董事长在企业微信发了一个链接，标题是“What is edge computing”——也就是“什么是边缘计算？”并且附了一条留言：边缘计算的概念大家可以了解一下，分布式产品实际也可以算作边缘计算的一种用法。于是，我就抽空根据链接内容学习了解一下，写一篇笔记。

——什么是边缘计算？

边缘计算是一种致力于使计算尽可能靠近数据源、以减少延迟和带宽使用的网络理念。

心得笔记：这句话的重点就是计算靠近数据源。如何靠近数据源呢？就是将云端的进程移动到本地。本地是数据的源头区域，咱们使用的计算机，IoT的设备，还有为本地设备补充计算功能的边缘服务器。在本地设备的边缘地带，提供计算的功能，便能最大程度地减少本地客户端和云端服务器之间必须进行的长距离通信量，然后达到减少延迟和带宽使用。

——优势和劣势

边缘计算的主要优势在于： 减少延迟、减少带宽使用和相关成本、减少服务器资源消耗和相关成本、 增加功能。

边缘计算的主要劣势在于：增加攻击途径、 需要更多的本地硬件（可以利用边缘服务器减轻）

心得笔记：仅从罗列的优势和劣势看，边缘计算的优势很明显。而提到的两个劣势，一个企业已经有解决方案了，那么另一个看来也会有相应的解决方案出现。

——什么是网络边缘？

对于互联网设备，网络边缘是设备或包含设备的本地网络与互联网通信的位置。

心得笔记：边缘是个比较模糊的术语，感觉和局域这个词的一样，代表一种开放的范围理解。重点就是，网络边缘在地理位置上靠近设备，与源站和云服务器不同，后者可能与它们相互通信的设备相距很远。

——边缘计算与其他计算模型的区别是什么？

· 早期计算：集中式应用程序，仅在一台孤立的计算机上运行；

· 个人计算：本地运行的去中心化应用程序；

· 云计算：在数据中心运行的集中式应用程序；

· 边缘计算：在靠近用户的地方——设备本身或者网络边缘——运行的集中式应用程序。

心得笔记：云计算这个概念听了太多，但没有真正研究过。文章中提到，云计算是更优势的，更新发展出来的计算模型，云服务集中在供应商管理的“云”(或数据中心的集合)中，可以从互联网上的任何设备访问。

而边缘计算感觉可以算作是针对实际场景将云计算的部分功能精简和迁移后产生的技术。因为文中提到，边缘计算更接近最终用户，以最小化数据必须传输的距离，同时仍然保留云计算的集中化性质。

——边缘计算的应用场景并举个例子

边缘计算可以整合到各种各样的应用程序、产品和服务中。比如：安全系统监控、 IoT 设备、 自动驾驶汽车、更高效的缓存、医疗监控设备、视频会议。

以安全系统监控为例：

如果没有使用边缘计算技术：

1.摄像头仅仅输出原始视频信号，然后持续将信号串流到云服务器。

2.云服务器接收的所有视频都会通过运动检测应用程序，以确保仅将有活动的剪辑保存到服务器的数据库中。

这意味着网络和云服务器都将承受显著压力，因为高容量的视频素材传输会消耗大量带宽。云服务器也必须同时处理来自所有摄像头的视频素材。

现在应用边缘计算技术：假设运动传感器计算移至网络边缘。

1.每个摄像头都使用自己的内部计算机来运行运动检测应用程序，然后根据需要将素材发送到云服务器。

2.云服务器现在仅负责存储重要素材。

这样一来，带宽的使用量将显著减少，因为很多镜头永远不必传输到云服务器。服务器也可以与更多数量的摄像头通信而不会过载。

大家凑合看看 ，相信你们更专业