視界雲服務
這是個值得思考和探討的問題！
首先：邊緣計算的定義是什麼？
其實這個問題比較複雜，這裡簡單分享下：
✍邊緣計算可以理解為是指利用靠近數據源的邊緣地帶來完成的運算程序。
如果用更通用的術語來表示即：鄰近計算或者接近計算(Proximity Computing)
再者：邊緣計算和雲計算之間的區別是什麼？
✔其實如果說雲計算是集中式大數據處理，邊緣計算則可以理解為邊緣式大數據處理。
但不同的是，只是這一次，數據不用再傳到遙遠的雲端，在邊緣側就能解決。
✔邊緣計算更適合實時的數據分析和智能化處理，相較單純的雲計算也更加高效而且安全！
邊緣計算和雲計算兩者實際上都是處理大數據的計算運行的一種方式。
邊緣計算更準確的說應該是對雲計算的一種補充和優化！
簡而言之：
雲計算把握整體，邊緣計算更專注局部！
邊緣計算具備的幾點特質：
✓分佈式和低延時計算
邊緣計算聚焦實時、短週期數據的分析，能夠更好地支撐本地業務的實時智能化處理與執行
✓效率更高
由於邊緣計算距離用戶更近，在邊緣節點處實現了對數據的過濾和分析，因此效率更高
✓更加智能化
AI+邊緣計算的組合出擊讓邊緣計算不止於計算，更多了一份智能化
✓更加節能
雲計算和邊緣計算結合，成本只有單獨使用雲計算的39%
✓緩解流量壓力
在進行雲端傳輸時通過邊緣節點進行一部分簡單數據處理，進而能夠設備響應時間，減少從設備到雲端的數據流量
關於邊緣計算的賦能場景：
✍現階段亞馬遜、微軟、英特爾等等都已經著手佈局邊緣計算。對於未來而言，（萬物互聯）的物聯網、CDN、車聯網、智能安防以及2018開年火爆的區塊鏈場景，此類場景對於近場計算有著極強的需求場景。
邊緣計算保障大量的計算需要在離終端很近的區域完成計算，完成苛刻的低延時服務響應！
以視界雲邊緣計算平臺-界石系統服務車聯網場景為例：
伴隨著智能駕駛的蓬勃發展，聯網汽車數量越來越大，針對車聯網用戶的功能越來越多，隨之車聯網的數據量傳輸不斷增加，對其延遲/時延的需求也越來越苛刻，尤其是汽車在高速行駛中，通信延遲應在幾ms以內，而網絡的可靠性對安全駕駛又至關重要。
那麼，在這個過程中如何滿足車聯網對傳輸速率的高要求？
傳統中央雲計算由於經過多層級計算處理，延遲高、效率低，現在已不再能滿足車聯網的傳輸需求。而基於邊緣計算解決方案，在近點邊緣層已經完成對數據的過濾、篩選、分析和處理，傳輸距離短、延遲低、效率更高。相較雲計算，車聯網和邊緣計算顯然更搭一些！
界石平臺為車聯網行業提供解決方案
1.通過節點“下沉”的方式，可以在距離車輛最近的基站進行計算，短算計算距離
2.車內邊緣計算可實時提供實時車輛位置，利用低延遲效果與附近基站，提高可靠性。
3.單一車量通過數據分析後得出結論，以極低延遲傳送給臨近區域內的其他聯網車輛，可在區域範圍內快速完成傳遞，駕駛員及時做出決策
此外，關於CDN場景和邊緣計算的結合，實際上就更有其天然的優勢了！
CDN的本質是讓內容距離用戶更近！
CDN和邊緣計算的組合對於提升分發效率、降低網絡延時、節省帶寬資源等都具有莫大的默契和優勢！
對於邊緣計算的顧慮而言：實際上更準確的說應該是難點或者說影響邊緣計算的因素！
低延時、更精確的時間同步性、異構系統互聯、大規模和廣泛的佈局、更加智能化等等都是作為邊緣計算的特質出現同時也是對邊緣計算提出的更高要求。
此外，未來3到5年內5G時代的全面商用時代的到來，對邊緣計算而言既是個挑戰也同時是個難得的機遇！
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