边缘计算平台哪个好？

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，旨在将计算资源和数据处理功能放置在靠近数据源的边缘设备或边缘节点上，以减少数据在网络中传输的延迟和带宽需求。与传统的云计算模型相比，边缘计算将计算和数据存储靠近数据生成的地方，使得实时数据处理和低延迟应用变得更加可行。

在边缘计算中，边缘设备或边缘节点可以是智能手机、物联网设备、传感器、工业控制系统等，它们能够处理部分数据和执行计算任务，以减轻中心云服务器的负担。边缘计算可以在本地对数据进行处理、分析和存储，并只将需要传输到云端的摘要或有意义的结果发送到云服务器。

边缘计算的优势包括：

低延迟：将计算放置在靠近数据源的位置，可以显著减少数据传输的延迟。这对于实时应用程序和需要快速响应的任务非常重要，如物联网设备、自动驾驶汽车等。

数据隐私和安全：将数据处理在本地设备上可以减少对隐私敏感的数据在网络上传输的风险，增强数据安全性和隐私保护。

网络带宽优化：通过在边缘设备上进行数据预处理和过滤，可以减少需要传输到云服务器的数据量，从而降低对网络带宽的需求。

离线操作：边缘计算允许设备在断开互联网连接的情况下继续执行一些计算任务，这对于远程或离线环境中的设备非常有用。

边缘计算在各个领域都有广泛的应用，包括物联网、智能城市、工业自动化、智能交通等。它可以为这些领域提供更高效、可靠和实时的计算和数据处理能力。

边缘计算是一种分布式计算模式，它使计算和数据存储更接近使用终端，可以减少延迟和带宽使用。这项技术有其自身的优势和劣势，分享学习总结如下，水平有限，仅供参考。

优点：

1延时低。边缘计算通过在源头终端附近处理数据来减少延迟。这可以形成更快的响应时间，更低的网络流量，以及更好的用户体验。

2可靠性高。边缘计算可以通过减少对网络的依赖性来提高可靠性。这是因为边缘设备即使在网络中断时也能继续工作。

3安全性强。边缘计算可以通过减少在网络上传输的数据量来提高安全性。这减少了数据泄露和网络攻击的风险。

4成本效益高。边缘计算是一个成本效益高的解决方案，因为它减少了对昂贵的云存储和计算资源的需求。

5可扩展性强。边缘计算提供了根据需求扩展计算资源的能力。这使得它更容易适应不断变化的工作负载。

缺点：

1计算能力有限：边缘设备的计算能力和存储容量有限，这对某些应用来说是一种制约。

2管理复杂。对大量边缘设备的管理是非常复杂且具有挑战性的。这需要额外的学习和专业知识来监控和维护这些设备。

3兼容性差。边缘计算设备是多种多样的，通常来自不同的供应商，导致兼容性问题，使创建一个标准化的边缘计算环境变得困难。

4数据隐私。边缘计算存在数据隐私的安全问题，因为数据是在边缘处理和存储的。这需要加强对安全和保护敏感数据的保护。

5集成困难。由于边缘设备的异质性和定制集成的需要，将边缘计算与现有系统集成比较困难。

总的来说，边缘计算提供了一些好处，但它也有其不完美性。最终用户应该考虑他们的具体要求，并评估边缘计算技术对其使用场景的适用性

根据咨询公司STL Partners的研究发现，边缘计算能够在许多场景大展身手，这里选择了以下9个重要的应用场景：

　　1、自主汽车

　　卡车车队的自动组队可能是自动车辆的首批使用案例之一。在这里，一群卡车在车队中彼此紧跟着行驶，节省了燃料成本，减少了拥堵。有了边缘计算，除了前面的卡车，所有卡车都将不再需要司机，因为卡车将能够以超低延迟相互通信。

　　2、油气行业资产的远程监控

　　石油和天然气的失败可能是灾难性的。因此，他们的资产需要仔细监控。

　　然而，石油和天然气工厂往往位于偏远地区。边缘计算使得实时分析与处理更接近资产，这意味着更少地依赖于与集中式云的高质量连接。

　　3、智能电网

　　边缘计算将成为更广泛采用智能电网的核心技术，有助于企业更好地管理其能源消耗。

　　连接到工厂、工厂和办公室边缘平台的传感器和物联网设备正在被用于实时监测能源使用并分析其消耗。有了实时可见性，企业和能源公司就可以达成新的交易，例如在电力需求的非高峰时段运行大功率机械。这可以增加企业对绿色能源，如风能的消耗。

　　4、预测性维护

　　制造商希望能够在故障发生之前分析和检测生产线的变化。

　　边缘计算有助于使数据的处理和存储更接近设备。这使物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况，并实时执行分析。

　　5、住院病人监护

　　医疗保健包含几个优势机会。目前，监测设备，如血糖监测仪、健康工具和其他传感器等，要么未连接，要么需要将来自设备的大量未处理数据存储在第三方云上。这给医疗保健提供者带来了安全问题。

　　医院网站上的边缘可以在本地处理数据，以保护数据隐私。边缘计算还可以向从业者及时通知患者的异常趋势或行为。

　　6、云游戏

　　云游戏是一种新型的游戏，它可以将游戏的实时内容直接传输到设备上，这种游戏高度依赖于延迟。

　　云游戏公司正在寻找尽可能接近玩家的边缘服务器，以减少延迟，提供完全响应和沉浸式游戏体验。

　　7、内容交付

　　通过在边缘缓存内容，如音乐、视频流、网页等，可以极大地改善内容传播。延迟可以显著降低。内容提供商正在寻求更广泛的分发CDN，从而根据用户流量需求保证网络的灵活性和定制性。

　　8、交通管理

　　边缘计算可以使城市交通管理更加有效。这方面的例子包括在需求波动的情况下优化公交频率，管理额外车道的开启和关闭，以及未来管理自动驾驶汽车流量。

　　通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了回程和往返时间，并在边缘处理敏感信息。例如，亚马逊的Alexa等语音助手设备的响应时间会快得多。

　　有了边缘计算，就不需要将大量的流量数据传输到集中式云，从而降低了带宽和延迟的成本。

　　9、智能家居

　　智能家庭依赖于物联网设备从房子周围收集和处理数据。通常，这些数据被发送到一个中央远程服务器，在那里进行处理和存储。然而，这种现有体系结构存在回程成本、延迟和安全性方面的问题。

　　通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了往返时间，并在边缘处理敏感信息。

这些只是边缘计算跨多个行业支持的许多用例中的一小部分。以谐云边缘计算应用实例来说，通信领域，谐云为行业巨头某在线服务公司业务场景定制开发、打造了云边协同平台，助力其轻松应对流量洪峰；交通领域，联合上汽集团商用车技术中心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”，是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构，可实现百万级车联网大规模接入；为某跨海大桥打造了一体化协同的产品，积累了丰富的“边-端”设备协议对接经验，交付了行业顶尖的“软硬一体化”的整体解决方案。

其中，某在线服务公司和上汽集团案例分别荣获《2020年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项和《2021年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项。旗下边缘计算产品通过“2021云边协同类能力评估”、“边缘一体机、可信物联网云平台（通用/安全要求）”多项能力评估，获浙江CCF2021优秀产品奖，在业内拥有极佳口碑，并获得行业权威认可。

目前，谐云边缘计算已实践于分布式云、物联网、车云协同、边缘智能金融等多场景，为边缘计算领域树立了实践标杆和经典案例。并在一些典型行业如通信、交通、金融、军工等多个行业领域中得到大规模的落地验证。

边缘计算行业主要上市公司：目前国内边缘计算行业的上市公司主要有阿里巴巴(BABA),中国移动(00941HK),腾讯(TCTZF),中国电信(00728HK),百度(BIDU),中国联通(600050),华为(HUAW),中国广电(SH600831)等。

本文核心数据：国内数据规模、边缘计算市场规模、国内移动互联网流量规模、新型信息技术场景、边缘数据中心发展瓶颈

1、国内数据量呈指数级增长

数据量及计算量呈指数爆发，带动边缘数据中心规模不断扩张。预计2030年中国数据原生产业规模将占整个经济总量的15%，数据的总体规模超过4YB，占全球数据总量的30%。依靠企业传统数据存储及处理设备已完全不足以支撑日益庞大的数据生产、价值挖掘需求，而且企业对数据处理的时效性、安全性要求也越来越高，构建边缘数据中心成为数据爆发的必然要求。

2、边缘计算业务爆发式增长

边缘计算业务的爆发式增长，直接推动了作为边缘云服务物理基础设施的IDC需求持续增加。2018年我国边缘计算市场规模达77

亿元，同比增长552%，前瞻初步预计2021年市场规模达296亿元，同比上年增长644%。由于边缘计算服务按需共享的软硬件资源和信息主要存储在边缘数据中心，边缘计算市场规模增加势必提升边缘数据中心需求。

3、移动终端设备和网络流量持续激增

移动终端设备和互联网流量持续高速增长及产业互联网应用逐渐深入落地，推动边缘数据中心流量保持高速增长。消费互联网方面，随着短视频、直播、游戏等应用的爆发，移动互联网流量呈现指数级增长。2019年移动互联网流量接入达1220亿GB，同比增长716%，移动互联网DOU达78

GB/月/户，为2018年的169倍。

产业互联网方面，越来越多企业将数据存储由本地设备迁至边缘云服务器，海量数据在边缘复制、存储、传输及分析应用，企业上云及大数据推动企业数据流量呈爆发式增长。并且随着5G全面铺开商用，数据流量将持续爆发，加快驱动边缘数据中心的发展。

4、新兴信息技术场景迅速涌现

边缘数据中心是为支撑更低延迟的5G新业务开展而生。由于5G所支持的终端密度非常大，其带来的数据量也会非常惊人。通过边缘数据中心，把云数据中心的IT资源迁移到靠近用户侧，将更加靠近此类数据，方便数据的处理。

同时5G、车联网、CDN、AR/VR等新兴技术的逐步落地，加速了新兴技术在各传统领域中的推广应用，促使新业务形态产生，有效地推动了边缘数据中心的产业发展。例如，在交通领域中与5G、物联网技术融合发展，促进智能驾驶汽车业务规模化发展;在医疗领域中与5G、AR/VR技术融合发展，促使远程医疗(包括远程手术、远程监护等)业务规模化发展。

边缘数据中心产业蓬勃发展的同时也存在部分问题。边缘数据中心规模虽小，但数量多，总量巨大而且物理位置极其分散，这势必将对我国数据中心行业造成巨大影响。我国基础运营商、IDC服务商、设备厂商等纷纷开始布局，但在其技术研究及推广应用过程中面临诸多问题。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国5G产业发展前景预测与产业链投资机会分析报告》。