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。
随着边缘设备的增加,我们更希望很多任务在本地执行,而不是上传到云数据中心。 我们需要一种新型的计算范式,它能够在网络的边缘执行任务,它就是边缘计算。而在近几年,随着物联网的发展,边缘计算模型变得越来越重要
云计算是基于TCP/IP的高级开发和计算机技术的集成,如快速微处理器,巨大的内存,高速网络和可靠的系统架构。
边缘服务要求自动运行,边缘的服务即使是边缘节点也需要重新成功运行重启后离线。 因此,边缘服务的配置需要在边缘节点中保持持久性,当边缘结点和云中心的连接恢复之后,配置可以从云同步到网络边缘; 广域网的低带宽问题,数据为同步配置传输的卷应被减到最小。 因此,增量同步比完整快照更合适。不仅配置需要从云传送到边缘,边缘服务的状态也需要从边缘传送到云。
对象 | 边缘计算 | 云计算 |
---|---|---|
通讯协议 | mqtt/amqp | tcp/ip |
资源 | 资源有限 | 快速微处理器,巨大的内存 |
网络 | 公网带宽有限 | 高速网络 |
架构 | 异构 | 通常同构 |
同步 | 不定时同步 | 同步/定时/队列 |
- 边缘节点容器化承载计算服务,大规模定制化批量更新和升级应用;
- 全局监控及分布式管理,边缘设备自动激活及下线;
- 就近集成边缘存储及边缘缓存服务,结合人工智能技术,拓展边缘智能;
- 云边协同 - 基于k8s 标准api实现edge的增删改查,升级更新都可以从云端下发(kubeedge优化消息通道更好的支持 list/watch机制)
- 离线自制 -通过EventBus和MetaManager实现了本地数据的同步和存储功能即使重启也不会丢失数据
- 设备管理 - 支持可插拔的设备统一管理框架,允许用户根据不同协议实现设备接入驱动
- 轻量 - 边缘侧组件占用资源少,本身程序占用空间小
- 云边协同:AI/安全等业务在云和边的智能协同、弹性迁移;
- 网络:边缘网络的可靠性和带宽限制;
- 管理:边缘节点的资源管理与边缘应用生命周期管理;
- 扩展:高度分布和大规模的可扩展性;
- 异构:边缘异构硬件和通信协议。
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