本文目录一览：
- 1 、什么是边缘计算?一文读尽秒懂
- 2 、关于边缘计算和边云协同,看这一篇就够了
- 3、云 、边、端协同:边缘计算打开了更大的想象空间
- 4 、对边缘计算来说,云边协同为什么那么重要?
- 5 、云边端协同计算框架有什么优势?
- 6、详解边缘计算系统逻辑架构:云 、边 、端协同
什么是边缘计算?一文读尽秒懂
边缘计算是在设备周边进行的即时计算技术 。以下是关于边缘计算的详细解释：核心理念：边缘计算旨在缩短响应时间，解决云计算在延迟、网络波动和带宽需求上的局限 。通过将处理能力下沉到用户接触点附近 ，如物联网设备或基站 ，边缘计算能够实现数据的即时处理和决策。
它被定义为在设备附近进行的即时计算 。随着5G技术的快速发展，边缘计算的受欢迎程度也在不断上升 。其核心思想是减少响应时间 ，解决云计算在延迟 、网络波动和带宽需求方面的限制 ，通过将计算能力转移到用户接入点附近。科技巨头如Arm和华为都在积极研发边缘计算技术，竞争愈发激烈 。
简单来说 ，边缘云就像一个分布式的数据和计算中心 ，它将计算和存储能力放置在网络的边缘，也就是离终端设备更近的地方 。这究竟是怎么一回事呢？让我们一起在1分钟内 ，秒懂边缘云的精髓所在。
云计算 ，包括IaaS 、PaaS和SaaS，被广泛认为是数字新基建的代表，象征着未来先进生产力 。在《十四五规划和2035年远景目标纲要》中 ，协同云服务与边缘计算服务被明确提出 。假设云计算是整个计算机智能系统的大脑 ，那么边缘计算就是其不可或缺的眼睛、耳朵和手脚，两者协同互补 ，发挥关键作用。
边缘云 ，一种云计算架构，旨在将计算 、存储和网络资源推向靠近数据源的边缘节点。这一设计旨在减少延迟 ，提高响应速度 ，并降低对中心云服务器的依赖 。边缘云架构通常在物联网设备 、智能家居系统、移动应用和分布式网络环境中发挥关键作用 。
关于边缘计算和边云协同,看这一篇就够了
边缘计算与云计算分别在物联网解决方案中扮演何种角色？边缘计算更接近数据源头，具备处理与存储数据的优势 ，云计算则提供规模 、自动化与互操作性等优势。结合边缘与云 ，企业可实现快速数据分析，加快决策速度 。为何企业需要边缘计算？随着物联网数据量的激增 ，云应用爆炸及延迟问题日益凸显 。
边缘计算系统逻辑架构简述 从图3-1可以直观看出 ，云 、边、端三者之间存在复杂的交互和协同。整体架构包括云、边协同 、边 、端协同和云、边 、端协同三个主要部分 。02 云 、边协同 云、边协同的实现路径通过Kubernetes控制节点与KubeEdge相连接，两者协同运行 。
云计算能力从中心下沉到边缘，将推动形成“云 、边 、端”一体化的协同计算体系。边缘计算与云计算相辅相成 ，各有所长 。
边缘计算靠近设备端 ，为云端数据采集贡献力量，支撑云端应用的大数据分析 。同时 ，云计算通过大数据分析输出业务规则 ，下发到边缘设备，以执行和优化处理。它们彼此补充 ，使得整体系统更加完善 。云（云端数据中心）、边（边缘服务器） 、端（终端设备）三者相互协同 ，各有分工 。
通过边缘计算打通数据触达的最后一公里，实现云边协同与端侧边缘化。云端协同在各行业产品应用中广泛应用 ，AI摄像头等产品即为此例。在对时延要求高且算法需求复杂的应用场景下 ，边缘盒子或服务器搭建边缘侧，实现云 、边、端的协同 。
云 、边 、端是相互协作、各司其职的 。云计算和边缘计算彼此优化补充 ，达到平衡 ，从而加速智能产业的落地。随着5G的出现，云、边 、端三位一体成为可能，5G的显著优势在于连接云端与边缘 ，使得二者之间的同步变得更加简便 。5G架构下 ，端云协同将更加高效，端云架构也将随之改变 。
云 、边 、端协同:边缘计算打开了更大的想象空间
云计算能力从中心下沉到边缘 ，将推动形成“云、边 、端 ”一体化的协同计算体系。边缘计算与云计算相辅相成 ，各有所长 。
云 、边协同 云、边协同的实现路径通过Kubernetes控制节点与KubeEdge相连接，两者协同运行 。Kubernetes在管理普通节点的同时 ，也可以管理KubeEdge节点。KubeEdge运行在边缘节点上 ，通过云部分的CloudCore和边缘部分的EdgeCore，实现了Kubernetes云计算编排容器化应用的下沉 。
在边缘计算系统中 ，追求理想的云 、边 、端协同效果是关键 。云作为控制中心 ，边作为计算节点，二者协同工作 ，实现高效数据处理与决策支持。进一步 ，云、边 、端协同在云与边协同的基础上，引入终端设备服务的概念，使边缘计算平台能够更好地响应终端需求 。
于是我们看到 ，2019年Techworld上 ，杨元庆公布了“端边云网智 ”新架构 。5种要素非简单排列，而是智能协同。“云端一体”不必说 ，早已成熟；“云网融合 ” ，联想2018年有了架构支持。而“边云协同 ” 、“边网协同”等具有更大空间 。 “端边云网智 ”新架构的确立，意味着 ，联想将势必围绕它探寻更具效率的行业智能落地机制 。
如何选择边云协同解决方案？智能工厂与智能建筑是边云协同应用的实例。智能工厂利用边缘计算与云的结合实现跨地域监视与系统分析 ，提高运营效率 。智能建筑通过边缘与云的协同实现自动化操作与空间管理，优化资源利用 。边云解决方案面临哪些挑战？边缘计算涉及操作复杂性、故障排除困难及成本增加等问题。
对边缘计算来说,云边协同为什么那么重要?
1、云边协同在边缘计算领域的重要性不言而喻 。云计算提供高效的计算能力 ，而边缘计算则能优化用户体验 ，降低时延 。两者紧密协同，共同应对现实生活中的复杂需求 ，最大化应用价值。就好比奥尼尔和科比同时上场 ，只有相互配合，才能产生超过单一作用的协同效应 。
2 、云-边协同，即云计算与边缘计算的结合 ，旨在实现数据的实时处理与分析 ，以更好地响应用户需求 。这一概念的出现，旨在解决单纯云计算与边缘计算作为孤立领域已无法满足复杂和多样化的应用需求的问题。云-边协同的核心优势包括低延迟 、带宽优化、隐私与安全 、以及断网容错等 。
3 、边缘计算与云计算分别在物联网解决方案中扮演何种角色？边缘计算更接近数据源头 ，具备处理与存储数据的优势 ，云计算则提供规模、自动化与互操作性等优势 。结合边缘与云，企业可实现快速数据分析 ，加快决策速度。为何企业需要边缘计算？随着物联网数据量的激增 ，云应用爆炸及延迟问题日益凸显。
4 、云计算能力从中心下沉到边缘，将推动形成“云 、边、端 ”一体化的协同计算体系 。边缘计算与云计算相辅相成 ，各有所长 。
云边端协同计算框架有什么优势?
在这一套全新架构下 ，有着非常明显的降本增效的作用。 边缘计算的前景不容置疑，但这并不是说边缘计算将彻底取代云计算 ，只能说两者各有所长 ，只有分工合作，云边协同，才能支撑企业迎接即将到来的各种数据处理挑战 。
场景5：加速数字中国在农业领域落地云边协同将推动农业供给端的变革 ，农业由经验主导向数据主导转变 ，通过智能化手段，可以将人的经验传递给机器 ，通过数据挖掘 ，可以发现新的生产规律和农业商品优化的新空间 。
基于轻量级容器编排框架云边端协同技术，打造“云 + 边缘 + 端”的云边端协同架构 ，将容器云计算能力下沉至边缘节点 ，从基础设施层 、系统组件层 、容器化应用层全方位监控计算资源，提供节点分组分区域细粒度访问控制 ，立体资源管理能力 ，边缘节点区域自治能力，边缘节点故障隔离能力。
边缘计算与云计算各有优势与不足 。云计算在资源集中、易于管理与扩展性方面表现出色 ，但面临大数据传输 、即时处理需求与隐私 、能耗问题 。边缘计算则能处理即时大量数据 ，加快响应速度，减少数据传输延迟，同时保护隐私与降低能耗。
详解边缘计算系统逻辑架构:云 、边 、端协同
边缘计算系统逻辑架构简述 从图3-1可以直观看出 ，云、边 、端三者之间存在复杂的交互和协同 。整体架构包括云 、边协同、边 、端协同和云 、边、端协同三个主要部分 。02 云 、边协同 云 、边协同的实现路径通过Kubernetes控制节点与KubeEdge相连接 ，两者协同运行。
云计算能力从中心下沉到边缘，将推动形成“云、边 、端 ”一体化的协同计算体系 。边缘计算与云计算相辅相成 ，各有所长 。
KubeEdge ，一个致力于解决边缘场景问题的开源系统，将Kubernetes的容器编排和调度能力应用于边缘计算 ，实现云边协同 、计算下沉、设备管理与边缘自治。其架构包含云端和边缘端两部分 ，通过CloudHub、EdgeController 、DeviceController 、EdgeHub、Edged和EventBus等组件，实现了云边通信与设备管理。
边缘计算：数据处理的前沿 ，近在咫尺的智能 边缘计算就像一个智能的分布式神经系统 ，数据在生成地附近被处理，降低了延迟 ，增强了稳定性 。以章鱼为例 ，边缘服务器就像是它的触手，负责初步的数据处理和决策，而中心云则作为大脑 ，负责更复杂 、全局的任务 。
边缘计算其实就是指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一个开放平台。上图的中间夹层部位就是边缘侧，而云端就是较边缘计算更远的一个处理平台 ，也就是上图最上面的部位 。
标签： 边缘计算与云计算协同的控制架构
