所谓边缘计算，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。

简单来说，边缘计算，就是用网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在边缘处理，减少延迟，从而实现实时和更高效的数据处理，以达到对云计算的有力补充。

在未来的智能交通应用环境中，“云计算”就相当于智能设备的大脑，处理相对复杂的进程;而“边缘计算”就相当于智能设备的神经末梢，进行一些“下意识”的反应。
边缘计算六大特点

虽然边缘计算还没有全面爆发，但是从现在涌动的暗流中，我们已然可以看到，边缘计算呈现出的六大特点和趋势。

边缘计算从行业的本质和定义上来看，就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。

边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字入口”，一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”在产品逻辑底层，就一定程度上通向了“非寡头化”。

边缘计算和早年的IT、互联网，如今的云计算、移动互联网，以及未来的人工智能一样，具备普遍性和普适性。在万物互联的未来，有万物互联就有应用场景，有应用场景就要边缘计算。

在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险。而边缘计算因为很多情况下，不要再把数据上传到数据中心，而是在边缘近端就可以处理，因此也从源头有效解除了类似的风险。

随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。以自动驾驶为例，在这些方面，几乎是要求秒级甚至是毫秒级的速度。而面对自动驾驶方面由摄像头、雷达、激光雷达等众多传感器创造的大量数据，传统数据中心模式的响应、计算和传输速度，显然是不够的，这时候“近端处理”的边缘计算，自然就成为了最好“实时化”要求的最好选择。

数据是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节，都能节省大量的服务器、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。

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本文地址：//gulass.cn/edge-calculation-characteristics.html编辑：王华超，审核员：清蒸github

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