边缘计算是如何改变网络的

㈠ 边缘计算是什么意思，有什么应用呢

台阶不算的，建筑面积是以外墙外边缘计算的。走廊的话，如果没有围护结构（通俗点说就是墙）的话，按投影面积的一半算建筑面积。有围护结构但层高小于2.2m的也算一般面积，大于2.2m时按全部面积计算。

㈡ 边缘计算会如何影响5g

边缘计算未来在市场上的发展空间取决于两个层面，一方面是应用，即边缘侧会产生什么应用、用户是否愿意为边缘计算单独付费；另一方面是网络，即5G网络或者更为高速的一张网络何时出现并把新型应用推向真正的产业化。
由此我们可以预见，5G物联网将驱动新一轮的流量周期，为边缘计算新业态开启巨大的成长空间。
不只是边缘计算对5G有推动作用，5G与边缘计算一定程度上是相辅相成的。一方面，得益于5G自身发展，将对边缘计算的发展起到直接促进作用；另一方面，由于5G对物联网有促进作用，也将间接促进边缘计算。
5G的发展虽然仍然存在些许挑战，但边缘计算能够解决这些问题。因此，由于目前5G处在商用前的最后一公里，相关企业将对相关重要支撑技术投入更多精力与资源，边缘计算也就能够“借东风”得到大力发展。

㈢ “边缘计算”如何引领我们走入智能时代

网络的诞生，让人类的生活与工作进入更加便捷和丰富的时代。历经互联网、物联网的飞速发展，万物互联时代已经拉开大幕。随着当下新技术的迅速兴起和迭代，如今的网络正在进入一个全新领域——IoT物联网。

而对于IoT物联网来说，这同样是一个广阔的领域，在此其中最难进入的，当属工业IoT。可以预见的是，在物联网领域，将物与Internet互联，其所释放的巨大的生产力、提升的效率将是不可估量的。特别是在“三高一散”的工业场景里面，如何用互联网的手段去对物联网进行改造升级？

而随着如今IT与CT、云计算技术不断持续深入工业场景之中，一切似乎都已经进入云的时代。那么，除去云上的一切，在网络边缘侧，联接海量与异构、业务实时性、应用智能性、数据优化和安全隐私等挑战，将是边缘计算所要解决的问题。

创新应用 边缘计算使能智慧水务

智慧水务，是边缘计算在工业物联网领域的一次有力的实践探索。在近日北京举办的2017边缘计算产业峰会上，华为与上海威派格智慧水务股份有限公司正式达成重要合作协议，将华为边缘计算物联网( EC-IoT)解决方案与威派格的智慧供水管理平台进行强强联合，建设以数据驱动的城市智慧供水的设计制造一体化平台，为供水行业实现数字化转型奠定基础。

智慧水务，即沿用工业互联网理念所构建的更加综合性的智慧水务的方案。其中包括了对原有信息化的整合，其不再是单个的模块，而是融合物联网，打穿壁垒、物与物互联，实现各个业务之间的互联、形成统一的数据平台。

具体来说，作为工业物联网的典型场景，水务系统中的供水设备也存在着“三高一散”的特点：价格高、维护费用高、设备数量高，分布十分分散。这使得传统的水务工作仅凭人力解决，耗时费力、难以检修、工作量巨大。在与威派格所进行的智慧水务合作中，华为EC-IoT解决方案所提供的，正是通过拥有强大边缘计算能力及开放架构的物联网关，联接供水设备及各类传感器;云管理架构，让具有百万设备管理能力的敏捷控制器，提供设备管理、计算资源管理及应用管理等功能，并通过开放接口与威派格智慧供水管理平台和系统对接，通过实时采集供水设备的运行数据，结合云端大数据分析平台，全面了解供水设备各部件的“健康指标”，实现对供水设备的预防性维护。如此一来，不仅将大幅提升供水设备正常运行时间，还可以让供水更安全。可以说，华为边缘计算物联网解决方案，正是通过深度开放的边缘计算能力和云管理架构，加速助力工业物联网领域的数字化转型。

据上海威派格智慧水务股份有限公司董事副总经理杨峰介绍，通过与华为进行智慧水务的合作，威派格以智能化设备替换了原有的传统自动化设备，实现了对设备的在线管理、在线故障诊断及预诊断，能耗监测分析，甚至打穿了数据物联网之间以及和原有垂直业务应用的壁垒，将官网数据与自来水厂数据形成一个统一的城市供水平台。

同时，智慧水务方案所带来的效果也是十分显着的：通过边缘计算物联网，实现供水设备联接，实时监控供水设备状况，这一方案助力水务企业及运营管理部门故障检测时间缩短70%，故障率降低60%，节约人力维护成本约60%。

核心能力 使能边缘计算

在华为技术有限公司企业网关领域总经理王少森看来，在工业物联网领域，要应对工业场景的复杂性，必须具备两个能力：一是要有能够适应工业级的温度和湿度等复杂环境的能力;二是面对协议复杂场景多样的工业互联网，要具备与行业企业进行接口的能力。由此，华为边缘计算物联网( EC-IoT)解决方案的核心就在于：在与最末端的现场设备连接后，要使后台拥有通讯能力;其次还需要有一个大的云平台，在其之上进行各种行业性应用开发。

“华为能做到的是提供这样一个平台，在平台架构之上，面向各行各业提供专有的行业化的应用级的能力。这个能力，必须是依靠我们生态系统中的生态伙伴提供。对于华为而言，我们在各行各业的生态领域里面拥有许多领先的公司作为生态伙伴，他们将结合自己的行业应用，在行业市场掌控力上达到领先，并与华为一起合作进行边缘计算物联网方案的提升，从而使我们的方案具有全球领先的水平。”王少森说道。

而谈及威派格与华为在智慧水务方面的合作，杨峰说道：“华为是一个全方位的公司，除了传统的ICT能力，华为还具备云端的能力、边缘能力，以及最近NB-IoT的创建、视频处理的数据能力等。这些都将会是在未来的工业物联网领域所需要的，因此未来威派格与华为的合作空间，也将会越走越广。”据了解，随着未来行业数字化转型的深入，华为-威派格联合方案还将全面提升传统供水系统的数字化、信息化、智能化以及高可靠程度。

前景光明 边缘计算让生活更美好

而 EC-IoT的应用也不仅仅只是在智慧水务领域。据王少森介绍，自去年以来， 在经历了一年多产品的研发拓展和应用阶段后，目前华为边缘计算物联网( EC-IoT)解决方案已在多个行业实现了落地生根。

而由华为等公司联于去年发起成立的边缘计算产业联盟(ECC)，在历经一年的发展之后，现已拥有154家成员单位，其中包括来自智能制造、智慧城市、能源电力和ICT行业的领军企业，以及相关领域研究院所和大专院校。据了解，截至目前，边缘计算产业联盟(ECC)已完成21个测试床方案。

在当天签约仪式的最后，王少森向与会嘉宾及记者表示：“通过多年的积累所得到的知识和技术，使得我们如今在IoT领域中，具备了对各行各业进行数字化改造的能力。而在边缘需要计算能力的时候，我们又拥有了边缘计算平台，从而更使得我们能够针对各种不同场景进行做特殊化的优化。从整体来看，未来物联网的发展是充满光明的，边缘计算将助力各行各业进入智能时代，我们会让数字改造生活，让生活更美好，这也是我们所秉承的理念。”

㈣ 什么是边缘计算，为什么现在这么火

什么是边缘计算？

简单理解边缘计算，就是用网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在终端处理，减少延迟，从而实现实时和更高效的数据处理，是对云计算的补充。

边缘计算是指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，充分利用整个路径上各种设备的处理能力，就地存储处理隐私和冗余数据，降低网络带宽占用，提高系统实时性和可用性，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私等方面的关键需求。

通俗来说，边缘计算就是将云端的计算存储能力下沉到网络边缘，用分布式的计算与存储在本地直接处理或解决特定的业务需求 ，用以满足不 断出现的新业态对于网络高带宽、低延迟的硬性要求。

为什么这么火？

就目前来说，5G将普及，而目前也没有出现与5G有关的“杀手级”应用，但回看主流的三个应用场景，每一个都产生海量的数据，且或多或少都对低时延有要求。

• 增强型移动宽带（eMBB）：面向VR、AR、4K/8K高清直播、安防摄像头、云游戏等消费互联网场景；

• 超可靠低时延（uRLLC）：面向无人驾驶、工业互联网等物联网垂直行业的特殊应用场景；

• 海量机器类通信（mMTC）：面向智能井盖、智能水电表这类以传感和数据采集为目标的物联网应用场景。

借助边缘的发展，原本需要在云端运行的人工智能技术可以由此下行到边缘端，创造更大的应用价值。

㈤ 如何理解边缘计算

边缘计算的核心就是边缘计算网关。这个网关可以是家里的小路由器，也可以是给手机提供移动网络的2/3/4/5G大型网络基站。传统意义上，这些网关只提供最基本的信息聚合，信息传输功能，并没有信息筛选，处理和计算的功能。 而如果我们在这些网关上提供计算功能，就是边缘计算。建议可以关注下时速云，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，大家可以去体验一下。
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㈥ 边缘计算技术如何实现万物互联，推动产业发展

现阶段的物联网商业体系处于正在发展阶段，物联网基础设施架构还不完善，在这方面想要超过当前的IT数据中心基础设施还很难。为了推动物联网基础设施架构的成型以及在未来几年内跃进相对成熟的发展阶段，物联网相关技术发展需要IoT产业各上下游企业及技术法规制定机构共同推进进程。

全球知名市场研究机构 CB Insights 数据预估，在两年内全球几乎每人每天都会产生1．5 GB的数据。这将推动物联网系统服务的支出从2013年的不到500美元增加到2019年的1．7万亿美元。到2022年，预计仅边缘基础设施的支出将超过67亿美元。

边缘计算技术包括各种类目和子类目，所有这些都应该赋予各种技术标准和案例 － 从智能家电到智能汽车再到整个智慧城市。利用边缘计算及5G技术实现万物互联，从M2M到云端设备通信以及从客户端到服务器端（C／S）通信等不同连接场景下将产生大量数据包，如何确保各种物联连接环境下数据包的安全加密编解码以及针对其进行有效的大数据快速批处理算法意义重大。

另外在人工智能算法方面，神经网络、机器学习、自主分析以及其他应用程序等工具在某些特殊连接场景下，有快速的大数据运算的要求，这些即时的运算事件必须在实时或接近实时的时间进行，例如当自动驾驶汽车在高速公路下行驶或者连接的医疗设备正在为患者提供紧急救生服务时，确保这些特定场景下满足其业务需求，物联网、5G技术的发展速度和进程必须要提前先落地。

其次边缘的智能系统必须自己确定哪些数据要在本地处理，哪些数据由物联网基础设施来处理。建立物联网数据中心来治理智慧城市或者为一些物联网企业提供2B端物联网云服务又或者为2C端提供智慧家庭服务是有必要的，因为这可以快速将结果传递给连接的设备，不仅可以提供快速的响应时间，还可以防止集中的计算，存储和网络资源变得不堪重负。所以最好的方式是推动边缘技术持续的发展，建立聚合数据库和自动化预处理机制，同时在数据抽取分析决策方面需要高精度预判，机器自行决策如何在各种情况下进行自动化。

从智能边缘过渡到智能网格是边缘技术的一种延伸，在物联网工作负载和系统变得更加复杂的情况下，该体系结构也将更灵活，更灵敏。通过这种方式，物联网将促进边缘资源、M2M设备本身之间的更大连接，最终形成新的多点到多点结构层取代当今的点对点解决方案。
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㈦ 什么是边缘计算

边缘计算指的是在网络边缘结点来处理、分析数据。这里，我们给出边缘结点的定义，边缘结点指的就是在数据产生源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的结点。
比如，手机就是人与云中心之间的边缘结点，网关是智能家居和云中心之间的边缘结点。在理想环境中，边缘计算指的就是在数据产生源附近分析、处理数据，没有数据的流转，进而减少网络流量和响应时间。
边缘计算的优点
在人脸识别领域，响应时间由900ms减少为169ms。
把部分计算任务从云端卸载到边缘之后，整个系统对能源的消耗减少了30%-40%，数据在整合、迁移等方面可以减少20倍的时间。

㈧ 什么是边缘计算

边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
自动化事实上是一个以“控制”为核心。控制是基于“信号”的，而“计算”则是基于数据进行的，更多意义是指“策略”、“规划”，因此，它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。就像对全国的高铁进行调度的系统一样，每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整，它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。
简单地说，传统自动控制基于信号的控制，而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。
值得注意的是，边缘计算、雾计算虽然说的是低延时，但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言，仍然是非常大的延迟的，边缘计算所谓的“实时”，从自动化行业的视角来看——很不幸，依然被归在“非实时”的应用里的。

㈨ 边缘计算是什么意思

边缘计算即在设备端附近产生的计算。

边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务；目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。

通俗地说：边缘计算本质上是一种服务，就类似于云计算、大数据服务，但这种服务非常靠近用户；为什么要这么近？目的是为了让用户感觉到刷什么内容都特别快。

物联网应用

全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。

事实上，物联网的概念已经提出有超过15年的历史，然而，物联网却并未成为一个火热的应用。一个概念到真正的应用有一个较长的过程，与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的，因此往往不能很快形成大量使用的市场。

根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。因此，物联网的大规模应用也开始加速。因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。

㈩ 边缘计算有什么特点

【边缘计算六大特点】

1、去中心化：

边缘计算从行业的本质和定义上来看，就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。

2、非寡头化：

边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字入口”，一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”在产品逻辑底层，就一定程度上通向了“非寡头化”。

3、万物边缘化：

边缘计算和早年的IT、互联网，如今的云计算、移动互联网，以及未来的人工智能一样，具备普遍性和普适性。

4、安全化：

在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险。

而边缘计算因为很多情况下，不要再把数据上传到数据中心，而是在边缘近端就可以处理，因此也从源头有效解除了类似的风险。

5、实时化：

随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。

6、绿色化：

数据是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节，都能节省大量的服务器、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。

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边缘计算：

“边缘计算”是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

简单来说，边缘计算，就是用网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在边缘处理，减少延迟，从而实现实时和更高效的数据处理，以达到对云计算的有力补充。