摘要：邊緣計算保障大量的計算需要在離終端很近的區(qū)域完成計算，完成苛刻的低延時服務(wù)響應(yīng)。邊緣計算和云計算又有何區(qū)別呢實際上這兩者都是處理大數(shù)據(jù)的計算運行方式。

云計算

一種利用互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設(shè)施、存儲設(shè)備、應(yīng)用程序等資源的計算模式。
云計算系統(tǒng)由云平臺、云存儲、云終端、云安全四個基本部分組成，云平臺從用戶的角度可分為公有云、私有云、混合云等。
通過從提供服務(wù)的層次可分為：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（Iaas）、平臺即服務(wù)（Paas）和軟件即服務(wù)（Saas）
通過將應(yīng)用部署到云端后，可以不必再關(guān)注那些令人頭疼的硬件和軟件問題，它們會由云服務(wù)商去解決。使用的是共享的硬件，這意味著像使用一個工具一樣去利用云服務(wù)（就像插上插座，你就能使用電一樣簡單）。只需要按照你的需要來支付相應(yīng)的費用，而關(guān)于軟件的更新，資源的按需擴(kuò)展都能自動完成。
云計算，像在每個不同地區(qū)開設(shè)不同的自來水公司，沒有地域限制，優(yōu)秀的云軟件服務(wù)商，向世界每個角落提供軟件服務(wù)——就像天空上的云一樣，不論你身處何方，只要你抬頭，就能看見！

云計算已經(jīng)走過了它輝煌的10年，云計算架構(gòu)也日臻完善，越來越多的產(chǎn)品也登上了云！
但是現(xiàn)階段而言依然會存在計算延遲、擁塞、低可靠性、安全攻擊等問題，云計算需要新的幫手，基于此邊緣計算、霧計算等概念也陸續(xù)的被提出以彌補云計算存在的短板問題！
霧計算 VS 云計算

霧計算的概念最初是由美國紐約哥倫比亞大學(xué)的斯特爾佛教授(Prof. Stolfo)起的，當(dāng)時的意圖是利用“霧”來阻擋黑客入侵。
沒成想美國思科公司把這個名詞嫁接了過去并得到了發(fā)揚光大，也就是我們現(xiàn)在所討論的「霧計算」！
霧計算可理解為本地化的云計算
現(xiàn)在正在流行的“云計算”，是把大量數(shù)據(jù)放到“云”里去計算或存儲，解決諸如電腦或手機(jī)存儲量不夠，或者是運算速度不夠快的問題

參自Cisco：霧計算原始定義圖示
在終端和數(shù)據(jù)中心之間再加一層，叫網(wǎng)絡(luò)邊緣層。如再加一個帶有存儲器的小服務(wù)器或路由器，把一些并不需要放到“云”的數(shù)據(jù)在這一層直接處理和存儲，以減少“云”的壓力，提高了效率，也提升了傳輸速率，減低了時延，這個工作原理其實就可以理解為：霧計算
霧計算的原理與云計算一樣，都是把數(shù)據(jù)上傳到遠(yuǎn)程中心進(jìn)行分析、存儲和處理。
但是霧計算相比于云計而言算要把所有數(shù)據(jù)集中運輸?shù)酵粋€中心，霧計算的模式是設(shè)置眾多分散的中心節(jié)點，即所謂“霧節(jié)點”來處理，這樣能夠讓運算處理速度更快，更高效得出運算結(jié)果。
假如說云計算是把所有東西都送往天上的云彩中，霧計算就是把數(shù)據(jù)送到身邊的霧氣里，這種邏輯被稱相關(guān)學(xué)者稱之為“分散式云計算”。
和云計算相比，霧計算顯得更接地氣了一些！
云計算重點放在研究計算的方式，霧計算更強(qiáng)調(diào)計算的位置。
霧計算相較云計算更貼近地面！
更具體些說，它們在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械奈恢貌煌?br>霧計算和云計算實際上又存在有很多相似之處：
如都基于虛擬化技術(shù)，從共享資源池中，為多用戶提供資源服務(wù)等。
相對于云計算來說，霧計算離產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方更近，“霧比云更貼近地面”的說法不是沒有道理的！
如果說CDN是彌補TCP/IP本地化緩存問題，那么霧計算就是彌補云計算本地化計算問題！
霧計算 VS 云計算 有以下幾個明顯的特點：
更輕壓：
計算資源有限相比較云平臺的構(gòu)成單位——數(shù)據(jù)中心，霧節(jié)點更加輕！霧計算能夠過濾，如聚合用戶消息（如不停發(fā)送的傳感器消息），只將必要消息發(fā)送給云，減小核心網(wǎng)絡(luò)壓力
更低層：
霧節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲形恢酶?，擁有更小的網(wǎng)絡(luò)延遲（總延遲=網(wǎng)絡(luò)延遲 計算延遲），反應(yīng)性更強(qiáng)
更可靠：
霧節(jié)點擁有廣泛的地域分布，為了服務(wù)不同區(qū)域用戶，相同的服務(wù)會被部署在各個區(qū)域的霧節(jié)點上，使得高可靠性成為霧計算的內(nèi)在屬性，一旦某一區(qū)域的服務(wù)異常，用戶請求可以快速轉(zhuǎn)向其他臨近區(qū)域，獲取相關(guān)的服務(wù)。此外，由于使用霧計算后，相較云計算減少了發(fā)送到云端和從云端發(fā)送的數(shù)據(jù)量，和云計算相比延遲更短，安全風(fēng)險也得到了進(jìn)一步的降低！
更低延：
除了物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用外，網(wǎng)上游戲、視頻傳輸、AR等也都需要極低的時延，這點霧計算也是有所發(fā)揮的
更靈便：
霧計算支持很高的移動性，手機(jī)和其他移動設(shè)備可以互相之間直接通信，信號不必到云端甚至基站去繞一圈！此外，霧計算也支持實時互動、多樣化的軟硬件設(shè)備以及云端在線分析等
更節(jié)能：
霧計算節(jié)點由于地理位置分散，不會集中產(chǎn)生大量熱量，因此不需要額外的冷卻系統(tǒng)，從而減少耗電，霧計算更省電！
邊緣計算 VS 云計算

邊緣計算：是指利用靠近數(shù)據(jù)源的邊緣地帶來完成的運算程序。
邊緣計算的運算既可以在大型運算設(shè)備內(nèi)完成
也可以在中小型運算設(shè)備、本地端網(wǎng)絡(luò)內(nèi)完成
用于邊緣運算的設(shè)備可以是智能手機(jī)這樣的移動設(shè)備、PC、智能家居等家用終端
也可以是ATM機(jī)、攝像頭等終端
邊緣計算，讓計算在身邊發(fā)生！

邊緣計算和云計算互相協(xié)同，它們是彼此優(yōu)化補充的存在。
云計算是一個統(tǒng)籌者，它負(fù)責(zé)長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠在周期性維護(hù)、業(yè)務(wù)決策等領(lǐng)域運行。而邊緣計算著眼于實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，更好地支撐本地業(yè)務(wù)及時處理執(zhí)行。邊緣計算更靠近設(shè)備端，也為云端數(shù)據(jù)采集做出貢獻(xiàn)，支撐云端應(yīng)用的大數(shù)據(jù)分析，云計算也通過大數(shù)據(jù)分析輸出業(yè)務(wù)規(guī)則下發(fā)到邊緣處，以便執(zhí)行和優(yōu)化處理。實際上這兩者都是處理大數(shù)據(jù)的計算運行方式。但不同的是，這一次，數(shù)據(jù)不用再傳到遙遠(yuǎn)的云端，在邊緣側(cè)就能解決，更適合實時的數(shù)據(jù)分析和智能化處理，也更加高效而且安全。
典型場景1:賦能CDN內(nèi)容分發(fā)業(yè)務(wù)
傳統(tǒng) CDN 借助緩存數(shù)據(jù)，提高近地節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸?shù)男阅?，但是實際上對動態(tài)的計算服務(wù)，就只能回源到數(shù)據(jù)中心，這個成本本身其實是很高的。邊緣計算和傳統(tǒng)的中心化思維不同，其主要計算節(jié)點以及應(yīng)用分布式部署在靠近終端的數(shù)據(jù)中心，這使得無論是在服務(wù)的響應(yīng)性能、還是可靠性方面都是高于傳統(tǒng)中心化的云計算。邊緣計算保障大量的計算需要在離終端很近的區(qū)域完成計算，完成苛刻的低延時服務(wù)響應(yīng)。
此外通過邊緣計算，同時緩解了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)「安全」層面的問題，畢竟數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x越遠(yuǎn)、路徑越長、時間越久，數(shù)據(jù)的被竊取風(fēng)險和丟失風(fēng)險也就越高。
典型場景2:萬物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)時代需要邊緣計算助力
隨著網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)設(shè)備的迅速增加，設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存量達(dá)到澤字節(jié)的級別，從網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備傳輸傳輸海量數(shù)據(jù)到云數(shù)據(jù)中心致使網(wǎng)絡(luò)傳輸寬帶的負(fù)載量急劇增加造成較長的網(wǎng)絡(luò)延遲，單純的云計算已經(jīng)不足以匹配如此龐大規(guī)模數(shù)據(jù)量的即時計算。
關(guān)于很多疑惑邊緣計算能否取代云計算的問題：
邊緣計算不能也不會取代云計算，二者是互補關(guān)系！
此外，現(xiàn)階段客觀來看，邊緣計算距離落地還是需要一段時間，相關(guān)的解決方案也需要進(jìn)一步完善。
邊緣計算和云計算又有何區(qū)別呢？
實際上這兩者都是處理大數(shù)據(jù)的計算運行方式。
但不同的是，這一次，數(shù)據(jù)不用再傳到遙遠(yuǎn)的云端，在邊緣側(cè)就能解決，更適合實時的數(shù)據(jù)分析和智能化處理，也更加高效而且安全。
邊緣計算服務(wù)的構(gòu)建，從技術(shù)領(lǐng)域是一種很大的創(chuàng)新！
如今AWS、微軟、英特爾等國外大型企業(yè)已經(jīng)著手布局邊緣計算，可以預(yù)見的是邊緣計算之于云服務(wù)企業(yè)重要性可見一斑！
如果說云計算是集中式大數(shù)據(jù)處理，那么邊緣計算可以理解為邊緣式大數(shù)據(jù)處理！
由于邊緣計算(Edge computing )指的是接近于事物，數(shù)據(jù)和行動源頭處的計算
所以我們也可以把這種類型的數(shù)據(jù)處理使用更通用的術(shù)語來表示：鄰近計算或者接近計算
邊緣計算具備的幾點特質(zhì)：
1.分布式和低延時計算
2.對終端設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，不必每條原始數(shù)據(jù)都傳送到云，充分利用設(shè)備的空閑資源，在邊緣節(jié)點處過濾和分析，節(jié)能省時
3.減緩數(shù)據(jù)爆炸，網(wǎng)絡(luò)流量的壓力，在進(jìn)行云端傳輸時通過邊緣節(jié)點進(jìn)行一部分簡單數(shù)據(jù)處理，進(jìn)而能夠設(shè)備響應(yīng)時間，減少從設(shè)備到云端的數(shù)據(jù)流量
4.智能化（Edge intelligence）
對于未來而言物聯(lián)網(wǎng)也好、AR或則VR場景也好以及大數(shù)據(jù)和人工智能行業(yè)，實際上都有著極強(qiáng)的對近場計算的需求，邊緣計算保障大量的計算需要在離終端很近的區(qū)域完成計算，完成苛刻的低延時服務(wù)響應(yīng)！
可以預(yù)見的是，在未來邊緣計算的發(fā)展并不邊緣！
霧計算 VS 邊緣計算

邊緣計算概念出現(xiàn)時間上較早于霧計算，指代云和設(shè)備的邊界
霧計算而言因為和云相比位置上更接近設(shè)備，所以表示為霧。

關(guān)于二者的區(qū)別實際上有很多的解讀，角度不同觀點自然也會有所區(qū)別。
分享其中一種從物聯(lián)網(wǎng)層面的解讀：
霧計算，經(jīng)常是在IoT背景下被提及到，典型的主要業(yè)務(wù)是路由器、接入點甚至是與傳感器和執(zhí)行器一起的計算設(shè)備。
處理能力放在包括 IoT設(shè)備的LAN里面，這個網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的IoT網(wǎng)關(guān)，或者說是霧節(jié)點用于數(shù)據(jù)收集，處理，存儲。多種來源的信息收集到網(wǎng)關(guān)里，處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送回需要該數(shù)據(jù)的設(shè)備。
霧計算的特點是處理能力強(qiáng)的單個設(shè)備接收多個端點來的信息，處理后的信息發(fā)回需要的地方，和云計算相比延遲更短。
和邊緣計算相比較的話，霧計算更具備可擴(kuò)展性。
霧計算不需要精確劃分處理能力的有無，根據(jù)設(shè)備的能力也可以執(zhí)行某些受限處理，但是更復(fù)雜的處理實施的話需要積極的連接。
邊緣計算，進(jìn)一步推進(jìn)了霧計算的“LAN內(nèi)的處理能力”的理念，處理能力更靠近數(shù)據(jù)源。不是在中央服務(wù)器里整理后實施處理，而是在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各設(shè)備實施處理。
這樣，通過把傳感器連接到可編程自動控制器(PAC)上，使處理和通信的把握成為可能。
和霧計算相比的優(yōu)點，根據(jù)它的性質(zhì)單一的故障點比較少。各自的設(shè)備獨立動作，可以判斷什么數(shù)據(jù)保存在本地，什么數(shù)據(jù)發(fā)到云端。
實際上霧計算和邊緣計算感覺很相似，但是在數(shù)據(jù)的收集，處理，通信的方法層面還是存在些許的不同的，也各有利弊！
霧計算以及邊緣計算、海計算而言等等概念、產(chǎn)品的出現(xiàn)，不是用來代替云計算，更多的是對云計算短板的彌補，無論是云計算、海計算或者是邊緣計算、霧計算，其他產(chǎn)品概念也好，目的只有一個：更好的服務(wù)于我們的生活！