提到边缘计算，那肯定少不了另一个大家都耳熟能详的计算方式：云计算。那么问题来了，为什么说边缘计算一定要云计算有关呢？他们是什么关系呢？可以看看我以下述说的内容。以防小伙伴们知识脱节，先简要讲述一下关于云计算和边缘计算吧！

云计算是一种基于互联网的计算模式、是集中式计算技术的一种，所谓的“云”。不仅仅只是天上的云的那个意思。还有隐含的意思，如一群，一堆之类的。其实这个cloud可以理解为一块，一个集合（group）。这样建立一个隶属于因特网的计算群体，里面可以有超级计算机，也可以有普通计算机——这不重要，重要的是这个计算集群可以为你提供一定的计算服务。所以云计算的基本原理是将计算资源集中在一个中央服务器上，并通过互联网向用户提供计算服务或结果再反馈给用户终端。

边缘计算是相对云计算而言的，它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备终端或局域网中，而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。所以边缘计算又被叫做分布式云计算。

那么简要的讲述完这两者的概念，我们来说一下云计算和边缘计算的区别吧！

一般来说，云计算是用于处理非时间驱动的信息，边缘计算是用于处理对时间敏感的信息；边缘计算的速度较慢，且计算体量不如云计算，而云计算提供的巨大计算能力的同时计算速度也优于边缘计算；具体可以看一下这个区分表。

云计算和边缘计算的区分

同时因为现在我们所使用的设备所产生的数据过于庞大，如无人驾驶汽车方案每秒会产生几个GB的庞大数据，那都让云数据去解决是根本不可能的，且还要考虑云数据的延时性因素和网络环境的因素，所以在无人驾驶汽车内置边缘数据解决方案，先让边缘数据解决或者解决一部分边缘数据能解决的，会大大的减轻云数据中心的海量数据处理；那么就会解决云计算如今主要缺点：功耗过高，带宽不够，缓解网络通讯压力。

边缘层作用

之前也有学者预测边缘计算的逐步发展，可能会代替云计算成为新的主流数据处理模式，但是从整体来看，边缘计算并不能代替云计算，也离不开云计算。未来，边缘计算解决了在边缘资源中云计算应用的应用问题，成为了云计算在未来发展中的重要支撑，边缘计算需要与云计算通过紧密协同才能更好的满足各种应用场景的需求。边缘计算将主要负责那些实时、短周期数据的处理，负责本地业务的实时处理与执行，为云端提供高价值的数据；云计算通过大数据分析，负责非实时、长周期数据的处理，优化输出的业务规则或模型，下放到边缘侧，使边缘计算更加满足本地的需求，同时完成应用的全生命周期。

边缘计算也有一些特性：

1、分布式和低延时计算：边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析，能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行

2、效率更高：由于边缘计算距离用户设备终端更近，在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析，因此效率更高

3、更加智能化：AI+边缘计算的组合出击让边缘计算不止于计算，更多了一份智能化

4、更加安全：云计算是将用户数据上传云端有泄漏风险，而边缘计算可以将数据储存在用户终端手中自己掌握。

5、缓解流量压力：在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理，进而能够设备响应时间，减少从设备到云端的数据流量。

6、提高业务效率和可靠性：反过来，较低的数据流量和减少的云存储可以带来更高效的业务运营。此外，网络连接不会出现问题，因为它们适用于依赖云计算的其他物联网产品。这是因为企业的物联网设备可以在没有互联网连接的情况下自主工作。

7、更好的应用性能：数据在设备和数据中心之间来回传输需要一些时间。通过存储和处理靠近其源的数据，企业可以减少延迟时间，并提高整体应用程序性能。因此，企业可以实时分析数据，而不会出现

列举一些我们生活中的边缘算法实例：

智能安防监控：

想象一下，一座建筑架设了近百台高清摄像机，提供24小时不间断监控录像，并将图像信号实时传输给数据中心云服务器。在云服务器上，要处理来自所有摄像头的视频，然后进行人脸识别和行为分析并将所需视频剪辑保存到数据库中。整个过程该建筑的互联网基础设施要承受巨大的压力，而数据中心云服务器更是要应对海量数据带来的负荷和存储要求。

现在，如果给每个摄像头内置一个智能芯片，将人脸识别，人员闯入识别，安全帽识别，人员晕倒识别，火焰检测识别等方案算法嵌入，计算任务前置到摄像头终端，让摄像头具有识别和预处理图像的能力。这样摄像头仅需将提取的人脸特征码或危险识别等数据传输给云服务器即可。而有些摄像头可能永远都不需要传输数据给服务器。这一下子就解放了传输设施和数据中心的资源，可以用于其它更高效的数据处理。

自动驾驶汽车：

自动驾驶车辆依靠远程服务器来决定当前面突然有行人横穿马路时是否自动刹车驻车实例，如果用云计算解决的方式是将有行人横穿马路时这条数据发送给云端，再又云端给出指令发给自动驾驶车辆，则要考虑延时性和网络的良好环境等因素，那么这将是很危险的行为，如果没有在及时汽车做出刹车动作，后果不堪设想。如果用边缘计算，则是车辆里嵌入相关硬件和算法方案，然后由车辆感应识别模块数据提交到边缘计算系统里再进行计算给出指令刹车，及时给出了刹车命令让智能汽车自动刹车，这才能大大的提高智能驾驶的安全系数，同时也减轻云数据的分析海量数据压力。

边缘计算便利了商用和生活方式，而现在带有边缘算力的边缘计算设备已经来到我们身边，边缘计算设备存在许多定义，因为有多种方法可以解释这些设备的功能。您可以将边缘设备视为企业核心网络或控制两个网络之间数据流的任何硬件的入口点。这个定义强调了边缘计算设备最重要的功能——作为数据处理的管道——以及它们在需要时跨越外部数据中心的能力。华江信息边缘计算设备有以下应用领域：

边缘计算设备应用领域

通过在传统监控中植入华江信息瑞芯微RV1126图像处理板，对监控设备赋能，设备具有目标识别、跟踪的功能，各个角落的摄像头还能实时传输和收集监控数据至控制端，帮助及早甚至在危险情况发生之前发现危险行为或危险情况并发出警报。RV1126作为华江信息开发的全国产化小型板卡，具备高性能、高精度的优点，加上成都华江信息在目标识别领域有着成熟强大的算法，能够很好的帮助企业落地人工智能边缘计算方案。

关于华江信息

成都华江信息技术有限公司（以下简称华江信息）坐落于美丽的“天府之国”——成都，是一家专注人工智能应用落地的高科技企业，华江信息提供的产品为内置各类AI算法的边缘计算盒、开发板、核心板等，并提供算法服务，为人工智能的普及和应用提供了全生命周期的解决方案，帮助企业、园区在海量数据产生的今天，保证关键数据能被快速筛选、快速处理和快速响应，提供多种场景应用需求下的多样化算法选择。