自邊緣計算誕生，關於雲計算與邊緣計算的發展關係就一直爭論不休，隨著時間發展，乙個事實已越發清晰的浮現在人們眼前：未來將雲邊協同.
邊緣計算—雲計算的有效補充
point1：實時、快速的資料分析。邊緣計算的資料處理更接近資料**，而不是在外部資料中心或雲端進行，因此可以減少延遲時間。
point2：更低的成本。企業在本地裝置的資料管理解決方案上的花費比在雲端和資料中心網路上的花費要少。
ponit3：更少的資料流量。據idc**，到2023年，全球資料總量將大於40zb，大量的資料要上傳到雲端進行計算，網路傳輸壓力會越來越大，而邊緣計算的過程中，與雲端伺服器的資料交換並不多，只需要將少量的有效資訊上傳到雲端，因此不需要占用太多網路頻寬。
ponit4：更高的程式執行效率。隨著滯後減少，應用程式能夠以更快的速度更高效的執行。
ponit5：更安全。資料地收集和計算都在本地進行，敏感資訊可以不經過網路傳輸到雲端，能夠有效地避免傳輸過程中地資料洩漏，同時雲端遭到攻擊，一部分資訊也會收到相應的保護。
ponit6：支援離線執行及斷點續傳。邊緣計算內建的計算系統，使得某些裝置可以穩定地在訊號較弱，甚至沒有網路服務的地區離線執行，從而減小對雲端的依賴；當需要上傳資料時，只需要將裝置移動到有訊號覆蓋的區域，就可以將資料上傳到雲端。
雲計算—邊緣計算的神經中樞
point1：大資料儲存。前端採集到的資料，大部分不是一次性資料，需要儲存起來做資料分析。因此，需要乙個「大容器」，這個容器就是雲計算。另外，雲計算的備份，在邊緣計算出現故障時也不會丟失，相當於是個保險
point2：深度學習，閉環迭代。邊緣計算的算力是很有限的，而對歷史資料進行深度學習，需要很強的算力，可見邊緣計算無法滿足這種計算需求，於是便將主要的、鉅額的計算任務轉至雲端。雲計算做大資料分析挖掘、資料共享，同時進行演算法模型的訓練和公升級，公升級後的演算法推送到前端，使前端裝置更新和公升級，完成自主學習閉環。
總結
邊緣計算將主要負責那些實時、短週期資料的處理，負責本地業務的實時處理與執行，為雲端提供**值的資料；雲計算通過大資料分析，負責非實時、長週期資料的處理，優化輸出的業務規則或模型，下放到邊緣側，使邊緣計算更加滿足本地的需求，同時完成應用的全生命週期管理。未來，雲計算與邊緣計算將形成互補、協同的關係，它們緊密結合才能更好的適應各種場景。
雲計算與邊緣計算
在介紹邊緣計算之前，先來介紹一下雲計算 1.傳統雲計算模型 從圖可以直 到 終端使用者只作為乙個資料消費者，負責像雲請求資料，得到返回結果則進行顯示。雲端的資料也是只從資料生產者那裡獲得。簡言之 雲端接收資料提供者提供的資料，然後接收處理來自終端的請求，再將處理結果返回給終端使用者。2.特點 雲計算...
雲計算的發展趨勢 雲計算的未來發展趨勢
如今的網際網路科技領域，雲計算 大資料 人工智慧越來越多的被提交。雲計算將改變人們獲取資訊 分享內容和互相溝通的方式，企業可以以極低的成本投入獲得極高的計算能力，基於這些優勢越來越多的企業開始使用雲計算。安全性 安全性正越來越成為企業考慮平台的重要指標之一，大資料無所不在的 眼睛 和 能力正促進資料...
邊緣計算，雲計算與霧計算
邊緣計算與霧計算都是相對於雲計算而言的。通俗地講，雲，指的就是網路，網際網路，計算，就是操作執行，雲計算就是在網路上進行操作執行，它可以由許多不同地理位置的電腦組合而成乙個大型的資源庫。它的一大特點就是有乙個資料中心，特別大，使用者可以使用資料中心裡的資源，也可以把操作放在上面，只把結果提取出來，這...