最近一直在做关于边缘计算相关的业务需求，之前对这一块不是很了解，边缘计算主要是做什么？ 它这一体系下面的一些计算节点，边缘网络等相关的知识点都有哪些呢？做需求的时候一知半懂，相关的一些知识还是的学习下。
边缘计算
边缘计算和云计算的区别
边缘计算和云计算是两个层面的概念，那他们之前的区别是什么呢？
原理上：
边缘计算的字面的定义：
边缘这个词在互联网的世界中有新的定义，特指在设备端的附近。所以边缘计算根据字面的意思可以理解成：在设备端附近产生的计算。
边缘计算在OpenStack社区的定义：
边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和 IT 环境服务， 目的是在靠近数据输入或者用户的地方提供计算，存储和网络带宽
通俗的来说：边缘计算本质上是一种服务，类似于云计算，大数据服务，但是这种服务非常靠近用户，在数据源头的附近，采用开放的平台，就近直接提供最近端的服务。
云计算则是通过网络，把众多数据计算处理程序分解， 通过服务器组成的系统， 把这些分解的小程序再处理分析来得到结果。
特点上：
边缘计算应用程序是在数据源头边侧发起的，减少了数据在网路上转移的过程，那么所产生的网络服务也很快。在一些行业的实时业务，应用智能，安全与隐私保护等方面应用的不错。
云计算则是融入了分布式计算，效用计算，负载均衡，并行计算，网络存储，热备份等计算技术，具有虚拟化技术，动态可拓展，按需部署，灵活性高，可靠性高，性价比高，可扩展等优点。
举个 🌰 说明
假如有这样需求， 我们需要在用户需要使用的时候，同步他的地理位置，搜索记录，不同页面的停留时间等， 以便与筛选出他对什么梗感兴趣，进而更加准确的为他投放内容或者广告。
如果使用云计算的方式来完成的话，那么需要在程序搜集到信息之后，把虽有信息先上传到服务器中，然后由云服务器来完成算法，计算和识别出用户的兴趣爱好，消费倾向等，服务器根据算出的结论再进一步的为他投放内容和广告。
如果是使用边缘计算来完成，那么程序在搜集完信息之后就直接自己计算和识别出用户的兴趣爱好，服务器只需要给指定想给哪些用户投放内容和广告， 程序就可以直接完成投放。 在整个过程中，服务器没有参与搜集信息和计算，服务器只知道最后的结果， 没有过程的数据。
云计算的不足
在大多数场景中需要计算庞大的的数据并且得到即时的反馈，这些场景开始就暴露云计算的不足。主要是体现在以下这几点：
大数据的传输问题：
据统计， 到 2020 年， 每个人每天平均将产生 1.5GB 的数据， 随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，以中心服务器为节点的云计算可能就会遇到带宽瓶颈。
数据处理额即时性：
据统计，无人驾驶汽车每秒产生 1GB 的数据，波音 787 每秒产生的数据超过5GB；2020年我国的数据存储量达到了 39zb， 其中30% 的数据来自互联网设备的接入，海量的数据的即时处理可能使得云计算力不从心。
隐私及能耗的问题：
云计算将身体可穿戴，医疗，工业制造等设备采集的隐私数据传输到数据中心的路径比较长，容易导致数据丢失或者信息泄漏等风险；数据中你的高负载导致的高能耗也是数据中心管理规划的一个核心的问题。
边缘计算的优点
从上面的 云计算的 不足中可以得到相比较于云计算， 边缘计算有以下的优势：
- 更多的节点来负载能量，使得数据传输速度更快。
- 更靠近终端设备，传输更加安全，数据处理更加即时。
- 更分散的节点相比较云计算故障所产生的影响更小，还解决了设备散热问题