什么是边缘计算
在介绍边缘计算之前，就有必要介绍一下章鱼。章鱼就是用”边缘计算“来解决实际问题的。作为无脊椎动物中智商最高的一种动物，章鱼拥有巨量的神经元，但60%分布在章鱼的八条腿上，脑部仅有40%。也就是说章鱼是用”腿“来解决问题的
类比于边缘计算，边缘计算将数据的处理、应用程序的运行甚至一些服务的实现，由网络中心下放到网络边缘的节点上。在网络边缘侧的智能网关上就近采集并且处理数据，不需要将大量未处理的原生数据上传到大数据平台。采用边缘计算的方式，海量数据能够就近处理，大量的设备也能实现高效协同的工作。
以下是来自redhat官网对于边缘计算的解释
在传统云计算模式中，计算资源和服务通常集中在大型数据中心内，而最终用户跨企业访问这些资源和服务。边缘计算模型已被证实具有成本优势和更高效的资源共享功能。但是，新型最终用户体验和以智能 AI/ML 驱动的应用带来着转变，即让计算能力更接近物理设备或数据源的实际位置，即网络的“边缘”。
通过使计算服务靠近边缘位置或设备，用户能够得到更快速可靠的服务，公司则能够更好地快速处理数据并支持应用，而无需担心延迟，双双受益。
边云协同
边缘计算与云计算各有所长。
云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析，能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势；
边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。
因此边缘计算与云计算是互补协同关系。边云协同的能力与内涵涉及Laas、Paas、Saas和层面的全面协同。主要包括六种协同：
(1）资源协同:边缘节点提供计算、存储、网络、虚拟化等基础设施资源、具有本地资源调度管理能力，同时可与云端协同，接受并执行云端资源调度管理策略，包括边缘节点的设备管理、资源管理以及网络连接管理。
(2）数据协同:边缘节点主要负责现场Ⅰ终端数据的采集，按照规则或数据模型对数据进行初步处理与分析，并将处理结果以及相关数据上传给云端;云端提供海量数据的存储、分析与价值挖掘。边缘与云的数据协同，支持数据在边缘与云之间可控有序流动，形成完整的数据流转路径，高效低成本对数据进行生命周期管理与价值挖掘。
(3）智能协同:边缘节点按照AI模型执行推理，实现分布式智能;云端开展AI的集中式模型训练，并将模型下发边缘节点。
(4）应用管理协同:边缘节点提供应用部署与运行环境，并对本节点多个应用的生命周期进行管理调度;云端主要提供应用开发、测试环境，以及应用的生命周期管理能力。
(5）业务管理协同:边缘节点提供模块化、微服务化的应用/数字孪生/网络等应用实例;云端主要提供按照客户需求实现应用/数字孪生/网络等的业务编排能力。
(6）服务协同:边缘节点按照云端策略实现部分ECSaaS服务，通过ECSaaS与云端SaaS的协同实现面向客户的按需SaaS服务;云端主要提供SaaS服务在云端和边缘节点的服务分布策略，以及云端承担的SaaS服务能力。
什么是边缘设备
边缘设备是物理硬件的一种，如物联网网关、工业控制器、智能显示器、销售点终端、自动售货机、机器人和无人机。这些设备均位于网络边缘远程位置，并具有足够的内存、处理能力和计算资源，可以在网络其他在组件的一定帮助下，近实时收集数据、处理数据和执行数据。在许多情况下，企业可以在其结构中部署数千个边缘设备，并从中央位置进行管理。
边缘计算应用场景
一、智慧园区
智慧园区场景中，边缘计算主要功能包括：
1. 海量网络连接与管理：包含各类传感器、仪器仪表、控制器等海量设备的网络接入与管理；接口包括RS485、PLC等，协议包括Modbus、OPC等；确保连接稳定可靠，数据传输正确；可基于软件定义网络SDN实现网络管理与自动化运输。
2. 实时数据采集与处理：如车牌识别、人脸识别、安防告警等智慧园区应用，要求实时数据采集与本地处理，快速响应
3. 本地业务自治：如楼宇智能自控、智能协同等应用要求在网络连接中断的情况下，能够实现本地业务自治，继续正常执行本地业务逻辑，并在网络连接恢复后，完成数据与状态同步。
二、安卓云与云游戏
目前备受关注的安卓云场景，将安卓的全栈能力云化，为终端提供统一的服务，可以节省终端的成本，促进安卓生态的发展。其中比较典型的是云游戏场景。云游戏通常指将原本运行在手机等终端上的游戏应用程序集中在边缘数据中心运行，原本由手机等终端进行的游戏加速、视频渲染等对芯片有高要求的任务，现在可以由边缘服务器代替运行。边缘服务器与终端之间传输的信息包括两类，一类是从边缘服务器向终端发送的游戏视频流信息，另一类是从终端向边缘服务器发送的操作指令信息。云游戏场景下，终端只是相当于一个视频播放设备，完全不需要高端的系统和芯片支持，就可以得到很好的游戏体验。云游戏场景的优势包括:游戏免安装、免升级、免修复、即点即玩，以及终端成本降低，具有很好的推广性。云游戏场景中，边缘计算主要功能包括:
安卓全栈能力云化，匹配游戏运行环境。
云端视频的渲染、压缩传输，支持终端良好呈现。
端到端低时延响应，支撑游戏操作体验。
三、视频监控
在视频监控场景中，边缘计算主要功能包括：
1. 边缘节点图像识别与视频分析，支撑边缘视频监控智能化
2. 边缘节点智能存储机制，可根据视频分析结果，联动视频数据存储策略，既高效保留价值视频数据，同时提高边缘节点存储空间利用率
3. 边云协同，云端AI模型训练，边缘快速部署与推理，支持视频监控多点布控与多机联动。
四、工业物联网
在工业物联网场景中，边缘计算主要功能包括：
1. 基于OPC over TSN构建的统一工业现场网络，实现数据的互联互通与互操作
2. 基于边缘计算虚拟化平台构建的vPLC（可编辑逻辑控制器），支持生产工艺与流程的柔性
3. 图像识别与视频分析，实现产品质量缺陷检测
4. 适配制造场景的边缘计算安全机制与方案
五、Cloud VR
Clour VR业务的大通量、低时延特性促使平台由集中服务向边缘分布式服务发展。部分业务，如渲染计算、转码和缓存加速，卸载分流到边缘处理。相比中心平台直接提供服务，边缘节点靠近用户终端，从距离上节省传输时延，网络带宽可降低30%，网络响应时延降低50%。从数据安全的角度，边缘计算有利于部分仅限本地处理的垂直行业的VR应用。
下面是来自redhat官网的应用场景
边缘计算可以作为混合计算模型的补充，并可具体用于:
- 人工智能/机器学习生命周期的多个阶段，例如收集数据、将应用部署到生产中，进行推断，并在收集新数据时监控操作。
- 协调跨地区的运维
- 自动驾驶汽车
- 增强现实/虚拟现实
- 智慧城市
边缘计算的一大优势是其优化资源的能力。解决某个问题时，只部署必要的服务和功能，可以减少带宽使用并降低成本。此外，如果某个设备与核心数据中心或云断开连接，企业仍能持续运作，保持远程弹性。
案例
某公司拟开发一套基于边缘计算的智能门禁系统,用于如园区、新零售、工业现场等存在来访、被访业务的场景。来访者在来访前,可以通过线上提前预约的方式将自己的个人信息记录在后台，被访者在系统中通过此请求后,来访者在到访时可以直接通过"刷脸"的方式通过门禁,无需做其他验证。此外，系统的管理员可对正在运行的门禁设备进行管理。
基于项目需求，该公司组建项目组，召开了项目讨论会。会上，张工根据业务需求并结合边缘计算的思想，提出本系统可由访客注册模块、模型训练模块、端侧识别模块与设备调度平台模块等四项功能组成，李工从技术层面提出该系统可使用Flask框架与SSM框架为基础来开发后台服务器，将开发好的系统通过Docker进行部署,并使用MQTT协议对Docker进行管理。
问题：
请用300字以内的文字，从数据通信、数据安全和系统性能等方面简要分析在传统云计算模型中引入边缘计算模型的优势。
答案示例：
速度:如果使用边缘计算，则物联网设备将在边缘数据中心或本地处理数据。因此，数据无需传输回中央服务器，速度优势明显;
安全:边缘计算将在不同的数据中心和设备之间分配数据处理工作。黑客无法通过攻击一台设备来影响整个网络;
可扩展性:通过购买具有足够计算能力的设备来扩展边缘网络。企业无需为其数据需求建立自己的私有或集中式数据中心;
可靠性:所有的边缘数据中心和物联网设备都位于用户附近。因此，网络中断的可能性非常小。
参考文章
了解边缘计算
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