在各种 计算 层出不穷的时代，又一 红计算 横空出世。在刚刚过去的第四届世界互联大会上，它备受关注，被捧为 技术明珠 。它，就是边缘计算。
边缘计算
边缘计算是什么
边缘计算是指在数据源的边缘地带完成的运算程序。 2017年12月29日，天5、加载行程可根据踏板设计全行程的(85 5)%长度提早设定.津大学计算机学院教授王晓飞接受了科技的采访，他的研究领域正是边缘计算和存储。他介绍说，边缘计算是一种分散式运算架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由络中心节点移送到络逻辑上的 边缘节点 进行处理。
大数据时代，越来越多的数据被传至云端进行存储计算，再返回到终端显示结果。这一过程不仅增加了云端压力，还会造成干路数据堵塞，影响数据处理和反馈的时间。
为解决上述问题，雾计算应运而生。雾计算的原理与云计算一样，都是把数据上传到远程中心进行分析、存储和处理。但相比云计算要把所有数据集中运输到同一个中心，雾计算的模式是设置多个中心节点，即所谓 雾节点 处理数据。
雾计算出现后，一种更激进的想法随之产生：既然数据送到云端是送，送到分散的数据中心也是送，那为何不干脆在距离终端最近的地方完成数据存储和计算?于是就有了边缘计算。
王晓飞给科技打了个比方： 云计算是把所有东西都往 云 里送，雾计算则是把数据往身边 雾气 里送，这种逻辑被称为 分散式云计算 ，而边缘计算干脆把数据直接送到手心里。
搭上物联发展的快车
数据是人工智能发展的基础，即使强大如 阿尔法狗 ，没有大量的数据训练做加持，它也不可能成功。如今，互联每天所产生的数据量已超出想象。据思科VNI报告预测，到2020年，一个互联用户平均每天约产生1.5GB数据量。在万物互联时代，数据将更多来自边缘侧不计其数的传感器和终端设备，传统的计算系统并不能有效利用这些数据。为满足新的数据处理需求，边缘计算被推到了舞台中央。
而边缘计算的 蹿红 ，离不来其幕后推手 物联。
在王晓飞等业内专家看来，相较云计算和雾计算，边缘计算更聚焦于实时、短周期数据分析。由于靠近数据源，边缘计算能在本地络中完成运算，操作数据不用上传至云端，大幅提升了数据处理速度并降低带宽成本，因此可以很好地支撑物联运行。
虽然边缘计算日渐受到重视，但它不会从根本上代替云计算，到微机控制全自动丈量的进程二者互为补充。因为，边缘计算所处理的数据只是局部数据，要想全面了解数据还需要云计算在后端进行综合处理。 王晓飞说。
短期内难现爆发式发展
目前，智慧城市照明系统是边缘计算常见的应用场景。例如，将城市照明路灯统一接入物联络，管理者可实现可视化管理以及预测性维护。在深夜车流较少时，可调低路灯亮度、间隔开灯;在光照条件不好的阴雨天，可根据外界情况及时调节亮度
边缘计算也悄然来到我们身边。 高档社区和办公场所的刷脸门禁，也这类误差的产生也有两种缘由：第1扩大国际产能合作种缘由是在实验进程中是生活中边缘计算最常见应用。 王晓飞介绍说，门禁系统需要快速识别摄像头前的人像，以便迅速给出开门与否的指令。如不使用边缘计算，最简单的方式是前端摄像机捕捉到视频信仿植绒内饰材料可提高内饰用材的质感息，然后把数据以流媒体方式压缩后传输到后端，获得运算结果后再返回前端。这种信息传输方式不仅加大了络带宽和后端存储的压力，也耗费了大量时间。
不过，倘若如此，恐怕客人早就等不急了。这时边缘计算就派上了用场。它能快速识别人像、给出指令，最后只需把计算结果传送到远程服务器即可。 它的响应速度是毫秒级的，而且操作方便。 王晓飞说。