边缘计算--物联网

概念

边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。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。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

雾计算

雾计算（Fog Computing），在该模式中数据、（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中，是云计算（Cloud Computing）的延伸概念，由思科（Cisco）提出的。这个因“云”而“雾”的命名源自“雾是更贴近地面的云”这一名句。
首先，它是云计算的延伸概念，但不用将数据传到云端，而是集中在边缘设备中；

其次，雾计算由性能较弱、分散的各类功能计算机组成，是一种分布式的数据处理方式，具有去中心化的特点；
所以，也可以将雾计算理解为本地化的云计算，总之，是为用户提供数据资源服务的。

云计算

边缘计算

职责：

边缘计算分布式以及靠近设备端的特性注定它实时处理的优势，所以它能够更好的支撑本地业务实时处理与执行。
家门口的事情就不麻烦远在天边的云计算了，边缘计算直接对终端设备的数据进行过滤和分析，节能省时效率还高。
边缘计算减缓数据爆炸和网络流量的压力，用过边缘节点进行数据处理，减少从设备到云端的数据流量。
AI+边缘计算组合的边缘计算不止于计算，智能化特点明显，另外云计算+边缘计算组合出击，成本只有单独使用云计算的39%。

换而言之，有些终端会把计算任务卸载(Offloading)到边缘计算的设备上，通过边缘设备分配的资源进行计算任务。

无线网关

一个网络连接到另一个网络的接口；复杂的网络连接设备，可以支持不同协议之间的转换，实现不同协议网络之间的互联。

个人理解，例如底层设备使用蓝牙网络，设备产生信息通过蓝牙传输到无线网关，网关将信息解码后，通过HTTP协议传输到服务器。
二者关系

云计算是一个统筹者，它负责长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策等领域运行。
边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析，更好地支撑本地业务及时处理执行。
边缘计算靠近设备端，也为云端数据采集做出贡献，支撑云端应用的大数据分析，云计算也通过大数据分析输出业务规则下发到边缘处，以便执行和优化处理。

云计算作为物联网的“大脑中枢”，将大量边缘计算无法处理的数据进行存储、处理、整理和分析，而与此同时边缘计算被认为是物联网的“神经末梢”，实现对小数据直接在边缘设备或者边缘服务器中进行数据的处理，同时也能够很好的缓解云数据中心的压力。
边缘计算和云计算互相协同，准确的说它们是彼此优化补充的存在。
边缘计算应用

阿里云

阿里云边缘计算产品Link Edge已经问世。据说通过这款产品，开发者能够轻松将阿里云的边缘计算能力部署在各种智能设备和计算节点上，比如车载中控、工业流水线控制台、路由器等。
另外基于生物识别技术的智能云锁利用本地家庭网关的计算能力，可实现无延时体验，断网了还能开锁，避免“被关在自己家门外”的尴尬。
云与边缘的协同计算，还能实现场景化联动，一推开门，客厅的灯就自动打开迎接你回家。

总结：
利用局域网网关的处理能力，处理较为实时性的信息。
车联网

当下伴随着智能驾驶、自动驾驶等新势力车企的的蓬勃发展，联网汽车数量越来越大，针对车联网用户的功能越来越多，随之车联网的数据量传输不断增加，对其延迟/时延的需求也越来越苛刻，尤其是汽车在高速行驶中，通信延迟应在几ms以内，而网络的可靠性对安全驾驶又至关重要。

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