为边缘云计算
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 近年来,随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,推动着数字经济时代的全面开启,算力已成为产业发展重要的核心竞争力。作为主流的先进计算模式,云计算在过去十余年间凭借着服务按需化、按需服务等特性,成为诸多企业数字化转型的选择。
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然而,随着5G、物联网等技术的飞速发展,可穿戴设备、机器人等终端设备数量迅速增加,同时终端设备所产生的数据量也呈指数级增长,这对数据处理的时效性可靠性提出了更高的要求,推动着云计算服务不断向着边缘扩展,由此产生了边缘云的概念。

什么是边缘云?

根据 《边缘云计算技术与标准化白皮书》 给出的定义,边缘云是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力,构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台,并与中心云和物联网终端形成“云边端三体协同”的端到端的技术架构,通过将网络转发、存储、计算,智能化数据分析等工作放在边缘处理,降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本,并供全网调度、算力分发等云服务。
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边缘云的诸多优势为用户带来了许多便利,其社会需求和市场空间无疑是非常巨大,具体来看:

  • 1、降低时延:边缘云就近提供计算和网络覆盖,用户可以更快地获取所需的计算结果。

  • 2、自行恢复:当网络出现异常问题甚至网络中断时,边缘云的节点可以实现本地自治和自恢复。

  • 3、节约带宽:用户从边缘基础设施调取所需的计算结果或存储文件,仅需少数网络跳转。

  • 4、自由调度:业务逻辑可以由中心云动态分发,具体在哪个边缘节点执行是可以调度的。

  • 5、安全可靠:通过部署特定的数据访问策略,服务商可以为用户提供更加安全或合规的数据存储方案,以及与传统云计算一体化的安全防护能力。

产品不断涌现

值得一提的是,目前,已有诸多云服务提供商打造出了自家的边缘云产品。例如,阿里云IoT推出的IoT_Link_Rack,集成了物联网平台(Link_Platform)、物联网边缘计算(Link_IoT_Edge)、物联网络管理(Link_WAN)、IoT设备身份认证(Link_ID2)和IoT安全运营中心(Link_SOC)共5款云产品的软硬一体机柜,提供安全可靠的数据计算能力,可供本地处理设备数据,减少上传云端的成本;

腾讯云物联网边缘计算平台(IECP)能够快速地将腾讯云存储、大数据、人工智能、安全等云端计算能力扩展至距离IoT设备数据源头最近的边缘节点,帮助用户在本地的计算硬件上,创建可以连接IoT设备,转发、存储、分析设备数据的本地边缘计算节点;

百度智能云智能边缘(BIE)将云计算能力拓展至用户现场,可以提供临时离线、低延时的计算服务,包括消息规则、函数计算、AI推断。智能边缘配合百度智能云,形成“云管理,端计算”的端云一体解决方案;

华为云智能边缘平台(IEF)是基于云原生技术构建的边云协同操作系统,可运行在多种边缘设备上,将人工智能、物联网及数据分析等智能应用以轻量化的方式从云端部署到边缘,满足用户对智能应用边云协同的业务诉求;

浪潮云行·边缘云产品(IEC)以软硬一体的方式在客户近场端提供边缘云计算、物联网、视频感知、人工智能等云服务能力,为智慧社区、工业互联网、基层治理等场景提供完整边缘感知、多层认知的边缘云解决方案。

根据信通院发布的调研数据显示,2020年计划使用边缘计算的中国企业比例达53.8%,企业的业务形态不断变化,应用架构也在从原来的单点部署,到集群部署、云中心部署,并演进到目前的云边混合部署模式。另据艾瑞咨询发布的《中国边缘云计算行业展望报告(2021年)》预测,2025年整体我国边缘云规模将达到550亿元,预计2030年市场规模将接近2500亿元。

可以肯定的是,随着边缘云技术的不断成熟,将有越来越多的边缘云产品出现,覆盖的场景也将越来越广。

写在最后:

当前,我们正在快速进入数字经济时代,边缘云市场迎来了新的发展机遇期,未来竞争也将更加激烈。当然,目前的边缘云市场依旧是一片蓝海,至于谁能在该市场拔得头筹?就让我们一起拭目以待吧。

来源: 人工智能与物联网
图文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/456292160

<think>好的,我现在需要回答用户关于缘计算与云计算区别的问题。首先,我需要回顾一下用户提供的引用资料,确保准确理解每个引用的内容。用户给出了四个引用,涉及两者的定义、区别以及应用场景。 首先,根据引用[1],缘计算和云计算在3V(Volume、Velocity、Variety)上有不同的侧重点,雷达图对比显示云计算在Volume和Variety上更强,而缘计算在Velocity(速度)方面更优。这说明缘计算更适合需要实时处理的应用,而云计算适合处理大量和多样的数据。 接下来,引用[2]提到缘计算通过将计算推向网络缘,减少延迟和宽使用,并提到缘节点如服务器、路由器等的位置接近用户设备,提供实时处理能力。这补充了缘计算的优势和应用场景。 引用[3]指出两者不是替代关系,而是互补。云计算提供底层平台,增强灵活性和降低成本,而缘计算提升性能,尤其在数据分析和决策方面。这需要明确两者的协同作用。 引用[4]提到技术发展促使资源集中化(云计算)和缘化(缘计算)并行发展,说明两者都是ICT生态的一部分,适应不同需求。 用户的问题是要了解缘端和云端的概念及区别。我需要先定义两者,然后分点比较它们的区别,比如数据处理位置、延迟、应用场景等。同时,需要引用提供的资料来支持每个论点,并在适当位置添加引用标识。 需要注意的是,用户要求回答结构清晰,分步骤解释,并确保真实可靠。同时,要避免使用Markdown格式,使用中文,正确应用LaTeX公式(虽然这个问题可能不需要数学公式,但如果有涉及数据或公式的地方需要留意)。 可能的结构是:先分别定义缘计算和云计算,然后从数据处理位置、延迟、适用场景、资源分配等方面进行比较,最后总结两者的协同关系。每个比较点需要结合引用中的内容,例如引用[2]提到的延迟减少,引用[1]的3V对比,引用[3]的互补性。 在撰写过程中,要确保每个引用标识自然添加在句末,例如:“...减少传输延迟[^2]。” 同时,检查是否有需要解释的专业术语,如“3V”可能需要简要说明,但用户提供的引用中已经提到,所以可以直接引用。 最后,生成相关问题,可能需要考虑用户可能的后续疑问,比如两者的协同应用、具体技术实现、行业案例等。</think>### 缘计算与云计算的定义及区别 #### 1. **定义** - **云计算** 云计算通过集中化的数据中心提供计算、存储和网络资源,支持按需获取和弹性扩展。其核心优势在于处理海量数据($Volume$)和多样化任务($Variety$),例如大数据分析和复杂模型训练[^1][^4]。 - **缘计算** 缘计算将计算能力部署在靠近用户或数据源的网络缘(如路由器、物联网设备),以降低延迟、提升实时响应能力($Velocity$)。典型应用包括自动驾驶、工业物联网等需要毫秒级响应的场景[^1]。 --- #### 2. **核心区别** | **维度** | **云计算** | **缘计算** | |------------------|-------------------------------|---------------------------------| | **数据处理位置** | 集中式数据中心 | 网络缘节点(如基站、本地服务器) | | **延迟** | 较高(依赖网络传输) | 极低(本地处理)[^2] | | **适用场景** | 大数据分析、长期存储、复杂计算 | 实时控制、低延迟任务(如视频监控) | | **资源分配** | 全局资源池,弹性扩展 | 分布式资源,受限于缘节点容量 | | **宽需求** | 高(需上传原始数据) | 低(仅传输处理结果)[^2] | --- #### 3. **协同关系** 两者并非替代,而是互补: - 云计算提供全局资源调度和复杂计算能力,例如训练人工智能模型[^3]。 - 缘计算负责实时决策和数据预处理,例如在工厂中实时检测设备故障并仅将关键数据上传至云。 这种“云-协同”模式既能满足低延迟需求,又能利用云端强大的存储与分析能力[^3]。 --- #### 4. **技术趋势** 随着物联网和5G的发展,缘计算正成为补充云计算的关键技术。据引用[4],未来网络资源将同时向**集中化**(云计算)和**缘化**(缘计算)演进,以适应不同场景需求。 ---
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