中的独特优势而闻名。但是，两种计算基础架构的结合为开发人员提供了更大的灵活性，为消费者带来了更低的延迟，同时还保持了数据隐私标准。

　　在边缘引入云的概念，这个术语在庞然大物的云服务提供商、网络运营商和物联网开发人员中越来越受欢迎。

　　云计算是指在集中位置的社区、私有、公共或混合云数据中心中存储和处理数据。对于物联网应用，处理云中的所有数据会带来更大的延迟以完成操作。

　　边缘计算是指在设备或数据源上进行实时数据存储和计算的过程，而不是将其发送到遥远的数据中心。对于物联网设备，这大大减少了滞后并节省了带宽。集中式云仍然充当大量数据和其他处理的主要存储设施。发生边缘处理的IoT设备充当节点。

　　边缘云是指传统的大规模云数据中心的去中心化。物联网边缘云将云存储和计算移至离边缘源更近的位置，同时还缩小了其规模。边缘站点可以相互连接，也可以连接到核心云以获取其他数据输入和处理或存储功能，或者在发生数据泄露或服务受损的情况下相互隔离。

　　边缘云需要靠近最终用户的其他远程管理数据中心，也称为边缘站点。它还要求在特定位置提供大量边缘站点，这些位置需要与低延迟、时间敏感的IoT任务结合使用，从而需要更多的计算和处理能力，超出边缘可以完成的范围。

　　基于应用、数据处理和存储需求，云计算和边缘计算因其在物联网中的独特优势而闻名。但是，两种计算基础架构的结合为开发人员Kaiyun开云提供了更大的灵活性，为消费者带来了更低的延迟，同时还保持了数据隐私标准。

　　即使在边缘构建云所需的工具和体系结构仍处于新生阶段，但在考虑将未来的边缘云计算功能应用于分布式节点边缘站点时，机会仍然很多。企业可以将IoT边缘云计算用于机械分析处理、工业IoT中的执行以及在拥有大量自动驾驶车辆的都会区中的超快速远程信息处理。

　　开发人员和IT专业人员现在应该针对出现的机会和潜在的限制进行计划。IoT边缘云可在边缘站点之间提供一致的OS部署和应用程序集成，以提高服务交付的规律性。组织还可以使用边缘云来扩大云节点的分布，从而在全球范围内进行远程扩展，而用户群将从中受益最大。

　　IT专家必须意识到边缘云网络在连接性和可靠性方面的局限性，以便始终如一地满足低延迟物联网应用程序的需求，例如增强现实或虚拟现实中的需求。物联网边缘云还需要硬件一致性，如果不满足，成本可能会很高。

　　在减少延迟、提高数据处理效率并提高边缘云数据中心分布的成本效率的其他领域可能会产生可观的影响：

　　在这些情况下，边缘站点甚至可以基于历史数据分析和预测分析功能来预测数据处理需求，并连接到边缘云上的其他节点以响应可变的处理需求。

　　为了充分发挥IoT边缘云的潜力，组织必须拥有既能解决智能边缘处理需求又能解决网络基础架构局限性的技术。

　　物联网设备中的AI芯片可直接在边缘进行更多处理。这样，再加上到边缘站点的更短距离，就等于更快的答复或操作，同时还节省了带宽和服务器成本。例如，设备中的AI芯片可为Alexa查询或AI驱动的照片编辑提供更智能、更快捷的答案。

　　渐进式Web应用程序提供本地存储的即用即付更改，即使是脱机存储，也可以在重新连接时与云同步。边缘站点可以使用应用程序通过更频繁、更灵活的同步来平衡处理器之间的工作负载。

　　与仅边缘计算相比，5G网络连接对于云边缘站点以保持低延迟所需的速度进行操作和通信至关重要。例如，AWS Wavelength和Verizon 5G推出了产品，开发人员可以使用它们直接在边缘构建应用程序，并获得5G网络的密度和容量。

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