边缘计算网关如何选型？

1. 边缘计算网关如何选型？

边缘计算网关具备了超强边缘计算能力的，整合了数据采集、处理、执行，使其能够避免一些数据上传下达产生的时延弊端，将需求在边缘终端解决，提升了本地物联网设备的处理能力和响应速度。
选择合适的边缘计算网关需要根据实际条件，如：品牌，质量，功能，价格等。
计讯物联的TG452边缘计算网关采用Arm架构高端处理器，性价比高，深受用户好评。

2. 边缘计算有哪些特点？

（1）超低时延。海量的数据不再需要上传至云端进行处理，大大降低了网络时延，使得反馈更加迅速，同时也改善了用户体验，降低了网络在其他部分中可能发生的拥塞。
　　（2）高带宽。由于边缘数据中心靠近信息源，可以在本地进行简单的数据处理，不必将所有数据都上传至云端，这就使得核心网传输压力下降，减少网络堵塞，网络传输速率也会因此大大增加。
　　（3）高实时性计算能力。边缘数据中心是数据的第一入口，可承担海量、异构、多样性数据接入，负责简单业务处理，应具备对海量接入数据的实时分析处理能力。
　　（4）高安全可靠性。边缘数据中心在接收到数据之后，可以对数据加密后再进行传输，提升了数据的安全性。边缘数据中心处理及传输可靠性对实时性业务至关重要，对用户体验影响直接、明显。
宏桥智慧“云盒”具备强大算力，可以打造智慧灯杆的边缘计算能力。具备边缘计算的智慧灯杆，可以理解成遍布城市各个角落的特殊的“机器人”。

3. 边缘计算有什么特点？

边缘计算有以下的六大特点：
第一，去中心化

边缘计算就是让网络、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。
第二，非寡头化
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”。
第三，万物边缘化
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。
第四，安全化
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。
第五，实时化
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。爱陆通的具有边缘计算技术的工业网关可以更好地进行数据传输。
第六，绿色化
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。

4. 什么是边缘计算

边缘计算指的是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。这些物或数据源头的一侧搭载着融合网络、计算、存储、 应用核心能力的边缘计算平台，为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。

什么是边缘计算
举个最简单的例子：在焊接机器人焊接两个钢制部件时，焊点如何选择？是偏左一点儿还是偏右一点儿，是偏上一点儿还是偏下一点儿？虽然冲压出来的钢板都是统一标准出来的，但是两个部件结合时难免会有细微差别，通过可视化观察以及边缘计算，机器人可以自己判断最优焊点的位置，将两个部件焊接牢固。每次焊接的数据通过网络上传至云端储存，用以机器学习。如果没有边缘计算，都通过云计算来判断焊点位置，生产效率会降低，同时焊点也可能千篇一律，有些部件可能正好赶上并不是最优的焊点位置，给焊接上了。

5. 什么是边缘计算？

边缘计算是网络中最靠近物或数据源头融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。在更靠近终端的网络边缘上提供服务是边缘计算最大的特点。在数据处理的时效性与有效性方面成为云计算的有力补充。
根据边缘计算产业联盟（ECC）发布的边缘计算2.0定义：边缘计算的业务本质是云计算在数据中心之外汇聚节点的延伸和演进，主要包括云边缘、边缘云和边缘网关三类落地形态；以“边云协同”和“边缘智能”为核心能力发展方向；软件平台需要考虑导入云理念、云架构、云技术，提供端到端实时、协同式智能、可信赖、可动态重置等能力；硬件平台需要考虑异构计算能力，如ARM、X86、GPU、NPU、FPGA 等。因此，我们可以看到边缘计算2.0其实是由边缘网关、边缘云、云边缘3种落地形态组成。
边缘计算的优势和发展
边缘计算的发展前景广阔，被称为“人工智能的最后一公里”，但它还在发展初期，有许多问题需要解决，如：框架的选用，通讯设备和协议的规范，终端设备的标识，更低延迟的需求等。随着 IPv6 及 5G 技术的普及，其中的一些问题将被解决，虽然这是一段不小的历程。相较于云计算，边缘计算有以下这些优势。
优势一：更多的节点来负载流量，使得数据传输速度更快。
优势二：更靠近终端设备，传输更安全，数据处理更即时。
优势三：更分散的节点相比云计算故障所产生的影响更小，还解决了设备散热问题。

6. 边缘计算

姓名：王映中 学号：20181214025 学院：广研院
  
 转自https://mp.weixin.qq.com/s/IPEf2HrWZ5fUwnf45s1O2w
  
 【嵌牛导读】通过对边缘计算概念、典型应用场景、研究现状及关键技术等系统性的介绍，认为边缘计算的发展还处在初级阶段，在实际的应用中还存在很多问题需要解决研究，包括优化边缘计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服务。
  
 【嵌牛鼻子】边缘计算应用、现状及挑战
  
 【嵌牛提问】边缘计算能解决哪些问题
  
 【嵌牛正文】
  
 1 边缘计算的概念
  
 对于边缘计算，不同的组织给出了不同的定义。美国韦恩州立大学计算机科学系的施巍松等人把边缘计算定义为：“边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模式，边缘计算中边缘的下行数据表示云服务，上行数据表示万物互联服务”。边缘计算产业联盟把边缘计算定义为：“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开发平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求”。
  
 因此，边缘计算是一种新型计算模式，通过在靠近物或数据源头的网络边缘侧，为应用提供融合计算、存储和网络等资源。同时，边缘计算也是一种使能技术，通过在网络边缘侧提供这些资源，满足行业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
  
 1.1 边缘计算的体系架构
  
 边缘计算通过在终端设备和云之间引入边缘设备，将云服务扩展到网络边缘。边缘计算架构包括终端层、边缘层和云层。图展示了边缘计算的体系架构。接下来我们简要介绍边缘计算体系架构中每层的组成和功能。
  
 
  
  
 
  
                                          
 （1）终端层
  
 终端层是最接近终端用户的层，它由各种物联网设备组成，例如传感器、智能手机、智能车辆、智能卡、读卡器等。为了延长终端设备提供服务的时间，则应该避免在终端设备上运行复杂的计算任务。因此，我们只将终端设备负责收集原始数据，并上传至上层进行计算和存储。终端层连接上一层主要通过蜂窝网络。
  
 （2）边缘层
  
 边缘层位于网络的边缘，由大量的边缘节点组成，通常包括路由器、网关、交换机、接入点、基站、特定边缘服务器等。这些边缘节点广泛分布在终端设备和云层之间，例如咖啡馆、购物中心、公交总站、街道、公园等。它们能够对终端设备上传的数据进行计算和存储。由于这些边缘节点距离用户距离较近，则可以为运行对延迟比较敏感的应用，从而满足用户的实时性要求。边缘节点也可以对收集的数据进行预处理，再把预处理的数据上传至云端，从而减少核心网络的传输流量。边缘层连接上层主要通过因特网。
  
 （3）云层
  
 云层由多个高性能服务器和存储设备组成，它具有强大的计算和存储功能，可以执行复杂的计算任务。云模块通过控制策略可以有效地管理和调度边缘节点和云计算中心，为
  
 用户提供更好的服务。
  
 1.2 边缘计算的优势
  
 边缘计算模型将原有云计算中心的部分或全部计算任务迁移到数据源附近，相比于传统的云计算模型，边缘计算模型具有实时数据处理和分析、安全性高、隐私保护、可扩展性强、位置感知以及低流量的优势。
  
 （1）实时数据处理和分析。将原有云计算中心的计算任务部分或全部迁移到网络边缘，在边缘设备处理数据，而不是在外部数据中心或云端进行；因此提高了数据传输性能，保证了处理的实时性，同时也降低了云计算中心的计算负载。
  
 （2）安全性高。传统的云计算模型是集中式的，这使得它容易受到分布式拒绝服务供给和断电的影响。边缘计算模型在边缘设备和云计算中心之间分配处理、存储和应用，使得其安全性提高。边缘计算模型同时也降低了发生单点故障的可能性。
  
 （3）保护隐私数据，提升数据安全性。边缘计算模型是在本地设备上处理更多数据而不是将其上传至云计算中心，因此边缘计算还可以减少实际存在风险的数据量。即使设备受到攻击，它也只会包含本地收集的数据，而不是受损的云计算中心。
  
 （4）可扩展性。边缘计算提供了更便宜的可扩展性路径，允许公司通过物联网设备和边缘数据中心的组合来扩展其计算能力。使用具有处理能力的物联网设备还可以降低扩展成本，因此添加的新设备都不会对网络产生大量带宽需求。
  
 （5）位置感知。边缘分布式设备利用低级信令进行信息共享。边缘计算模型从本地接入网络内的边缘设备接收信息以发现设备的位置。例如导航，终端设备可以根据自己的实时位置把相关位置信息和数据交给边缘节点来进行处理，边缘节点基于现有的数据进行判断和决策。
  
 （6）低流量。本地设备收集的数据可以进行本地计算分析，或者在本地设备上进行数据的预处理，不必把本地设备收集的所有数据上传至云计算中心，从而可以减少进入核心网的流量。
  
 2 边缘计算的典型应用
  
 边缘计算在很多应用场景下都取得了很好的效果。本节中，我们将介绍基于边缘计算框架设计的几个新兴应用场景，部分场景在欧洲电信标准化协会（ETSI）白皮书中进行了讨论，如视频分析和移动大数据。还有一些综述论文介绍了车辆互联、医疗保健、智能建筑控制、海洋监测以及无线传感器和执行器网络与边缘计算结合的场景。
  
 （1）医疗保健。
  
 （2）视频分析。
  
 （3）车辆互联。
  
 边缘计算可以为这一需要提供相应的架构、服务、支持能力，缩短端到端延迟，使数据更快地被处理，避免信号处理不及时而造成车祸等事故。一辆车可以与其他接近的车辆通信，并告知他们任何预期的风险或交通拥堵。
  
 3 边缘计算现状和关键技术
  
 目前，边缘计算的发展仍然处于初期阶段。随着越来越多的设备联网，边缘计算得到了来自工业界和学术界的广泛重视和一致认可。本节中，我们主要从工业界和学术界的角度介绍边缘计算的现状。
  
 3.1 工业界
  
 在工业界中，亚马逊、谷歌和微软等云巨头正在成为边缘计算领域的 领 先 者 。亚 马 逊 的 AWS Greengrass 服务进军边缘计算领域 ，走在 了 行 业 的 前 面 。AWS Greengrass 将 AWS 扩展到设备上，这样本地生成的数据就可以在本地设备上处理。微软在这一领域也有大动作，该公司计划未来 4 年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。谷歌宣布了2款新产品，意在帮助改善边缘联网设备的开发。
  
 分别是硬件芯片Edge张量处理单元（TPU）和软件堆栈 Cloud 物联网（IoT）Edge。涉足边缘计算领域的并不只是这3大云巨头。2015年，思科、ARM、英特尔、微软、普林斯顿大学联合成立了开放雾计算（OpenFog）联盟；2016年11月30日，在北京正式成立了产学研结合的边缘计算产业合作平台，推动运行技术（OT）和信息与通信技术（ICT）产业开放协作，引领边缘计算产业蓬勃发展，深化行业数字化转型。
  
 3.2 学术界
  
 学术界也展开了关于边缘计算的研究，边缘计算顶级年会电气和电子工程师协会/国际计算机协会边缘计算研讨会、IEEE 国际分布式计算系统会议、国际计算机通信会议等重大国际会议都开始增加边缘计算的分会和专题研讨会。涉及主要关键技术及研究热点如下：
  
 （1）计算卸载。计算卸载是指终端设备将部分或全部计算任务卸载到资源丰富的边缘服务器，以解决终端设备在资源存储、计算性能以及能效等方面存在的不足。计算卸载的主要技术是卸载决策。卸载决策主要解决的是移动终端如何卸载计算任务、卸载多少以及卸载什么的问题。根据卸载决策的优化目标将计算卸载分为以降低时延为目标、以降低能量消耗为目标以及权衡能耗和时延为目标的3种类型。
  
 （2）移动性管理。边缘计算依靠资源在地理上广泛分布的特点来支持应用的移动性，一个边缘计算节点只服务周围的用户。云计算模式对应用移动性的支持则是服务器位置固定，数据通过网络传输到服务器，所以在边缘计算中应用的移动管理是一种新模式。
  
 4 挑战
  
 目前边缘计算已经得到了各行各业的广泛重视，并且在很多应用场景下开花结果；但边缘计算的实际应用还存在很多问题[5]需要研究。本文中，我们对其中的几个主要问题进行分析，包括优化边缘计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服务。
  
 （1）优化边缘计算性能。在边缘计算架构中，不同层次的边缘服务器所拥有的计算能力有所不同，负载分配将成为一个重要问题。成本分析需要在运行过程中完成、分发负载之间的干扰和资源使用情况，都对边缘计算架构提出了挑战。
  
 （2）安全性。边缘计算的分布式架构增加了攻击向量的维度，边缘计算客户端越智能，越容易受到恶意软件感染和安全漏洞攻击。在边缘计算架构中，在数据源的附近进行计算是保护隐私和数据安全的一种较合适的方法。
  
 （3）互操作性。边缘设备之间的互操作性是边缘计算架构能够大规模落地的关键。不同设备商之间需要通过制定相关的标准规范和通用的协作协议，实现异构边缘设备和系统之间的互操作性。
  
 （4）智能边缘操作管理服务。网络边缘设备的服务管理在物联网环境中需要满足识别服务优先级，灵活可扩展和复杂环境下的隔离线。

7. 边缘计算网关有哪些功能？

边缘计算是由于物联网设备的大量增长而创建的。这些设备将连接到Internet以从云发送或接收数据。有时他们在操作时需要传输大量数据。因此，物联网边缘是使用物联网网关使用户能够使用其物联网设备执行边缘计算的概念。边缘计算设备可以用作网关或数据处理单元。
工业4.0和工业物联网边缘。边缘计算设备将工业物联网设备整合在一起。例如，在生产车间的传送带上的工业物联网传感器可能将数据馈送到现场的边缘计算硬件。然后，边缘设备运行AI分析，任何ML算法或任何类型的数据处理来获取见解，而无需将数据发送到云。
一些边缘计算机用例的示例
智能工厂
如前所述，工业物联网边缘是工业物联网设备，其数据以及应用于该数据的边缘智能的结合。工业物联网边缘可以应用于智能工厂，包括最受欢迎的用例之一：制造工厂。智能工厂可以将其所有工业物联网传感器连接到边缘计算设备。工业物联网数据传输到其他分支机构或总部。
智慧城市
“ 智能城市 ”的一些品质是物联网传感器，网络，视频监控等的智能系统。这些系统可以使用边缘计算为城市的应用程序提供更快的响应和更高的安全性。边缘计算设备如何在智能城市中使用的真实案例范围可能包括：检测交通异常，不良驾驶员，不寻常的人群，通过面部识别罪犯，智能交通系统，水处理，垃圾管理等。
零售店
边缘计算设备还可以使零售商店受益。可以从边缘计算服务器虚拟化和集中管理（远程或本地）来自POS终端，库存服务器，支付控制器等的商店端点。运行计算密集型工作负载整合设备可确保许多VM同时运行。它还提供了一个连接可能存储设备外围设备的机会。
智能农场
边缘计算有助于处理从农场或农业环境收集的数据，而无需快速连接到云。农场通常是乡村环境，因此部署该技术可能会很困难。边缘计算设备可以在极端温度条件下运行，并在边缘处提供计算密集型工作负载处理。农村地区边缘智能的实际使用案例可能包括精准农业，无人机监控或农村视频监控，水流量监控等。
微数据中心和移动边缘计算机
微数据中心（MDC）有时与边缘计算可互换使用。但是实际上，MDC只是小型的模块化数据中心架构盒，几乎可以在任何环境中工作。边缘计算设备可以作为MDC中的核心计算元素运行。移动边缘计算机（MEC），是一样的MDC，但旨在为移动网络。MEC在移动网络的边缘（通常在RAN（无线访问网络）而不是核心）中处理，存储，流式传输并提供安全性。

8. 边缘计算领域推荐一款计算能力强的服务器？

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