首先，让我们需要了解什么是云计算。云计算是一种分布式的计算方式，就是说通过网络将庞大的数据计算处理程序分解成多个小程序，然后由多个服务器组成的系统对这些小程序进行处理和分析，并将结果返回给有需要的用户。云计算的核心板理念就是以互联网为中心，在网站上提供快速、安全的云计算服务和数据存储服务，让每个使用互联网的人都能使用网络上巨大的计算资源和数据中心。
然后我们还需要理解什么是边缘计算。边缘计算是指在对象或数据源附近的网络边缘集成网络、计算、存储和应用处理能力，在附近提供智能服务的分布式平台。一开始你可能还不是非常的清楚。我们可以这样理解，边缘计算是云计算的反向操作。云计算强调计算和存储能力从边缘或桌面集中，而边缘计算则是将这种计算和存储能力汇回到边缘。
边缘计算可以追溯到1998年由Akamaic提出的内容交付网络（CDN）。CDN是一种基于互联网的缓存网络，它依赖于部署在不同地方的缓存服务器，通过中央平台的负载均衡，以减少网络拥塞，提高用户的响应速度和命中率，将用户的访问定向到最近的缓存服务器。CDN强调内容（数据）的备份和缓存，而边缘计算的基本思想是函数缓存。2005年，韦恩州立大学石伟松教授的团队提出了功能缓存的概念，并将其应用于个性化邮箱管理服务中，以节省延迟和带宽。2009年，Satyanarayanan等人提出了Cloudlet的概念。Cloudlet是一个受信任且资源丰富的主机，部署在网络的边缘，连接到互联网，可以被移动设备访问，为其提供服务。Cloudlet可以像云一样为用户提供服务，也称为小云；此时，边缘计算强调下行链路，即云服务器上的功能下行链路到边缘服务器，以减少带宽和延迟。
随后，在物联网的背景下，边缘数据迎来了爆发式增长。为了解决数据传输、计算和存储过程中的计算负载和数据传输带宽的问题，研究人员开始探索靠近数据生产者的边缘的数据处理功能，即物联网服务功能的上行链路。
随着物联网技术的发展，智能家居系统得到了进一步的发展，而随着智能家居设备数量的不断增加，这些设备通常是异构的，如何对这些异构设备进行管理将是一个有待解决的问题，如设备的命名问题，数据命名和设备的智能连接。此外，由于家庭数据的隐私性，用户将无法管理这些不总是愿意将数据上传到云端进行处理的异构设备，尤其是一些家庭视频数据。边缘计算可以将计算（家庭数据处理）推送到家庭内部网关，减少家庭数据的外流，从而减少数据泄露的可能性，提高系统的隐私性。
以目前最流行的自动驾驶汽车为例，需要在车内安装大量的传感器核心板，以控制车辆在高可靠性、安全性和响应性的道路上行驶。无人机传感器数据的数据处理和分析是通过安装车载计算服务器来完成的，分析结果以很低的延迟（通常为毫秒）传送到附近区域内其他联网的车辆人员，以便车辆进行决策。
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事实上，如果云计算是集中的大数据处理，那么边缘计算可以理解为边缘型大数据处理。但不同的是，只是这一次，数据不需要传输到远程云端，可以在边缘端解决。边缘计算更适合于实时数据分析和智能处理。与简单的云计算相比，边缘计算更高效、更安全！如果我们把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。所以边缘计算是这个系统的眼睛、耳朵、手和脚。核心服务器使智能系统具有强大的人工智能，但如果人工智能又聋又瞎，就不能起到很大的作用。
大数据应用中最大的痛点之一，就是没有收集到适当的数据。边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确、最及时的数据源。边缘计算与云计算的结合，使整个智能系统不仅思路清晰，而且具有可感知性和灵活性。
最后的结论是边缘计算和云计算实际上都是一种计算和运行大数据的方式。边缘计算是云计算的补充和优化。云计算掌握全局，而边缘计算侧重于局部。
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