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边缘计算基本架构包括哪些-边缘计算架构分为哪三层

边缘计算 2天前 10

文章阐述了关于边缘计算基本架构包括哪些，以及边缘计算架构分为哪三层的信息，欢迎批评指正。

文章信息一览：

1、云、边、端三者的关系
2、边缘计算通俗理解
3、云,边,端的部署与配置
4、边缘计算体系架构解析,技术组成、应用场景及发展前景
5、详解边缘计算系统逻辑架构:云、边、端协同
6、边缘计算是什么,和云计算的区别是什么?

云、边、端三者的关系

边：是云计算的边缘侧，分为基础设施边缘和设备边缘；边涉及的概念是云的子集。端：是终端设备，如手机、lbs定位器、各类传感器、摄像头等。云的时代：提供数字信息存储与应用服务互联网的前20年是消费互联网的天下，云计算也从一个新兴概念转变为一个落地应用，飞速发展。

与存储空间，所有的终端都接入云端，每一面镜子、每一部手机都是云的入口，它们自身没有（不需要）计算处理数据，全部交给云端的计算中心来处理。接入端只是输入与输出。这种设想是非常好，但是在未来很长的一段时间还是非常遥远的目标。

（图片来源网络，侵删）

边缘计算的前景不容置疑，但这并不是说边缘计算将彻底取代云计算，只能说两者各有所长，只有分工合作，云边协同，才能支撑企业迎接即将到来的各种数据处理挑战。这其中，百度智能云凭借长久的技术积累，已经有了非常全面的产品布局，并且实施了很多案例，这是很多同类厂商不具备的优势和能力。

中国电信云网边端数智安用是的意思是：中兴通讯的云网数智理念是在今年第三届5G大会，中兴通讯首席发展官崔丽所发表的《网云数智，开启工业数字化革命》的主题演讲中所提到的，网可实现万物链接、信息交互。云提供随时随地的算力供给，支撑各类数字化应用。数大数据技术，可实现各类数据贯通。

边缘计算通俗理解

1、边缘计算是一种将数据处理和存储任务从中心化的云数据中心转移到网络边缘的技术。以下是对原始内容的修改和润色：边缘计算定义：边缘计算涉及将计算能力扩展到数据产生的源头，这样做可以显著减少数据传输的延迟和网络带宽的需求，同时提升数据处理的效率和响应速度。

（图片来源网络，侵删）

2、边缘计算的概念可以简单地理解为将计算能力移动到数据产生的地方，以减少数据传输延迟和网络带宽压力，提高数据处理效率和响应速度。边缘计算的优势：在云计算的基础上，边缘计算将计算任务推向网络的边缘，即接近数据来源或数据消费的地方。这可以大大减少网络延迟，提高实时性，并使得数据处理更加高效。

3、边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算范式，它将数据处理和计算任务从云端（数据中心）转移到网络边缘的设备上。简单来说，边缘计算就是在靠近数据产生源的地方进行数据处理和分析。

4、边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，***用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供较近端服务。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。

5、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。

云,边,端的部署与配置

1、边层作为介于云与端之间的过渡层，同样支持X86和ARM CPU及Linux操作系统。边缘集群***用KubeEdge进行编排，其核心组件包括CloudCore（云部分）、EdgeCore（边缘部分）以及SQLite作为边缘存储。边缘上的应用也以Pod的形式运行，利用容器技术部署。端层则代表终端设备与边缘集群的连接。

2、在传统云平台上部署应用：适合实时性要求不高、计算和I/O密集型场景，如如面向互联网的各种各样的Web服务、AI模型训练、离线大数据处理等。

3、在金融领域，5G、边缘计算、分布式云的协同发展为智能客服、实时决策等场景提供了更多可能性。通过构建云边端三体协同和分布式架构，结合人工智能技术，可以实现云端配置的超级大脑、边缘和终端部署的多个智能体，通过边缘计算降低数据生产与决策之间的延迟，进一步提升金融服务的实时性和效率。

边缘计算体系架构解析,技术组成、应用场景及发展前景

边缘计算体系架构主要由边缘设备、边缘***和云端服务器等组成，技术组成包括数据***集、传输、存储和计算四大环节，应用场景广泛，发展前景广阔。技术组成：数据***集：通过边缘设备上的传感器收集环境数据、用户行为数据等信息。

边缘计算是一种将主要处理和数据存储放在网络的边缘节点的分布式计算形式。它强调将计算力延伸到网络边缘，以满足低时延、大带宽和大连接的需求。ISO/IEC JTC1/SC3边缘计算产业联盟和国际标准组织 ETSI 的定义分别为边缘计算提供了基础框架，但它们在实际应用***同指向：在靠近终端的网络边缘上提供服务。

边缘计算的其他应用和好处：- 增强数据处理效率：在制造业、物流、零售和服务等行业，边缘计算能够快速处理现场数据，提升操作效率。- 提升实时性：在自动驾驶、医疗设备、能源管理等领域，边缘计算能够满足对实时性极高的需求，确保及时的数据处理和决策。

详解边缘计算系统逻辑架构:云、边、端协同

1、解决方案利用机器学习、诱骗防御、UEBA 等技术，针对边缘计算的业务和信令特点设计，结合“云管边端”多层面的资源协同和防护处理，实现立体化的边缘计算安全防护处理。解决方案由五个层面的功能组件实现，分别为可视化层、中心安全云业务层、边缘安全编排层、安全能力系统层、数据***集层。

2、应用场景：边缘计算在物联网中的应用场景广泛，如智能家居、智慧城市、自动驾驶等，为这些场景提供了实时、高效的数据处理能力。综上所述，云、管、端边缘物联架构通过云端的数据处理与分析、管道层的数据传输、终端设备的数据***集与交互以及边缘计算的实时处理，共同构建了高效、智能的物联网生态系统。

3、OpenYurt 深度解读：构建 Kubernetes 原生云边高效协同网络的关键组件 OpenYurt，作为阿里巴巴开源的云边协同架构，凭借其全场景边缘计算能力，为云和边缘之间的高效协同提供了关键支持。本文是 OpenYurt 系列的第四篇，我们将焦点放在云边通信的核心组件 Yurttunnel上，它是解决云与边缘节点通信问题的关键工具。