边缘计算
边缘计算
1、什么是边缘计算
国家标准化管理委员会的领导更是将“边缘计算”定义为——“在网络边缘侧实现智能互联”的一种计算模式。
“边缘计算”是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，就近提供边缘智能服务。这说明，要想实现“边缘计算”这个概念，首先应该满足三个因素——边缘、计算和智能。
“边缘”也就是“端”所在的物理区域。“边缘计算”也特别强调计算的作用。
当你每次用银行卡支付一杯卡布奇诺，在途中参与电话会议，或者访问流媒体来放松一下，以上这些情境能够轻松实现，都得益于边缘计算的发展，这也是IT发展的一个趋势。
边缘计算的目标无论是加速向远程用户交付应用程序和内容，还是从远程站点收集数据，都使得边缘站点的数量和重要性在不断增长。它们的范围包括区域数据中心、小型机房到通讯中心，到零售商店，学校建筑，政府机构和工业场所的物联网。
边缘计算源于工业领域，主要部署在终端设备或者网络节点上，旨在帮助工业生产中的设备，在数据不上传云端的情况下，也能够具有近端的决策控制力。
边缘计算”源自工业领域，主要部署在终端设备或网络接入点上。目前已经普遍存在于工业物联网(嵌入式物联网)应用、制造业、零售、ATM机、智能手机和虚拟/混合现实等领域。边缘计算使得工业生产中的设备，无需云计算的帮助，也能具有近端的决策控制能力。
2、边缘计算的结构模型：
边缘计算联盟ECC针对边缘计算，定义了四个领域：设备域(感知与控制层)、网络域(连接和网络层)、数据域(存储和服务层)、应用域(业务和智能层)。这四个“层域”就是边缘计算的计算对象。
设备域：边缘计算在这一层，可以对感知的信息直接进行计算处理。比如在视频采集、音频采集中直接部署智能鉴别的能力;又或者像手机一样，能够由语音输入直接转换成文字输出。
网络域：通过部署计算能力，实现各网络协议的自动转换，对数据格式进行标准化处理。要解决物理网中数据异构的问题，就需要在网络域中部署边缘计算，以实现数据格式的标准化和数据传递的标准化(例如将所有的感知数据都换算成MQTT类型数据，并通过HTTP方式传递)。同时，网络域的边缘计算，还能对“融合网络”进行智能化管理，实现网络的冗余，保证网络的安全，并可进一步参与网络的优化工作。
数据域：边缘计算，使得数据管理更智能、存储方式更灵活。首先，边缘计算可以对数据的完整性和一致性进行分析，并进行数据清洗工作，消灭系统中的“脏”数据。其次，边缘计算可以对计算和存储能力以及系统负载进行动态地部署。***，边缘计算还能和云端计算保持高效协同、合理分担运算任务。
应用域：边缘计算提供属地化的业务逻辑和应用智能。它使得应用具有灵便、快速反应的能力，并在离线的情况下(和云端失去联系时)，仍能够独立地提供本地化的应用服务。
在物联网贴近用户和应用场景的地方，边缘计算被部署在以上4个层域中。它使得设备具有智能化的感知能力，装配自适应的连接策略和(数字)部署策略，解决系统中的数据异构问题，并提供局部的业务逻辑甚至智能。
3、边缘计算与云计算 边缘智能
边缘计算本质就是“贴地”的云计算。边缘计算最重要的能力就是继承云计算的智能。就目前的技术发展趋势来看，理论上已经能做到这一点。针对某一种应用，神经网络算法(云计算)在学习了足够多的应用场景后，可先进行“瘦身”(精简)，再部署在网络边缘(部署具有智能的边缘计算)，从而形成了边缘智能。这样，即使脱离云计算的支撑，边缘智能也能够实现该应用场景的大部分智能。
例如，2017年5月23日，人工智能AlphaGo执白1/4子战胜了柯洁。这其中值得注意的是，那天出战的是“一只”单机版的AlphaGo。
当边缘计算成为边缘智能，可使得局域、边缘的物联网系统具备自治自律的行为能力。自给自足的算力和智能，将使得物联网应用可以摆脱“云计算”而相对独立地运营。
边缘计算，是智能化云计算的落地部署。应用在物联网局部实现了信息成环，并能够通过边缘计算，实现信息决策、行为反馈、自动组网、负载平衡等全层域的智能化。在脱离云计算的情况下，应用也能够独立地、灵活地运行，从而在应用场景的小范围内形成物联网“生态”(各种类设备之间，形成信息互助服务的机制)。
4、算力
计算能力
