边缘计算技术探讨专题培训课件

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浅析边缘计算ppt

3
案例与思考
案例1：梯联网
梯联网中的每一部电梯都好像章鱼的一个可以独立思考的“腕足”，能将电梯的运营数据实时采集并回传，后台数据中心利用大数据的分析并与外部系统综合决策，实现远程管理、运维以及预测性维护。
案例1：梯联网
要实现梯联网，边缘网关（融合物联网关）、敏捷控制器等“章鱼腕足”缺一不可。再配合物联网的大脑“云端管理平台”，才可实现智能连接和高效管理。
浅析边缘计算
目录
CONTENTS
1
什么是边缘计算？
2
边缘计算的意义与价值
3
案例与思考
魔性的章鱼
1、开瓶盖
2、把不喜欢的食物扔进排水口
米勒斯维尔大学的章鱼研究者讲过一次喂章鱼的经历。她们实验室喂章鱼用的是鱿鱼，有天早晨她去拿的时候发现这批鱿鱼冻太久已经不太新鲜了，估计不会受欢迎。
但是，她还是拎了一盒回来，每个水箱丢了一条进去。喂完最后一只章鱼，她决定走回去看看第一只对不新鲜的食材是什么反应。走过去的时候，发现箱里看不见食物的踪影，而那只章鱼一动不动，盯着她。双方四目相对。章鱼开始缓慢地朝水箱一角移动，那里有个下水口。它走到目的地，停了下来，亮出触手——原来这条不新鲜的鱿鱼一直藏在触手内侧——然后以迅雷不及掩耳之势，把食物扔进了下水口里面。
边缘计算整个体系中包含了四个关键部分：智能设备、智能网关、智能系统、智能服务，它是联接物理世界和虚拟世界的一道“桥梁”。
可见，近年来逐渐火热的“边缘计算”并非是噱头，随着万物互联时代的来临，边缘计算在推动行业数字化和智能化转型中有着重要意义。
目录
CONTENTS
1
什么是边缘计算？
2
边缘计算的意义与价值
案例3：智慧照明

云计算+边缘计算 ppt课件

·CDN价格战趋缓，公司核心客户稳定：2016 年底，CDN 开始打价格战，直到 2018 年下半年市场格局稳定，价格战趋缓，整体净利率逐步企稳回升。
·最早进军边缘计算，云安全等：2019 年 1 月 3 日公告，公司将厦门秦淮全部股权剥离，带来 6.97 亿的投资收益，回笼资金，降低财务费用。2019.1.29，与联通合资公司厦门云际智慧完成工商登记，双方各持股 42.5%，双方高管出资设立合伙企业持股 15%，重点布局边缘计算、云安全等新领域。5G时代，边缘计算是大流量、低时延应用的必要的网络技术，超高清视频、 VR/AR、车联网、工业互联网等应用有望打开公司长期成长空间。积极布局边缘计算，也反映了管理层具有较高的战略眼光。
采用边缘计算的方式，海量数据则能够就近处理，大量的设备也能实现高效协同的工作，诸多问题迎刃而解。因此，边缘计算理论上可满足许多行业在敏捷性、实时性、数据优化、应用智能、以及安全与隐私保护等方面的关键需求。
ppt课件
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边缘计算具体案例
中国移动在上海的F1赛事中，与主办方合作，首次实现无线网络下的体育赛场多视角直播业务。赛场的多视角视频直播业务环境基于MEC技术（Mobile Edge Computing,移动边缘内计算），为观众提供创新型沉浸式赛车体验的移动增值服务。
而人类的边缘计算，也属于一种分布计算。在网络边缘的只能网关就近处理采集到的数据，而不需要将大量的数据上传到云平台。
ppt课件
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一直以来，公共和企业设施的监测和维护消耗着大量的人力、物力成本；电力、制造等行业数字化转型中对海量数据的实时、智能处理也有着强烈需求。如果用常规模式构建物联网，随着设备的迅速增加，网络边缘侧所产生的数据量级将非常巨大。这些数据如果都交由云端的管理平台来处理，将会出现现实网络流量压力大，设备的实时协同工作难以保证、特殊信息的安全风险大增等问题。

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海云计算的特点
与边缘计算相比而言，海云计算关注“海”的终端设备，而边缘计算关注从“海”到“云”数据路径之间的任意计算、存储和网络资源，海云计算是边缘计算的一个非常好的子集实例。
⑦ 边缘计算的发展现状
2015 年，思科、ARM、戴尔、英特尔、微软和普林斯顿大学联合成立了OpenFog 联盟。欧洲电信标准化协会（ETSI）于2017 年3 月，将移动边缘计算行业规范工作组正式更名为多接入边缘计算（multi-access edge computing， MEC），致力于更好地满足边缘计算（包括 IoT）的应用需求。2016 年11 月30 日，在北京正式成立产学研结合的边缘计算产业联盟。
④ 移动边缘计算
移动边缘计算（mobile edge computing，MEC）是在接近移动用户的无线接入网范围内，提供信息技术服务和云计算能力的一种新的网络结构，利用移动边缘计算，可将密集型移动计算任务迁移到附近的网络边缘服务器。移动边缘计算同时也是发展5G 的一项关键技术，有助于从延时、可编程性、扩展性等方面满足5G 的高标准要求。
3 技能目标
4 教学重点 5 教学难点
35
课前学习任务布置
1 阅读教材13-26页
2 自习2.1中分布式计算技术
3 自习2.4.1和2.4.2中关于云计算概念和特点
2.1
分布式计算
什么是分布式计算？
分布式计算是通过互联网将许多计算机节点互联，将单台计算机无法完成的计算任务，分解成多个任务分配到网络中的多个计算机中执行，将各个节点的执行结果整合成最终结果并返回，即是指在分布式系统上执行的计算。
移动边缘计算的特点
移动边缘计算模型强调在云计算中心与边缘设备之间建立边缘服务器，在边缘服务器上完成终端数据的计算任务，但移动边缘终端设备基本被认为不具有计算能力。相比而言，边缘计算模型中的终端设备具有较强的计算能力，因此，移动边缘计算类似一种边缘计算服务器的架构和层次，作为边缘计算模型的一部分。

工业物联网核心技术边缘计算网关全书电子教案完整版课件

2. 根据美国国家标准技术研究所的定义，云计算是“一种模型，用于实现对可配置计算资源（例如CPU 资源、内存资源、硬盘资源、网络资源等）的共享，实现无处不在的、方便的按需供应和访问，这些资源可以通过最少的管理工作快速配置和发布”。
1.2.2 云计算概述
01 云计算的定义
OPTION
广泛的网络访
同时，云服务商还需要对虚拟化资源进行管理，主要包括对虚拟化资源的监控、分配和调度等。
1.2.2 云计算概述
02 云计算支撑技术
OPTION
（2）分布式数据存储技术
布式文件系统
分布式文件系统是一种基于网络、在多台设备上共享文件的系统。它具有高容错性，即使部分节点失效，它也可以确保数据不丢失。
分布式对象存储系统
1.2.2 云计算概述
03 云计算服务模式
OPTION
（2）PaaS
云安全的标准化组织云安全联盟（CSA）给出的PaaS 定义如下：以服务的方式交付的计算平台和解决方案包。在该模式中，云服务商将软件研发的平台做成一种服务对外提供，如提供虚拟服务器和操作系统。消费者能控制部署的应用程序，也可能控制运行应用程序的托管环境配置，但不掌握操作系统。主流的PaaS 业务如下所示。
近几十年来，分布式系统和网络经历了前所未有的发展，应用在各种各样的领域中，如互联网、无线通信、云计算或并行计算、多核系统、移动网络等。
1.2.1 分布式计算基础
02 分布式系统的体系结构
OPTION
客户端-服务器架构
服务器向许多远程客户端提供服务，是一对多的形式。客户进程与各服务器进程交互以访问它们所管理的共享资源。客户端和服务器通常遵循 “请求-回复”的信息交互形式。
问

边缘计算技术探讨.ppt

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边缘计算使能行业智能2.0
3、提供开发与部署运营的服务框架开发服务框架主要包括方案的开发、集成、验证和发布；部署运营服务框架主要包括方案的
业务编排、应用部署和应用市场。开发服务框架和部署运营服务框架需要紧密协同、无缝运作，支持方案快速高效开发、自动部署和集中运营。 4、边缘计算与云计算的协同
14
目
录
第一章基本介绍第二章物联网与边缘计算第三章边缘计算驱动因素及类型第四章边缘计算参考架构2.0
15
边缘计算的驱动因素
感知，处理和行动是物联网的三类事件
我们对周围所发生的事件需要及时地做出响应，以获得良好的用户体验或者避免灾难
16
边缘计算的类型
边缘的类型： 1、个人边缘 2、业务边缘 3、云边缘
20
目
录
第一章基本介绍第二章物联网与边缘计算第三章边缘计算驱动因素及类型第四章边缘计算参考架构2.0
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边缘计算使能行业智能2.0
行业智能2.0的挑战
22
边缘计算使能行业智能2.0
面向行业智能2.0的挑战，边缘计算需要提供四个关键能力：
1、建立物理世界和数字世界的联接与互动通过数字孪生，在数字世界建立起对多样协议、海量设备和跨系统的物理资产的实时映像，
边缘侧需要支持多种网络接口、协议与拓扑，业务实时处理与确定性时延，数据处理与分析，分布式智能和安全与隐私保护。云端难以满足上述要求，需要边缘计算与云计算在网络、业务、应用和智能方面进行协同。
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中国边缘计算联盟ECC
17
边缘计算的类型
个人边缘
个人边缘(Personal Edge) 总体上是移动的。当我们在家庭和工作场所之间移动时，个人边缘 (Personal Edge)计算设备进出于业务边缘 (Business Edge)区。

云计算与边缘计算融合2024年IT基础架构的新趋势与挑战培训课件

降低网络延迟，提高数据处理和传输速度；减少数据传输量，降低网络带宽成本；提高数据安全和隐私保护能力。
边缘数据中心应用场景
智能家居、工业自动化、智能交通等。
容器技术与微服务应用普及
容器技术定义
容器技术是一种轻量级的虚拟化技术，允许开发者将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中，实现应用程序的快速部署和扩展。
制定改进计划
根据分析结果，制定针对性的改进计划，包括技术升级、安全加固、资源扩展等。
制定合理迁移和升级计划
确定迁移目标
明确企业将迁移到云计算或边缘计算的具体目标，如降低成本、提高性能、增强安全性等。
制定迁移计划
根据迁移目标，制定详细的迁移计划，包括时间表、资源需求、风险评估等。
实施迁移和升级
物联网、大数据处理、实时音视频传输等。
分布式云架构优势
降低网络延迟，提高数据处理和传输速度；提高资源利用率，降低成本；增强系统可扩展性和可靠性。
边缘数据中心快速发展
边缘数据中心定义
边缘数据中心是位于网络边缘，靠近用户和数据源的小型数据中心，提供低延迟、高带宽的数据处理和存储服务。
边缘数据中心优势
安全性将成为云计算和边缘计算融合的重要关注点
随着云计算和边缘计算融合技术的广泛应用，安全性问题将更加突出，未来将有更多的技术和措施用于保障云计算和边缘计算融合架构的安全性。
THANKS.
融合过程中面临挑
03
战及解决方案
网络延迟与带宽问题
需要在云端和边缘端之间传输，
网络延迟成为一大挑战。
带宽限制
随着数据量的增长，带宽可能会成为瓶颈，影响数据传输速度和
效率。
解决方案

【精编】边缘计算PPT课件

①潜伏期（incubation period）病原进入人体至出现临床症状为止。即病原体侵及体内、繁殖、转移、定位引起组织损伤的整个过程）长短与病原体感染量成反比与毒素产生和播散所需时间有关
定义
边缘计算
理论依据
边缘计算（Edge Computing）：边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
万物联网应用需求的发展催生了边缘式大数据处理模式，即边缘计算模型，其能在网络边缘设备上增加执行任务计算和数据分析的处理能力，将原有的云计算模型的部分或全部计算任务迁移到网络边缘设备上，降低云计算中心的计算负载，减缓网络带宽的压力，提高万物互联时代数据的处理效率。
中和
清除
（二）隐性感染（covert infection) 又称亚临床感染
①仅引起特异性免疫应答；无／轻免疫病理损伤 ②临床无任何症状、体征、生化变化 ③免疫学检查可发现 ④转归病原被清除：获巩固/部分免疫力
病原携带状态（健康携带者）
（三）显性感染（overt infection) 又称临床感染
5应用前景
电力系统
电力自动需求响应业务的快速发展，引入了大量的智能终端，在云端进行集中式管理对IT基础设施提出了过高的要求。提出了一种将边缘计算技术应用于自动需求响应业务的设想，并基于欧洲电信标准化协会提出的边缘计算框架，依据 IEC 62939 智能电网用户接口的标准划分，设计了自动需求响应边缘计算节点的分层架构模型。
但又不足以将病原体清除,病原体长期潜伏起来 ③当免疫功能低下时显性感染（单纯疱疹、带状疱疹、疟疾、结核等） ④不是每种传染病都存在潜伏期感染

移动边缘计算PPT课件

• 根据Intel的架构，移动边缘计算位于无线接入点与有线网络之间，传统无线接入网具备了业务本地化和近距离部署的条件，从而提供了高带宽、低时延的传输能力，同时业务面下沉形成本地化部署，可有效降低对网络回传带宽的要求和网络负荷。移动边缘计算由于提供了应用程序编程接口（API），并对第三方开放基础网络能力，从而使得网络可以根据第三方的业务需求实现按需定制和交互，这将是5G迈向更扁平网络的第一步。
（3）高带宽：由于移动边缘计算服务器靠近信息源，可以在本地进行简单地数据处理，不必将所有数据或信息都上传至云端，这将使得核心网传输压力下降，减少网络堵塞，网络速率也会因此大大增加。
（4）位置认知：当网络边缘是无线网络的一部分时，无论是WiFi还是蜂窝，本地服务都可以利用相对较少的信息来确定每个连接设备的具体位置。
移动边缘计算技术
主讲人：张硕组员：张源杨启浩梁双伟
刘泽华赵博男
1
一、移动边缘计算为何物
1.1 移动边缘计算的概念、特征与基本组件
移动边缘计算（MEC）最初于2013年在IBM和NokiaSiemens共同推出的一款计算平台上出现。之后，各大电信标准组织开始推动移动边缘计算的规范化工作，目前仍处于技术研发和产业化过程中，虽仍处于发展初期，但作为5G的核心技术之一，发展前景广阔。数据显示：通过增加边缘云服务器的部署，运营商可以减少专有的网络部署，节省无线接入网络与现有应用服务器之间的回程线路使用达35%以上。因此，巨头纷纷布局，包括诺基亚、英特尔、华为、中兴等。
8
9
移动边缘计算是CDN（内容分发网络）的未来发展方向之一
CDN即内容分发网络，其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，以提高用户访问网站的响应速度。 CDN与移动边缘计算之间存在千丝万缕的联系。 CDN与移动边缘计算的产生背景有许多相同之处，实现目标也有相近之处。两者都是在用户体验要求不断提高，用户数量、数据流量激增的背景下产生。CDN中的网络“边缘”和移动边缘计算中的“边缘”含义接近，都意味着和以往的网络架构不同，服务器更接近于无线接入网（RAN）。但是相较于CDN，移动边缘计算更靠近无线接入网，下沉的位置更深。由于物理距离的减少，自然移动边缘计算相较于CDN时延进一步降低。但在架构上，移动边缘计算与CDN差别较大。移动边缘计算的典型架构中包括能力开放系统及边缘云基础设施，这使得移动边缘计算拥有开放API能力以及本地化的计算能力，而这些恰恰是CDN所欠缺的。

移动边缘计算ppt课件

（3）高带宽：由于移动边缘计算服务器靠近信息源，可以在本地进行简单地数据处理，不必将所有数据或信息都上传至云端，这将使得核心网传输压力下降，减少网络堵塞，网络速率也会因此大大增加。
（4）位置认知：当网络边缘是无线网络的一部分时，无论是WiFi还是蜂窝，本地服务都可以利用相对较少的信息来确定每个连接设备的具体位置。
网络切片被众多知名运营商与设备商认为是5G时代的理想网络架构。
由于移动网络需要服务各种类型和需求的设备，如果为每一种服务建设一个专有网络，成本将是难以估计的。而网络切片技术可以让运营商基于一个硬件基础设施切分出多个虚拟的端到端网络，每个网络切片从设备到接入网到传输网再到核心网在逻辑上隔离，适配各种类型服务的不同特征需求，保证从核心网到接入网，包括终端等环节，能动态、实时、有效地分配网络资源，从而保证质量、时延、速度、带宽等方面的质量。
5G技术以“大容量、大带宽、大连结、低延迟、低功耗”为诉求。根据联合国国际电信联盟(ITU)对5G的标准要求，5G标准包括增强型移动宽带（eMBB）、超高可靠低时延通信（URLLC）以及海量机器通信（mMTC）三大应用场景，并定义了以下关键指标：峰值吞吐率10Gbps、时延1ms、连接数100万、高速移动性500km/h。
移动边缘计算正好契合该需求。一方面，移动边缘计算部署在边缘位置，边缘服务在终端设备上运行，反馈更迅速，解决了时延问题；另一方面，移动边缘计算将内容与计算能力下沉，提供智能化的流量调度，将业务本地化，内容本地缓存，让部分区域性业务不必大费周章在云端终结。
2.2.1 网络切片技术需要应用移动边缘计算
2016年，华为在国内倡议发起了“边缘计算产业联盟”。根据边缘计算产业联盟的定义，边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，以满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求

高教社2024工业互联网边缘计算教学课件任务3.1

——工业互联网边缘计算——
模块3 部署边云协同系统架构和平台架构
3.1.1 边云协同的意义与架构
1. 边云协同赋能工业生产
随着人工智能、大数据、物联网、智能制造等技术在现代工厂的应用和普及，工业现场终端设备产生海量数据实时处理需求，全部上传云端处理难以保证部分场景对设备精准控制的时延要求，而且会造成巨大的网络压力和计算压力。所以在传统云计算架构中引入边缘节点，向“云—边—端”演进。一方面，将云计算的优势下沉到更靠近终端设备的边缘节点，海量数据无需全部上传云端处理，而是在边缘节点完成初步计算、存储、转发，然后有选择性地上传云端处理，既能保证对设备精准控制的时延要求，又能有效降低云端网络压力和计算压力。另一方面，边缘节点的引入也带来了边缘管理方面的新需求，边缘节点既需要具有一定的离线自治能力，又需要与云端协同运行，借助丰富的云网资源实现边云资源协同、服务协同、应用协同等方面的全面协同。实际上，随着我国“新基建”持续发力，云、网、边、端（云计算、互联网、边缘计算、终端）互相融合的赋能效应日益显现，边云协同已经成为工业互联网场景下的新趋势。
3.1.1 边云协同的意义与架构
2. 边云协同的经典架构
3）应用协同应用协同实现边缘应用的统一接入，既包括将开发好的应用通过网络远程部署到用户希望的边缘节点，又包括在云端进行边缘应用的全生命周期管理。对于边缘计算的落地实践来说，应用协同是整个系统的核心，涉及云、边、管、端各个方面。
3.1.2 项目整体方案设计
3.1.1 边云协同的意义与架构
2. 边云协同的经典架构
边缘计算产业联盟（ECC）与工业互联网产业联盟（AII）联合发布的《边缘计算与云计算协同白皮书2.0》中提出：边缘计算和云计算之间不是替代关系，而是互补协同关系。边缘计算和云计算需要通过紧密协同才能更好地满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元，可以更好地支撑云端应用；反之，云计算通过大数据分析优化输出的规则或者模型可以下发到边缘侧，边缘侧基于新的规则或者模型运行。（1）边云协同的能力与内涵边云协同涉及边缘侧和云端关于IaaS、PaaS、SaaS三个层面的全面协同。通过三个层面的全面协同可以实现对虚拟化资源、网络、安全等方面的资源协同；实现数据管理、智能管理、服务管理等方面的服务协同；实现规则管理、模型管理、应用管理等方面的应用协同。（2）边云协同的经典架构边缘协同的经典架构如图所示，包括资源协同、服务协同、应用协同等方面的全面协同。

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为什么物联网时代需要边缘计算？
地方
中央
云计算与边缘计算协同
云计算适用于非实时、长周期数据、业务决策场景，而边缘计算在实时性、短周期数据、本地决策等场景方面有不可替代的作用。
目
录
第一章基本介绍第二章物联网与边缘计算第三章边缘计算驱动因素及类型第四章边缘计算参考架构2.0
物联网与边缘计算
边缘计算的类型
业务边缘
这是最受关注的边缘计算(Edge computing )类型。在业务边缘 (Business Edge)处连接的机器和人在这里汇聚。
边缘计算的类型
多云边缘
对应用性能和内容传送的需求需要在网络边缘( network edge)中添加应用和数据处理能力。现代的边缘数据中心(Edge Data Centers)能够满足这一需求。内容交付网络(CDN，Content Delivery Networks)就是在利用它们以便我们能够获得更好的页面和视频加载效果。移动边缘计算(Mobile Edge Computing)增强了这一边缘的优势，因为人们需要更好的移动应用程序 (mobile app)的性能。
云计算与边缘计算的范式对比
云计算的范式：
• Push from cloud services • Pull from IoT • Change From Data Consumer to Producer
云计算与边缘计算的范式对比Fra bibliotek边缘计算的范式：
丰
富
• We define “edge” as any
物联网与边缘计算
边缘计算在改变整个物联网的场景 IOT=跨连接设备迷宫的分布式人工智能和人类智能
边缘计算技术
加速创建
分布式人工智能
影响创建
应用程序，成本和相关规定
目
录
第一章基本介绍第二章物联网与边缘计算第三章边缘计算驱动因素及类型第四章边缘计算参考架构2.0
边缘计算的驱动因素
感知，处理和行动是物联网的三类事件
中国边缘计算联盟ECC
Edge Computing Consortium
天时—物联网时代的到来，边缘计算的产业风口到了地利—全行业面临数字化转型大时代，包括工业和制造业，中国具备很好的
目
录
第一章基本介绍第二章物联网与边缘计算第三章边缘计算驱动因素及类型第四章边缘计算参考架构2.0
边缘计算使能行业智能2.0
行业智能2.0的挑战
边缘计算使能行业智能2.0
面向行业智能2.0的挑战，边缘计算需要提供四个关键能力：
1、建立物理世界和数字世界的联接与互动通过数字孪生，在数字世界建立起对多样协议、海量设备和跨系统的物理资产的实时映像，
我们对周围所发生的事件需要及时地做出响应，以获得良好的用户体验或者避免灾难
边缘计算的类型
边缘的类型： 1、个人边缘 2、业务边缘 3、云边缘
边缘计算的类型
个人边缘
个人边缘(Personal Edge) 总体上是移动的。当我们在家庭和工作场所之间移动时，个人边缘 (Personal Edge)计算设备进出于业务边缘 (Business Edge)区。
边缘计算技术探讨0301
目
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第一章基本介绍第二章物联网与边缘计算第三章边缘计算驱动因素及类型第四章边缘计算参考架构2.0
目
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第一章基本介绍第二章物联网与边缘计算第三章边缘计算驱动因素及类型第四章边缘计算参考架构2.0
基本概念
边缘计算是指在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开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
边缘计算使能行业智能2.0
3、提供开发与部署运营的服务框架开发服务框架主要包括方案的开发、集成、验证和发布；部署运营服务框架主要包括方案的
业务编排、应用部署和应用市场。开发服务框架和部署运营服务框架需要紧密协同、无缝运作，支持方案快速高效开发、自动部署和集中运营。 4、边缘计算与云计算的协同
边缘侧需要支持多种网络接口、协议与拓扑，业务实时处理与确定性时延，数据处理与分析，分布式智能和安全与隐私保护。云端难以满足上述要求，需要边缘计算与云计算在网络、业务、应用和智能方面进行协同。
边
computing and network
缘
resources along the path
侧
between data sources and cloud
的
data centers.
数
据
• Edge computing is
计
interchangeable with fog
算
computing.
云计算与边缘计算：中央和地方
物联网
云计算
物联网与边缘计算
物联网与边缘计算
物联网设备中通常集成具有一定计算能力的处理器
边缘计算(Edge computing )是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法，即事物和人所在的现场区域如家庭和远程办公室内。
物联网与边缘计算
节点与云之间有大量的数据需要传递
由于这些产生数据的事物和人通常不在云端，因此我们需要通过许多形式的在物联网 (IoT)解决方案架构的边缘处的计算来补充云计算。
了解事物或系统的状态，应对变化，改进操作和增加价值。
边缘计算使能行业智能2.0
2、模型驱动的智能分布式架构与平台
在网络边缘侧的智能分布式架构与平台上，通过知识模型驱动智能化能力，实现了物自主化和物协作。
边缘计算使能行业智能2.0
智能分布式架构需要把智能分布到如下要素中： 1）智能资产：通过融合网络、计算、存储等ICT能力，具有自主化和协作化能力。 2）智能网关：通过网络联接、协议转换等功能联接物理和数字世界，提供轻量化的联接管理、实时数据分析及应用管理功能。 3）智能系统：基于多个分布式智能网关或服务器的协同构成智能系统，提供弹性扩展的网络、计算、存储能力。 4）智能服务：基于模型驱动的统一服务框架，面向系统运维人员、业务决策者、系统集成商、应用开发人员等多种角色，提供开发服务框架和部署运营服务框架。