（edge vs cloud computing）

什么是边缘计算（Edge computing）？

英文解释：

Edge computing is a distributed computing framework that brings enterprise applications closer to data sources such as IoT devices or local edge servers. Learn how edge computing can deliver faster insights, improved response times and better bandwidth availability for various industries and use cases.

中文解释：

边缘计算是一种分布式计算框架，它使企业应用程序更接近数据源，例如物联网设备或本地边缘服务器。这种从源头接近数据可以带来强大的业务优势，包括更快的洞察力、更短的响应时间和更好的带宽可用性。

物联网设备的爆炸式增长和计算能力的提高导致了前所未有的数据量。随着5G网络连接移动设备数量的增加，数据量也在持续增长。过去，云和 AI 的承诺是通过从数据中推动可操作的洞察力来自动化和加速创新。但是，互联设备所创造的数据规模和复杂性前所未有，已经超过了网络和基础设施的能力。将所有设备生成的数据发送到集中式数据中心或云会导致带宽和延迟问题。边缘计算提供了一种更有效的替代方案；在更接近数据创建点时进行处理和分析。由于数据不会通过网络遍历到要处理的云或数据中心，因此可以减少延迟。边缘计算和 5G 网络上的移动边缘计算可实现更快、更全面的数据分析，从而为更深入的洞察、更快的响应时间和改善的客户体验创造机会。

从联网汽车到工厂车间的智能机器人，我们这个世界产生的设备数据量比以往任何时候都高，但大部分物联网数据根本没有被使用。例如，麦肯锡公司（McKinsey & Company）的一项研究发现，海上石油钻井平台从30,000个传感器生成数据，但目前只有不到1%的数据用于决策。

边缘计算利用不断增长的设备内计算能力，近乎实时地提供深入的洞察和预测分析。边缘设备中增强的分析能力可以推动创新，以提高质量和价值。它还提出了重要的战略问题：在计算容量增加的情况下，如何管理执行这些类型操作的工作负载的部署？如何利用设备中的嵌入式智能来更快速地影响员工、客户和业务的运营流程？为了从所有这些设备中提取最大价值，必须将大量计算转移到边缘。

边缘计算可帮助您释放互联设备产生的大量未开发数据的潜力。您可以发现新的商机，提高运营效率，并为客户提供更快、更可靠和一致的体验。最好的边缘计算模型可以通过本地分析数据来帮助您提高性能。经过深思熟虑的边缘计算方法可以根据预定义的策略使工作负载保持最新状态，有助于维护隐私，并遵守数据驻留法律和法规。

但这一过程并非没有挑战。有效的边缘计算模型应解决网络安全风险、管理复杂性以及延迟和带宽的限制。一个可行的模型应该可以帮助你：

• 跨所有云和任意数量的设备管理工作负载

• 可靠、无缝地将应用程序部署到所有边缘位置

• 保持开放性和灵活性，以适应不断变化的需求

• 更安全、更自信地操作

边缘计算的类型

在部署边缘业务时，有三种类型的边缘情景需要考虑。分别是个人边缘（personal edge）、业务边缘（business edge）、云边缘（cloudy edge）。

边缘计算的优势：

• 低延迟：计算能力部署在设备侧附近，设备请求实时响应；

• 低带宽运行：将工作迁移至更接近于用户或是数据采集终端的能力能够降低站点带宽限制所带来的影响。尤其是当边缘节点服务减少了向中枢发送大量数据处理的请求时；

• 隐私保护：数据本地采集，本地分析，本地处理，有效减少了数据暴露在公共网络的机会，保护了数据隐私。

边缘计算设备对晶振的要求：

• 小型化和高集成度，以满足设备的紧凑设计和高密度集成的要求。

• 良好的温度稳定性，能够在不同温度条件下保持时钟信号的稳定性。

• 低功耗特性，以满足设备对电源的节能需求。

• 低相噪和低抖动的特性，以保证时钟信号的清晰度和稳定性。