行測常識判斷考點(diǎn)范圍很廣，一般包括政治、法律、經(jīng)濟(jì)、人文、地理、科技、生活等方面，需要小伙伴們長時間不間斷的積累。今天公考通（www.jinglongming.com）給大家?guī)淼某ＷR相關(guān)考點(diǎn)是什么是：邊緣計算。

　　邊緣計算，是一種分散式運(yùn)算的架構(gòu)。在這種架構(gòu)下，將應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)資料與服務(wù)的運(yùn)算，由網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)，移往網(wǎng)絡(luò)邏輯上的邊緣節(jié)點(diǎn)來處理。

　　或者說，邊緣運(yùn)算將原本完全由中心節(jié)點(diǎn)處理大型服務(wù)加以分解，切割成更小與更容易管理的部分，分散到邊緣節(jié)點(diǎn)去處理。

　　邊緣節(jié)點(diǎn)更接近于用戶終端裝置，可以加快資料的處理與傳送速度，減少延遲。

　　邊緣計算涵蓋非常廣泛的技術(shù)，包括點(diǎn)對點(diǎn)、網(wǎng)格計算、霧計算、區(qū)塊鏈和內(nèi)容傳輸網(wǎng)絡(luò)（CDN），邊緣計算在移動領(lǐng)域深受歡迎，現(xiàn)在幾乎遍及各行各業(yè)。

　　邊緣計算和云計算的關(guān)系

　　在很多情況下，邊緣計算和云計算是共生關(guān)系。

　　隨著物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，未來將會出現(xiàn)數(shù)據(jù)大爆炸的狀況。完全依賴云計算來進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和處理，將會造成巨大的網(wǎng)絡(luò)延遲。

　　邊緣計算將數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理能夠有效減少數(shù)據(jù)的傳輸和處理，但通過云計算的遠(yuǎn)程存儲仍然至關(guān)重要。

　　云計算承載著業(yè)界的厚望。

　　業(yè)界曾普遍認(rèn)為，未來計算功能將完全放在云端。但是隨著接入設(shè)備的增長，在傳輸數(shù)據(jù)、獲取信息時，帶寬越來越捉襟見肘，尤其是隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，云計算在應(yīng)對聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和智能設(shè)備增長的大潮下逐漸不能滿足需求。搭配了分布式的邊緣計算之后，通過智能路由等設(shè)備和技術(shù)，在不同設(shè)備之間傳輸數(shù)據(jù)可以有效減少網(wǎng)絡(luò)流量，降低數(shù)據(jù)中心的負(fù)荷。

　　邊緣計算發(fā)展簡史

　　邊緣計算的起源可以追溯到上個世紀(jì)90年代。

　　當(dāng)時Akamai公司推出了內(nèi)容傳送網(wǎng)絡(luò)（CDN），該網(wǎng)絡(luò)在接近終端用戶設(shè)立了傳輸節(jié)點(diǎn)。這些節(jié)點(diǎn)能夠存儲緩存的靜態(tài)內(nèi)容，如圖像和視頻等。邊緣計算通過允許節(jié)點(diǎn)執(zhí)行基本的計算任務(wù)來進(jìn)一步理解這一概念。

　　1997年，計算機(jī)科學(xué)家Brian Noble演示了移動技術(shù)如何將邊緣計算用于語音識別，兩年后這種方式也被用來延長手機(jī)電池的壽命。當(dāng)時這一過程被稱為“cyber foraging”，這也是蘋果的Siri和Google的語音識別的工作原理。

　　1999年出現(xiàn)了點(diǎn)對點(diǎn)計算（peer-to-peer computing），隨著2006年亞馬遜公司發(fā)布了EC2服務(wù)的發(fā)布，云計算正式問世，自此以后各大規(guī)模的企業(yè)紛紛采用云計算。

　　2009年發(fā)布了移動計算匯總的基于虛擬機(jī)的Cloudlets案例詳細(xì)介紹了延遲與云計算之間的端到端關(guān)系。該文提出了兩級架構(gòu)的概念：第一級是云計算基礎(chǔ)設(shè)施，第二級是由分布式云元素構(gòu)成的cloudlet。這是現(xiàn)代邊緣計算的很多方面的理論基礎(chǔ)。

　　2012年思科推出了旨在提升物聯(lián)網(wǎng)可擴(kuò)展性的分布式云計算基礎(chǔ)設(shè)施“霧計算”。

　　霧計算的概念中有很多是目前我們理解的邊緣計算的理念，包括純分布式系統(tǒng)，如區(qū)塊鏈、點(diǎn)對點(diǎn)或混合系統(tǒng)，其中比較典型的是AWS的Lambda@Edge、Greengrass和Microsoft Azure IoT Edge，邊緣計算目前已經(jīng)成為推動采用物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)。

　　邊緣計算的可擴(kuò)展性和彈性

　　邊緣計算的分布式架構(gòu)意味著隨著延遲的降低，它能夠提高彈性，降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，并且更加容易實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展。

　　邊緣計算的數(shù)據(jù)處理從數(shù)據(jù)源就已經(jīng)開始了，一旦完成了數(shù)據(jù)處理，只需要發(fā)送需要進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)。這大大減少了組網(wǎng)需求和集中式服務(wù)的瓶頸。

　　此外對于其他的邊緣位置或者在設(shè)備上緩存數(shù)據(jù)的潛力，用戶可以避免中斷并提高系統(tǒng)的彈性。這減少了擴(kuò)展集中式服務(wù)的需求，因?yàn)樗鼈冃枰幚淼牧髁肯鄬^少，可以節(jié)省成本、降低設(shè)備復(fù)雜性和管理。

　　邊緣計算的未來

　　邊緣計算將會如何發(fā)展呢？

　　隨著越來越多的終端用戶通過邊緣計算來提高性能、功能，我們將會看到邊緣計算的爆炸式增長。

　　邊緣計算可加速數(shù)據(jù)流生成，包括毫無延遲的實(shí)時數(shù)據(jù)處理。智能應(yīng)用程序和設(shè)備得以在數(shù)據(jù)創(chuàng)建之時進(jìn)行即時相應(yīng)，從而減少延遲時間。這對自動駕駛汽車等技術(shù)及企業(yè)發(fā)展來說至關(guān)重要。

　　邊緣計算可在來源附近就地高效地處理大量數(shù)據(jù)，減少Internet帶寬使用。成本得以縮減的同時，還可確保遠(yuǎn)程應(yīng)用程序的高效使用。

　　此外，用戶無需將數(shù)據(jù)傳輸至公有云即可處理數(shù)據(jù)，從而提高了敏感數(shù)據(jù)的安全性。

　　邊緣計算不僅可以解決聯(lián)網(wǎng)設(shè)備自動化的問題，且對數(shù)據(jù)傳輸量的要求降低，能夠在云計算的基礎(chǔ)上消除數(shù)據(jù)存儲及數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的高速發(fā)展，邊緣計算作為其關(guān)鍵技術(shù)也將會獲得巨大的成功。

　　刷題鞏固

　　邊緣計算指的是在網(wǎng)絡(luò)邊緣結(jié)點(diǎn)來處理、分析數(shù)據(jù)。邊緣結(jié)點(diǎn)指的就是在數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭和云中心之間任一具有計算資源和網(wǎng)絡(luò)資源的結(jié)點(diǎn)。根據(jù)上述信息判斷，下列關(guān)于邊緣計算的說法不正確的是_______。

　　A、手機(jī)可以看作人與云中心之間的邊緣結(jié)點(diǎn)

　　B、采用邊緣計算會增加網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量

　　C、采用邊緣計算可以減少能源的消耗

　　D、采用邊緣計算可以減少響應(yīng)時間

　　解析

　　本題考查科技常識。

　　邊緣計算指的就是在數(shù)據(jù)產(chǎn)生源附近分析、處理數(shù)據(jù)，這樣能夠減少請求響應(yīng)時間、提升電池續(xù)航能力、減少網(wǎng)絡(luò)帶寬同時保證數(shù)據(jù)的安全性和私密性。

　　A項(xiàng)正確，根據(jù)邊緣節(jié)點(diǎn)的定義，手機(jī)是人（數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭）和云中心之間具有計算資源和網(wǎng)絡(luò)資源的智能終端，可以看作人和云中心的邊緣節(jié)點(diǎn)。

　　B項(xiàng)錯誤，由于邊緣計算的數(shù)據(jù)不需要全部傳輸?shù)皆贫耍瑴p少了智能設(shè)備和數(shù)據(jù)中心傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，所以邊緣計算會減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量。

　　C項(xiàng)正確，部分計算任務(wù)從云端卸載到邊緣之后，可以減少網(wǎng)絡(luò)傳輸和多級轉(zhuǎn)發(fā)帶來的帶寬和時延損耗，故邊緣計算可以減少能源的消耗。

　　D項(xiàng)正確，由于數(shù)據(jù)大多是在邊緣結(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理和分析，而不是在遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)中心或云端進(jìn)行，減少了傳輸時間，有效地降低了延遲。

　　本題為選非題，故正確答案為B。

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