边缘计算的三种模式：MEC、微云和雾计算

公开资料显示，边缘计算是在靠近物或数据源头的一侧，综合了网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台。基本思想是把云计算平台迁移到网络边缘，试图将传统移动通信网、互联网和物联网等业务进行深度融合，减小业务交付中端到端的延迟。

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终于有人把超融合和边缘计算说清楚了

随着云技术和虚拟化技术的发展，网络服务的构建有了新的思路和方案。2013 年的 vmware 大会上提出 VSAN 技术，其主要概念是在虚拟化集群中安装闪存和硬盘来构造存储层。VSAN 技术配置具有足够磁盘插槽和存储控制器的 VSAN主机，形成可扩展的分布式存储架构，生成易于管理的共享存储源。在 VSAN 技术的基础上诞生了超融合架构的概念。

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边缘计算安全的六大安全要素

IT部门不可避免地担负着维护企业安全的责任，这两起案例充分阐明了为什么IT部门越来越头疼边缘安全问题。随着越来越多的计算机以IoT设备、机器人和其他用在远程设施及用户环境的本地化系统及网络的形式被部署在企业边缘，IT部门的安全防护工作也越来越难做了。在这一全新的边缘计算环境中，有太多IT策略和安全问题需要处理和解决。

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边缘计算不再“边缘”

“5G商用时代来临，数据量将更加巨大、复杂，对计算提出更高要求，同时也为发展人工智能、边缘计算带来了新机遇。”浪潮服务器产品部副总经理陈彦灵告诉《中国科学报》，如果说3G、4G是云计算的时代，那么5G就是边缘计算时代，“因为5G通信网络更加去中心化，需要在网络边缘部署小规模或者便携式数据中心，以满足超高可靠、超低时延通信的需求”。

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5G边缘计算的发展前景与应用

云计算依赖的是资源共通达到一种规模经济。云计算等于是把所有的计算资源、存储资源和网络资源当作一种基础设施。SaaS、IaaS、PaaS大家很熟悉，不仅可以硬件作为基础设施，或者在上面装一些东西，例如操作系统，openstack，容器，软件，提供不同级别层次的云计算服务给所有的用户。

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边缘计算芯片格局分析

人工智能芯片市场第一个得到关注的是云端服务器市场，Nvidia的GPU以其强劲的算力掌握了大部分市场。随着人工智能的铺开，边缘计算（edge computing）的概念也得到了越来越多的认可。边缘计算相对于云计算有几点优势，首先是延迟较小，在云端和终端通常有几十毫秒到几百毫秒不等的网络延迟，对于工业应用等对延迟有高要求的应用来说云端部署人工智能无法满足其对于延迟的需求；其次是数据隐私，有些应用不希望把数据传输到云端，一方面担心云端数据被云运营商看到，另一方面担心数据传输过程中被黑客劫持；最后是可靠性，如果把人工智能部署在云端那么一旦网络断了在终端的人工智能程序就无法工作了，这对于要求高可靠性的应用来说难以满足要求，但是如果把人工智能部署在边缘就没有这个问题。

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边缘计算如何解决0.1秒的“致命延迟”？

从概念上来看，边缘计算是一种分布式运算的架构，其将应用程序、数据资料与服务的运算由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。由于边缘节点（如智能设备、手机、网关等）离用户或数据源头更近，因此数据的传输和处理速度可以有效提升，减少延迟。

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为什么边缘计算在物联网中很重要？

在云计算时代之前，企业必须自己购买物理服务器来获得所需的计算能力和存储，前期投入和后期管理是十分昂贵的（购买所有的硬件和设置、维护和更新）。云计算的诞生，意味着企业不再需要购买和管理硬件，企业可以支付所需费用，云服务商来负责管理。

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