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边缘计算技术应用随着互联网的不断发展而被众多企业引入，而今天我们就通过案例分析来了解一下，边缘计算技术的产生原因。
云计算服务是一种集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有很高的通用性，然而，面对物联网设备和数据的爆发式增长，基于云计算模型的聚合性服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和隐私保护上的不足。
云计算难以保证实时性要求。云计算模型将全部数据上传至云计算中心进行处理，其处理速度受到网络带宽、中心计算能力、总计算任务量等多因素的影响，且请求至响应的链路较长，各个环节的时延累计可能造成无法接受的处理时延。
5G网络覆盖率已经超过95%，但仍存在海岛、地下室等网络盲区，同时也存在山谷、隧道等无法保证网络质量的区域。由于云计算依赖网络实现数据的传输，在这些场景中其难以提供可靠的服务。
云计算的资源开销较大。随着数据量的攀升，数据传输带来的网络流量开销也在逐渐升高，同时云计算中心的计算、存储功能带来了极高的能耗，而这些开销并不是完全必要的。以野生动物保护区中的监控图像处理为例，大量的监控图像中并未包含任何动物，然而云计算模型仍然会对每一张图片进行传输、处理和存储。
云计算难以保证用户隐私。云计算处理的数据可能是包含用户隐私的，例如家庭内的监控摄像头、工厂内的生产数据等，尽管存在用户隐私协议等约束，但服务提供商对数据的实际使用情况是不透明的，例如2017年8月，华为技术有限公司被报道根据用户聊天内容自动加载地址、天气等信息，侵犯了用户隐私。
为了弥补集中式云计算的不足，边缘计算的概念应运而生，它是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。由于传输链路的缩短，边缘计算能够在数据产生侧快捷、高效地响应业务需求，数据的本地处理也可以提升用户隐私保护程度。
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2025-08-07
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