边缘计算有什么特点？
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【边缘计算六大特点】
1、去中心化：
边缘计算从行业的本质和定义上来看，就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。
2、非寡头化：
边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字入口”，一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”在产品逻辑底层，就一定程度上通向了“非寡头化”。
3、万物边缘化：
边缘计算和早年的IT、互联网，如今的云计算、移动互联网，以及未来的人工智能一样，具备普遍性和普适性。
4、安全化：
在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险。
而边缘计算因为很多情况下，不要再把数据上传到数据中心，而是在边缘近端就可以处理，因此也从源头有效解除了类似的风险。
5、实时化：
随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。
6、绿色化：
数据是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节，都能节省大量的服务器、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。
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边缘计算：
“边缘计算”是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
简单来说，边缘计算，就是用网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在边缘处理，减少延迟，从而实现实时和更高效的数据处理，以达到对云计算的有力补充。
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分布式和低延时计算。边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析，能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。
效率更高。由于边缘计算距离用户更近，在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析，因此效率更高。更加节能。云计算和边缘计算结合，更加有利用云计算节能。
缓解流量压力。在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理，进而能够设备响应时间，减少从设备到云端的数据流量。
宏桥智慧“云盒”具备强大算力，可以打造智慧灯杆的边缘计算能力。具备边缘计算的智慧灯杆，可以理解成遍布城市各个角落的特殊的“机器人”。智慧灯杆具备智能设备的联动策略执行能力，感知设备与执行设备可以自行联动，自动执行联动策略；宏桥智慧“云盒”同时具备视频识别能力，智慧灯杆更是一台敏捷的监控机器人，解决非结构化视频数据的分析效率和资源瓶颈问题。
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边缘计算特点
离线模式：k8s在云端与node节点断连时，node节点恢复后就需要重新list-watch，但是在KubeEdge中，每个节点的Metadata被持久化，重启时不需要重新list-watch。
基于k8s: 借助KubeEdge，用户可以在Edge节点上编排应用，管理设备并监视应用和设备状态，就像云中的传统Kubernetes集群一样 大量的应用： 可以轻松地将现有的复杂机器学习，图像识别，事件处理和其他高级应用程序部署和部署到Edge。
可扩展：各个模块较为且轻量，我们可以通过更改或增减模块的办法，来扩展KubeEdge。
资源优化：边缘端的资源较少，而KubeEdge可以将一些不必要的模块关闭，减少资源的消耗，优化在边缘节点上资源的利用。
跨平台：兼容性极强，它不需要区分自己在什么云中，无论是私有云、公有云还是混合云，它都可以完美运行。
多架构：无论是x86还是arm架构，都可以运行KubeEdge。
开发简单：在添加设备和应用部署的方法上，KubeEdge还支持SDK，这样大大缩减了开发的流程。开发人员可以编写基于常规http或mqtt的应用程序，对其进行容器化，然后在Edge或Cloud中的任何位置运行它们中的更合适的一个。
易于维护：k8s所具有的升级、回滚、监控、警报等功能，KubeEdge也都拥有。这样更有利于维护方便。
支持边缘节点间的通信：通过在Edge上运行的业务逻辑，可以在生成数据的本地保护和处理大量数据。这减少了网络带宽需求以及边缘和云之间的消耗。这样可以提高响应速度，降低成本并保护客户的数据隐私。
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边缘计算具备特点：
首先它可以让整个计算机变得更加智能化，效率也更高，不仅如此，边缘计算还可以帮助人们访问历史数据，对于历史数据的调取相对高效，对于智能化的达成也更加迅速。除此之外它还具备着更加理想的隐私保护功能，如果将个人信息存储与系统之上，那么它便可以保护好人们的个人隐私了。其实传统类型的计算方案也较为常见，但是对于人们来说却并没有特别热衷，因为大部分软件相对落后，会影响到整体运行的基本效率，但是这款软件这并未出现类似的问题。
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有三个显著的特点，即：靠近数据源；低时延，响应快；数据安全性高，所以边缘计算被应用于很多实际场景中。
作为5G衍生出的概念，边缘计算在当前国家进入5G“战役”的关键时期，受到了更多人的关注。当前，该技术可以应用于自动驾驶、物联网、机器人、工业、医疗、安全等许多领域。
