边缘计算与智能服务

随着信息化的不断发展，人们对互联网提出了更高的生活需求，5G、人工智能、物联网等新兴技术应运而生，万物互联已经成为一种新的发展趋势。网络技术不再只停留于原来的数字层面，在物质生活中可以提供更加智能化的服务帮助。而与物之间的密切交流带来的不仅仅是数据量的迅速提升，同时也对网络带宽和延迟提出了更高的要求。边缘计算则是通过将数据存储和计算的重心由中央数据处理中心，转移到边缘，只需要直接在终端设备进行智能化技术操作，不需要进行大量的中心设备与边缘设备间的数据处理。这样不仅可以减少数据到网络中心的等待时间，提供网络更大的连接数和终端资源分配，还可以缓解网络流量压力，更好的提供智能化服务。
从字节跳动应用的手机人像识别技术到目前较有前景的智能家居系统、人工智能技术、深度学习等，它们无形中都在宣示着智能时代的到来。云计算技术的产生虽然在一部分上解决了海量数据处理的问题，但随着智能化技术的发展，以及人们对终端设备提出的愈来愈高的服务需求，需要传输的数据量大大增加，用中心处理数据的方式显然会降低数据传输的速度和效率。因此，边缘计算产生了，其接近边缘设备直接进行数据处理和智能服务的操作方式，减少了不必要的网络延迟，可以有效的缓解云计算中心的计算压力，节省资源空间。

一
边缘计算的发展背景
随着 5G、物联网、人工智能等新兴技术的发展，对网络带宽、时延、连接数和安全有了更高的要求。在需要进行即时交互、前端采集的数据量较大以及数据连接数需求较高的情景下，采用全集中的方式进行云计算中心管理的云计算技术架构显示了弊端，而边缘计算将数据和存储移动到边缘节点的一端，对数据直接进行采集和智能化分析，可有效减小数据传输带宽和计算系统的延迟，提供超大网络连接，缓解云计算中心压力，保护数据安全与隐私，于是边缘计算技术被迫切的提到日程上来。
二
边缘计算的概念与框架结构