边缘计算的理解
边缘计算是什么？
什么是边缘计算？
云计算发挥着巨大的作用，业务的兴起需要一项新技术来补充云功能。满足这一需求的解决方案以边缘计算的形式出现
边缘计算是什么？
边缘计算可以定义为一个由相互连接的设备组成的精细网络，这些设备在其周围生成、传输、共享和处理数据非常频繁。边缘计算的整个思想是数据的本地化。
以研究公司为基础IDC边缘计算被描述为微数据中心的网络网络可以在本地处理或存储关键数据，并将收到的所有数据推送到中央数据中心或云存储库。
因此，我们可以说边缘一词表示地理分布。与云计算不同，在这种情况下，计算不是在数据中心进行的。这些数据中心可能在地理上分布，并且远离数据生成源。边缘计算在最终服务和云之间增加了一层。
边缘计算如何工作？
将边缘视为一个高度连接的智能设备网络，可以快速生成和处理数据。随着全球通信渠道越来越拥挤，边缘计算已成为下一个出口。
为了使边缘计算完全有效，需要一个超快速的本地化网络，该网络可以支持处理数百万连接的智能设备之间的巨大数据传输速率。
边缘计算在云和终端设备之间增加了一层。该层位于数据源和云数据中心之间。在边缘计算网络中，主要的数据采集点是边缘设备的集群。这些设备负责计算、存储和联网。
根据具体的预定义规则和策略，每个摄入点都是基于复杂的事件处理引擎。根据分析，数据处理要么在本地进行，要么被称为热数据处理。否则，它将被发送到公共云，通常被称为冷数据处理。
现 一些蜂窝和通信基础设施无法使边缘计算充分发挥其潜力。因此，全球电信公司都在加紧硬件升级。
边缘计算的优点
边缘计算的优点：延迟低、弹性大、带宽降低、服务器资源依赖性小；此外，边缘计算的主要优点是机密性。
机密信息在本地预处理，只有符合隐私策略的数据才能传输到云端进行进一步分析。
减少延迟是与使用边缘计算解决方案相关的最常见的优势。从分析中得出结论的过程可能会延迟，因为大量数据被发送到云中，在云中处理并传输回外围设备。
为什么我们需要边缘计算？
首先，现有的信息和通信基础设施是基于数据集中模型的。相反，这给集中的位置带来了严峻的挑战，例如将大量数据传输到服务器或数据中心。
从理论上讲，边缘计算数据集中模型相比，边缘计算旨在改变整个数据生成、处理和传输机制，使整个过程更加分散。
一旦剩余数据的有效收集达到目的，剩余数据的数量将减少，因为其中大部分将变得多余。可以预期，全球数据流将在本地层面获得更多的渠道指导。
边缘计算有哪些杀手级应用？
（1）CDN(内容交付网络)
CDN它仍然是一个满足边缘需求的杀手级应用程序，它可能仍然是未来最大的驱动力之一。应用程序的设计方法和智能设备的强大功能可能会使CDN在未来一段时间内成为杀手级应用之王。
(2)安全监控
随着视频监控设备在城市中的普及，视频监控设备已经在城市中非常普及G预计未来五年摄像头数量将同比增长20%。这些摄像头的视频分析可以用于交通控制、零售商店监控、监控和安全，以及包括数字助手在内的消费者应用程序（用于实时决策）。视频监控代表了物联网中最具挑战性的事物，而大型视频分析可能很好地代表了边缘计算的杀手级应用程序。
与云计算的关系
云计算:云计算专注于集中计算架构，因为所有需要访问数据或使用任何相关资源的系统都必须有云链接。所有内容都可以远程集中和访问。
边缘计算：边缘计算是云计算发展的下一个层次。根据定义，这意味着所有计算都在网络的边缘中执行。唯一的区别是，物联网设备可以执行初始计算，其余的工作可以通过中央系统完成，从而使中央系统的负载尽可能小
写在最后
边缘计算跟随5G云计算是云计算的一个分支，适用于物联网等新的应用场景。
在所有这些情况下，在对延迟要求极其严格的情况下，或者在毫秒非常重要的情况下，必须做出快速选择，因此实施边缘计算比云计算更明智；云计算是一个可行的选择，需要大量的计算处理。
在某些情况下，两种技术都需要结合使用集中式和边缘计算，但这取决于情况和问题的类型。
以上是我的浅见，欢迎指正，谢谢！