边缘计算的第一篇读书笔记

一 . 概念

现在科技发展的这么快，要知道，任何一种技术都不是凭空而生的，每一项信息技术的产生，都是新型应用日益增加的高性能、高实时、低能耗、低延迟的需求，与当前信息系统及其结构在计算、存储、传输等方面不足而矛盾的产物。（比个喻吧，现在都5G时代了，可是我用的是小灵通，但是我又想享受5G，怎么办呢，买5G手机啊！！啊哈哈哈哈。。）

边缘计算可以应用在不同的学科与领域，因此他并没有一个严格统一的概念。

我们可以把他理解成在网络边缘执行计算的一种新型的计算模式，他的核心理念是“计算应该更靠近数据的源头！！”在边缘计算模型中，计算资源更加接近数据源，网络边缘设备已经具有足够的计算能力来实现数据的本地处理，并将结果发送到云端（这个咱可以理解成：玩个网络游戏，我们一开始上号了，然后呢，这个游戏登上号以后，不用网也能玩，而且啊，这个存档也是本地的，就是号是云端的，游戏借鉴：手游 九黎）。

上面的语言我们可以通过一个生物实验来理解，也就是大家所熟知的膝跳反射实验：当小锤子敲击膝关节，小腿会不受控制的弹起来。（这个比喻中，我们可以把小锤敲击看成数据源，神经系统看做为边缘计算，而大脑则为云计算（很显然大脑是没有参与这次活动的，或者说大脑是之后才参与进来的）），这种非条件反射可以加快人的反应速度，避免人受到更大的伤害。未来是万物互联的时代，不可能让云计算成为每个设备的大脑，而边缘计算则是让设备拥有自己的大脑！！

网络边缘的资源主要包括：智能手机（理解一下这句话：边缘设备正在从以数据消费者为主的单一角色转变为兼顾数据生产者和数据消费者的双重角色，同时网络边缘设备逐渐具有利用手机的实时数据进行模式识别、执行预测分析或优化、智能处理等功能）、电脑、Wifi接入点、路由器设备、机顶盒等嵌入式设备等。

二 . 物联网、云计算

物联网技术目的是按照约定的通信协议将实物与互联网连接起来，进行信息交互，以实现智能化识别，定位，跟踪，监控，和管理互联网资源，实现实物与实物之间的数据信息实时共享，实现具有智能化的实时数据采集、传递、处理、执行。

物联网等应用背景下的数据在地理上分散，并且对相应时间和安全性提出更高的要求（举个例子：相应时间例如，楼宇内的灭火设备是否可以根据自己的判断进行灭火，安全性例如，利用智能手机进行边缘计算时个人信息的安全性）。

云计算虽然为大数据处理提供高效的计算平台，但是目前网络带宽的增长远远赶不上数据的增长速度（哈哈，是不是明白了灭霸为啥要....），同时，复杂的网络网络环境让网络延迟很难有突破性提升，因此，传统的云计算模式将难以实时高效的支持基于物联网的应用程序，而问题的所在就是：带宽+延迟！！所以啊，再啰嗦一句就是：线性增长的集中式云计算能力已经无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据，基于云计算模型的单一计算资源已经不能满足大数据处理的实时性、安全性、低能耗等需求。

所以啊，前面说的太笼统，说道这里，也该提提边缘计算好在哪里：

1. 极大的缓解网络带宽与数据中心压力。（海量增长的数据仅有少量是关键数据，大部分为临时数据，无需长期保存，边缘计算可以充分利用这个特点，在网络边缘处理大量临时数据，从而减轻网络带宽与数据中心的压力）。

2. 增强服务的响应能力。（要知道，网络传输速度是受限于通信技术的发展。边缘计算在用户附近提供服务，近距离的保证较低的网络延迟，简单的路由也减少网络的波动，这个咱可以傻傻的理解成，两个人活着设备离着近点不就好了嘛，哈哈哈）。

3. 保护隐私数据。（边缘计算的关键行隐私数据的存储与使用提供基础设施，将隐私数据的操作限制在防火墙内，是提高安全性的有效手段。）

三 . 边缘计算和云计算的比较

二者相比，边缘计算并不是为了取代云计算，而是对云计算的补充和延伸，为移动计算、物联网等提供更好的计算平台，边缘计算模型需要云计算中心的强大计算能力和海量存储的支持，而云计算也同样需要边缘计算中边缘设备对海量数据及隐私数据的处理，从而满足实时性、隐私保护和降低能耗等需求。边缘计算的架构是“端设备--边缘--云”三层模型，三层都可以为应用提供资源与服务，应用可以选择最优的配置方案。

PS：

中期答辩后的一点小心思，因为自己的毕设涉及到智能工厂，但总觉得自己的工厂貌似并不智能，做了一个系统，到头来还是让人来控制，显得非常的迟缓，如果设备具有自己处理事情的能力是不是就智能了呢，于是，在不经意间发现了边缘计算这个概念，很棒哦。

每次学点新知识就会感叹自己知道的太少，就想一直学下去，不过呢，受挫的时候也会想，哎呀呀，快点毕业吧，大好青春都还没处个对象呢。。

以上读书笔记来自于《边缘计算》这本书，个人感觉蛮好的，目前看了四章了，剩下的读书笔记慢慢写。

还有一点就是，个人感觉，写读书笔记很有用，起码不会像在自己瞎看的时候那样心不在焉！！