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边缘计算从理论到实践

形状
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业界对边缘计算的落地形态进行过清晰划分。边缘云的重点是边缘,强调边缘端的云服务能力,强调边缘端的小规模云服务,业务处理逻辑主要在边缘端实现;边缘云则强调云,表示云服务在边缘端的延伸,业务处理逻辑主要在中心云上实现。此外,还全面阐述了边缘计算核心能力的发展方向和对软硬件平台的能力需求,为边缘计算产业在新时期的发展指明方向。

也就是说,边缘计算已经不再仅仅停留在原来的“学院派”,而是变成了生产应用场景的“实践派”,这其中的一个重要概念就在于“边云协同”。虽然云计算已经成为整个IT行业的主流趋势,但是正如我们之前提到的,云计算并非无所不能,越来越多的计算设备将越来越多的数据集中到云端,这也使得云本身难以承受庞大的数据负载。

而“边云协同”的出现就解决了这一问题——边缘计算已经提升到了与云计算同等重要的地位,不再是传统意义上的附属或依存关系,而是一种相互独立但又互补的“共生”关系。在业务场景中,边缘计算能够承担大多数需要实时统计的数据,而云上的数据计算和存储任务更多。

这样看来,边缘计算的发展已经进入了从理论到实践的新阶段。即使这些做法在当前看来仍有很大的提升空间,但至少迈出这一步意味着成功的一半。

从某种意义上说,如果不使用边缘计算来提供低延迟,许多高实时性场景将无法实现,不仅在工业领域,在智能交通、智能家居、智能医疗等领域,都依赖于边缘计算的低延时实现。因此,只有边缘计算技术体系发展成熟,形成大规模产业效应,才能降低用户使用“智能”的门槛。另外,只有通过边缘计算来降低传输带宽、链路占用、存储和管理成本,边缘计算才能成为大家选择的理由,新基建的发展才有了持续推进的基础和动力。

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