如果端起很烫的杯子，是先缩手还是先感到疼痛？
当手触碰到杯子时，首先经过脊髓，脊髓会立即传出信号使手收缩，同时再传至大脑，从而引起疼痛感觉。
试想一下，如果手是在大脑感受到痛感后再移开会怎样？相信手受伤的概率会大大增加。
这里可以将云计算比作大脑，而边缘计算则相当于神经中枢，当手遇到伤害性刺激时，会立马躲避，大脑的反应时间是跟不上的。这就需要更靠近手脚这样的“边缘设备”有自己的计算体系，即边缘计算。
1946年2月，世界上第一台通用计算机埃尼阿克(ENIAC)在美国宾夕法尼亚大学诞生。它的出现，宣告了一个新时代的开始，从此人类打开了计算机世界的大门。
随着科技的持续发展，以及企业处理的数据规模不断增加，对计算机的处理能力也提出了更高的要求，云计算技术凭借着灵活、可靠、高扩展性等优势，使计算机数据处理更加顺畅，成为高效的数据处理服务平台。
云计算从用户端减少了对硬件和软件的需求。用户唯一需要运行的是云计算系统接口软件，它可以像浏览器一样简单，从而帮助用户减少了在硬件上的投入。
边缘计算成为云计算的一种补充
近年来，市场对算力和低延时的需求不断攀升，使云计算遇到了发展瓶颈。伴随着5G、物联网等技术的逐渐成熟，终端设备应用场景不断丰富，产生了海量的、低延迟的计算需求，使得云计算逐渐难以为继。边缘计算作为云计算的延伸和补充，将云计算本身的功能扩展到边缘端，能够更好地支撑本地业务实时处理与执行。
边缘计算将成新风口？能给我们带来什么影响
对于边缘计算的概念，目前业界还没有形成一致的看法。但根据中国边缘计算产业联盟的定义，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。
具体而言，相较于云计算，边缘计算存在以下优势：
1、减少延迟
边缘计算通过减少与处理和分析数据相关的延迟量，它支持实时应用程序。延迟是指设备将数据发送到云端、对数据进行处理和分析、并将数据发送回原始设备所花费的时间。
虽然云很适合执行任务，比如在线编辑文档，保存更改以便与同事共享文档，但当运行需要实时分析和决策的应用程序时，情况就不同了。
以自动驾驶汽车为例，行驶中的车辆如果必须等待几秒钟传感器数据传输到云进行处理和分析，等收到回复后，车辆可能已经与另一辆车相撞或障碍。而边缘计算可以实时处理和分析数据，减少了中间传输的过程。
2、隐私保护
由于数据是保存在靠近用户的边缘设备，从网络结构上就降低甚至杜绝了用户数据与其他网络实体的连通性。与此同时，由于计算下沉，更加复杂的加密和隐私保护算法也得以应用在更多类型的边缘服务上，从而更好地保护用户隐私。
3、节省能源开支
边缘计算可以通过减少互联网带宽和能源成本的形式节省大量的成本。微型边缘计算机通常配备低功耗的SoC(片上系统)处理器，在使用少量电能的情况下表现出色。尽管单个边缘计算机节省的成本微不足道，但如果部署了成百上千个这样的设备，就可以在能源成本上节省一大笔钱。
4、可伸缩性和多功能性
数据必须传输到云计算中的集中式数据中心。修改或扩展这个数据中心有时是昂贵的。另一方面，这个优势可以被用来扩展物联网网络，而不必担心存储。
边缘计算有哪些应用场景
如今，边缘计算已经在多个领域展示出其不可替代的作用，具体来看：
1、自动驾驶
自动驾驶汽车极大地受益于边缘计算，因为它们能够进行实时数据分析和决策。边缘计算能够处理自动驾驶汽车上的各种传感器和摄像头提供给它们的数据，使边缘计算机能够引导车辆避免与其他车辆、障碍物或行人相撞。
2、安保系统
边缘计算对于安全和监视系统至关重要，因为它们减少了此类系统对云的依赖。边缘计算系统无须将原始数据发送到云端进行处理和分析，而是在本地处理和分析数据，只将符合特定标准的数据发送到云端进行后处理和分析。这减少了对云的安全和监视的依赖，并使它们能够在远程和不稳定的环境中运行，而可靠的互联网连接并不总是可用的。
3、远程医疗
边缘计算帮助医疗从业者收集、存储、生成和分析关键患者数据，而无须与网络基础设施保持持续联系。在边缘计算的帮助下，患者可以通过视频与医生联系，以进行常规检查、远程治疗预约等。
4、预见性维护
边缘计算针对从大量的物联网设备和制造设备中收集到的数据进行分析，可以帮助企业提前计划维护，减少计划外维护和维修所需的停机时间。
写在最后：
在过去几年中，连接到互联网的设备数量有了戏剧性地增长。对更快、更有效的数据处理的需求日益增长，边缘计算为解决这一问题提供了一种独特的方法。据IDC分析，未来超过50%的数据依赖于边缘计算的成熟度做分析、计算，预计在2024年全球边缘计算市场规模将达到2506亿美元。
可以预见的是，随着边缘计算的不断发展，它将为越来越多新的有价值的服务、应用程序和用例铺平道路。
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