一、边缘计算简介
物联网的快速发展使我们进入了后云时代，在我们的日常生活中产生了大量的数据。物联网应用程序可能需要快速响应时间、数据隐私等。
如果将物联网产生的数据传输到云计算中心，将增加网络负载，网络可能会造成拥堵，并且会有一定的数据处理延迟。
在物联网和云服务的推动下，我们假设了一种新的处理问题的模型，边缘计算，在网络边缘生成、处理和分析数据。
为什么需要边缘计算？
云服务推广：云中心处理性能强，能处理大量数据。然而，将大量数据传输到云中心已成为一个难题。
云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽的有限性。传输大量数据需要一定的时间，云中心也需要一定的时间来处理数据，这将增加响应请求的时间，用户体验非常差。
物联网的推广：现在几乎所有的电子设备都可以连接到互联网上，这些电子设备将产生大量的数据。
传统的云计算模型不能及时有效地处理这些数据。在边缘结点处理这些数据将带来很小的响应时间，减少网络负载，确保用户数据的隐私。
终端设备的角色变化:终端设备大部分时间都在扮演数据消费者的角色，比如用智能手机看爱奇艺，刷抖音。
然而，现在智能手机也有能力生产终端设备的数据，比如在淘宝上购买东西，在百度上搜索内容，这些都是终端节点生成的数据。
三、边缘计算是什么？
边缘计算是指在网络边缘结点处理和分析数据。在这里，我们给出了边缘结点的定义。边缘结点是指数据生成源与云中心之间任何计算资源和网络资源的结点。
比如手机是人与云中心之间的边缘结点，网关是智能家居与云中心之间的边缘结点。在理想的环境中，边缘计算是指在没有数据流的情况下，在数据产生源附近分析和处理数据，从而减少网络流量和响应时间。
四、边缘计算的优点
在人脸识别领域，响应时间从900ms减少到169ms。
将部分计算任务从云卸载到边缘后，整个系统的能耗降低了30%-40%，数据的整合和迁移时间可以降低20倍。
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