报考边缘计算工程师

边缘计算是一种分布式计算框架，它使企业应用程序更接近数据源。这些数据来源包括本地边缘服务器和物联网（IoT）设备。

边缘计算的一些最大驱动因素包括，客户追求更好的性能，以及要求缩短交易时间。因此，使这些企业应用程序接近数据是有优势的，比如能够减少延迟和更快分析。

目录

1. 边缘计算公司是做什么的？

2. 顶级计算公司

亚马逊云 科技

微软Azure

ClearBlade

戴尔技术

EdgeConneX

章节

3. 如何比较边缘计算公司

4. 选择一家边缘计算公司

边缘计算公司不断地提供解决方案，来满足人们对边缘计算的需求，这些需求都是因像延迟、带宽、隐私和自主性这样的因素而触发的。在应用程序对实时数据的需求中，增强现实技术和虚拟现实技术（AR和VR）以及自动驾驶 汽车 技术，都为边缘计算提供商提供了重点研究领域。

这些公司还通过定制解决方案，提高带宽使用和可用性，提供因物联网设备普及导致的带宽使用增加的解决方案。他们还为网络中的用例创建了解决方案，在这些网络之中，即便与云端的连接断开了，传感器和制动器之间仍有望进行自主操作。

除了VR和AR之外，边缘计算公司还提供诸如智能家居、云 游戏 、虚拟化无线局域网（vRAN）和5G、智能电网、预测性维护和远程监控等使用案例。

亚马逊云 科技 将数据分析、处理和存储都部署得更接近终端，使用户能够在AWS数据中心之外也能部署工具和API环境。

通过Amazon边缘服务，用户可以创建能够高性能应用程序，这些应用程序可以在接近数据生成的位置就进行处理。最终实现智能化、实时响应和极低的延迟。

· Amazon允许用户只构建一次应用程序，就将其同时部署在边缘和云端上。作为完全管理的服务，Amazon将云服务、基础设施和工具扩展到任何本地数据中心或协同定位区域，为终端用户提供了从云端到边缘的整体一致性。

· 边缘Amazon，使用户能够解锁深度和广泛的边缘使用功能。用户可以实现为特定用例去创建功能，如混合云、物联网、5G和工业机器学习。超过200个集成的设备服务为用户提供了广泛的选择，以快速部署边缘应用程序，并有效地扩展到数十亿个设备。

· Amazon基础设施可以帮助客户维护从云计算到边缘环境的高标准的安全性和法规遵从性。这使得用户能够可靠地存储和处理需要处于边缘或保留在本地部署的数据。

定价：您可以使用Amazon定价计算器生成估价或联系Amazon以获得更多定价信息。

通过Azure Stack Edge，微软提供了一种托管服务，将Azure的计算、智能和存储放到了边缘。因此，Azure Stack Edge适用于机器学习的边缘，边缘到云网络的数据传输，以及边缘和物联网解决方案。

Azure Stack Edge允许用户运行边缘来计算工作负载，并通过在人工智能（AI）和物联网工作负载的边缘环境中使用计算和硬件加速的机器学习来提供快速分析。

· Azure Stack Edge用户可以通过硬件加速的人工智能和ML来分析他们的数据，以获得快速、可执行的分析。他们可以在Azure或通过Azure认知服务中创建和训练机器学习模型，并使用NVIDIA TP4 GPU或Intel VPU在本地加速结果。用户还可以将数据子集上传到完整的数据集到云端以保留模型，从而使他们的边缘设备更加智能。

· Azure Stack Edge支持对Azure的优化数据传输，同时保持对文件的本地访问。

Azure Stack Edge价格：最低Azure Stack Edge Pro2（不包含运费）402美元，其他的Azure Stack Edge Pro，ProR，和MiniR的价格都高于Pro2。请访问Azure Stack Edge定价页面来获取自定义定价信息。

ClearBlade是一家边缘计算公司，使企业能够快速实时地设计和运行可扩展的和鲁棒的物联网应用程序。无论是在本地、云端中还是在边缘，ClearBlade都能安全平稳运行。它可以帮助企业实时、大规模地消费、分析、调整，做出数据决策。

此外，通过充分利用本地计算、人工智能和可与任何企业系统集成的单一平台的可操作的可视化，用户可以最大限度地发挥他们位于边缘的数据的影响。

· ClearBlade为安全而构建，为其客户提供API访问的身份验证、授权和加密。这一点也扩展到令牌和证书。

· ClearBlade通过MQTT、套接字和REST为用户提供连接。它还充分利用了预构建模式，特别是为Zigbee（低功耗局域网协议）、BLE（低功耗蓝牙模块）和Thread等技术。

· 客户无需担心互联网连接中断的影响，因为设备会继续进行实时运行，保持100%的正常运行时间。

· 无论用户是选择为客户开发独立的边缘应用程序，还是选择在云端上进行开发然后推送到边缘，CleerBlade都能确保代码随处可用。

定价：虽然ClearBlade提供了演示，但需要联系该公司才能获取定制化价格信息。

戴尔技术充分利用一系列的计算、存储和网络功能来连接几乎任何边缘部署。

戴尔提供了戴尔边缘网关、VxRail超聚合基础设施（HCI）和由英特尔至强处理器驱动的戴尔EMC PowerEdge服务器。并且，该公司还有边缘计算管理和编制功能。

戴尔在许多行业都有边缘解决方案，其中包括制造业、数字城市、零售、医疗保健、公用事业和交通运输等行业。

· 戴尔技术公司希望通过确保边缘的操作环境来为客户简化边缘。当用户进行扩展时，戴尔技术就将数据管理和操作进行整合和简化，因为扩张时，需要权衡的往往是效率和简洁性。同时，戴尔还可以帮助用户控制环境延迟的限制。

· 戴尔帮助客户战略性地达成他们的边缘政策，并进行环境评估，以创建有效的计划，来产生可操作的分析结果。

· 戴尔提供了简化和整合信息、操作技术的解决方案，以帮助用户轻松地扩展其能力。

定价：戴尔技术公司尚未公布他们的价格体系，需联系戴尔公司获取定制化报价。

EdgeConneX是一家全球数据中心提供商，它负责创建和运营有效的、高度接近的特制化的数据中心，而这些数据中心是根据世界任何地方任何部署条件下最佳功率、大小和位置的需求来定制的。

此外，EdgeConneX在30多个市场中运营着至少40个数据中心，服务的市场范围从超本地到超大规模皆有，这些市场对公司客户来说是至关重要的。

· 提供减少延迟的解决方案，并帮助客户靠近消费者、云服务、网络、物联网设备或企业。

· 通过为每个机架提供高达30kW的高密度电源，为服务器和应用程序提供高水平的容量和效率。

· 通过EdgeOS，用户使用一个特殊的自我管理应用程序，使得所有数据中心操作层面对其都具可见性。

· 优化数字内容的交付和分发，以确保有效的受众体验，从而获得更好的受众保留率和客户采用率，最终有助于将高价值的数字内容货币化。

· EdgeConneX积极参与用户合作，提供超低延迟解决方案，范围从增强现实、虚拟现实、自动驾驶 汽车 到5G和物联网。

定价：请联系EdgeConneX以获得准确的价格信息。

Secion坚持新型DevOps原则，为工程师提供灵活性和操控性，在任何工作负载下、任何地点都可运行。该平台采用基于容器的方法来实现HTTP流量交付，并拥有庞大的边缘计算模块库。这些边缘计算模块库具有高性能和高可用性，可沿着边缘连续体在任意地方部署。

用户可以构建或使用他们自己的边缘容器，因为Section能帮助他们在不停机的情况下，部署现有的容器化应用程序到边缘。

· 使用Section，用户可以像部署到单个Kubernetes cluster一样，轻松地部署到多个边缘位置。Kubernetes边缘界面通过提供一个与Kubernetes一致的界面，来帮助管理和部署工作负载到Section全球边缘云中。

· Section的自适应边缘引擎通过其自动和优化的扩展和部署分布式边缘应用程序，实现了低资源消耗和高性能。因此，Section用户可以控制成本、性能、部署和边缘处的扩展情况。

· Section充分利用了可组合的边缘云，其中包含与供应商无关的基础设施提供商网络。这帮助用户实现巨大规模，确保了覆盖范围，也保证了可靠性和灵活性。

定价：供应商已经在他们的定价页面上展示了定价模式，但您需要联系该公司，才能获得适合用例的报价。

如果要确定哪家边缘计算提供商最适合，充分考虑业务目标和需求是至关重要的。而这些问题恰应通过正确的边缘解决方案来解决。然而，在单一企业的投资组合中，往往可能有多个边缘解决方案可供选择。

因此，在涉及在多个解决方案间取舍时，应确保它们之间是否互补，而不是相互重叠。并且，鉴于停机成本高昂，所以还应考虑所选解决方案的可靠性和可用性。

其他注意事项：提供商处理延迟的方式，客户服务和售后支持，以及预算与解决方案选择范围之间的对比。

本文系社区志愿者翻译自美国 科技 媒体Enterprise Networking Planet投稿，仅代表作者个人观点，与边缘计算社区立场无关。

什么是边缘计算在解释边缘计算前，我们先研究研究地球上一种奇怪的生物——章鱼。有研究人员感慨，“章鱼就像外星生物。”这是因为章鱼有很多区别于其他动物的地方。一个明显的特点是60%的神经元分布在八条腿上。一个大脑+多个小脑的分布式方式，让章鱼在捕猎时动作异常灵敏。边缘计算与章鱼神经元分布方式十分相似。它可以在网络的边缘侧，为应用开发者和服务提供商提供云服务和IT环境服务。目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽一种技术的诞生，往往是为了解决某一种问题，边缘计算也一样。传统云计算模式下，存在高延迟、网络不稳定和低带宽等问题。如果将部分或者全部处理程序，迁移到离用户较近的地点，便能解决这些问题，提高数据传输效率和稳定性。边缘计算能干什么？随着互联网的发展，数据量越来越大，如果将海量的数据，传输到云计算中心，并产生决策，显然不太现实。这时候边缘计算就能体现它的优势，数据不再需要传输到遥远的云端，在边缘侧就能解决。边缘计算典型的应用领域：CDN、物联网（车联网）、区块链。

姓名：王映中 学号：20181214025 学院：广研院 转自 【嵌牛导读】通过对边缘计算概念、典型应用场景、研究现状及关键技术等系统性的介绍，认为边缘计算的发展还处在初级阶段，在实际的应用中还存在很多问题需要解决研究，包括优化边缘计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服务。 【嵌牛鼻子】边缘计算应用、现状及挑战 【嵌牛提问】边缘计算能解决哪些问题 【嵌牛正文】 1 边缘计算的概念 对于边缘计算，不同的组织给出了不同的定义。美国韦恩州立大学计算机科学系的施巍松等人把边缘计算定义为：“边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模式，边缘计算中边缘的下行数据表示云服务，上行数据表示万物互联服务”。边缘计算产业联盟把边缘计算定义为：“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开发平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求”。 因此，边缘计算是一种新型计算模式，通过在靠近物或数据源头的网络边缘侧，为应用提供融合计算、存储和网络等资源。同时，边缘计算也是一种使能技术，通过在网络边缘侧提供这些资源，满足行业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。 边缘计算的体系架构 边缘计算通过在终端设备和云之间引入边缘设备，将云服务扩展到网络边缘。边缘计算架构包括终端层、边缘层和云层。图展示了边缘计算的体系架构。接下来我们简要介绍边缘计算体系架构中每层的组成和功能。（1）终端层 终端层是最接近终端用户的层，它由各种物联网设备组成，例如传感器、智能手机、智能车辆、智能卡、读卡器等。为了延长终端设备提供服务的时间，则应该避免在终端设备上运行复杂的计算任务。因此，我们只将终端设备负责收集原始数据，并上传至上层进行计算和存储。终端层连接上一层主要通过蜂窝网络。 （2）边缘层 边缘层位于网络的边缘，由大量的边缘节点组成，通常包括路由器、网关、交换机、接入点、基站、特定边缘服务器等。这些边缘节点广泛分布在终端设备和云层之间，例如咖啡馆、购物中心、公交总站、街道、公园等。它们能够对终端设备上传的数据进行计算和存储。由于这些边缘节点距离用户距离较近，则可以为运行对延迟比较敏感的应用，从而满足用户的实时性要求。边缘节点也可以对收集的数据进行预处理，再把预处理的数据上传至云端，从而减少核心网络的传输流量。边缘层连接上层主要通过因特网。 （3）云层 云层由多个高性能服务器和存储设备组成，它具有强大的计算和存储功能，可以执行复杂的计算任务。云模块通过控制策略可以有效地管理和调度边缘节点和云计算中心，为 用户提供更好的服务。 边缘计算的优势 边缘计算模型将原有云计算中心的部分或全部计算任务迁移到数据源附近，相比于传统的云计算模型，边缘计算模型具有实时数据处理和分析、安全性高、隐私保护、可扩展性强、位置感知以及低流量的优势。 （1）实时数据处理和分析。将原有云计算中心的计算任务部分或全部迁移到网络边缘，在边缘设备处理数据，而不是在外部数据中心或云端进行；因此提高了数据传输性能，保证了处理的实时性，同时也降低了云计算中心的计算负载。 （2）安全性高。传统的云计算模型是集中式的，这使得它容易受到分布式拒绝服务供给和断电的影响。边缘计算模型在边缘设备和云计算中心之间分配处理、存储和应用，使得其安全性提高。边缘计算模型同时也降低了发生单点故障的可能性。 （3）保护隐私数据，提升数据安全性。边缘计算模型是在本地设备上处理更多数据而不是将其上传至云计算中心，因此边缘计算还可以减少实际存在风险的数据量。即使设备受到攻击，它也只会包含本地收集的数据，而不是受损的云计算中心。 （4）可扩展性。边缘计算提供了更便宜的可扩展性路径，允许公司通过物联网设备和边缘数据中心的组合来扩展其计算能力。使用具有处理能力的物联网设备还可以降低扩展成本，因此添加的新设备都不会对网络产生大量带宽需求。 （5）位置感知。边缘分布式设备利用低级信令进行信息共享。边缘计算模型从本地接入网络内的边缘设备接收信息以发现设备的位置。例如导航，终端设备可以根据自己的实时位置把相关位置信息和数据交给边缘节点来进行处理，边缘节点基于现有的数据进行判断和决策。 （6）低流量。本地设备收集的数据可以进行本地计算分析，或者在本地设备上进行数据的预处理，不必把本地设备收集的所有数据上传至云计算中心，从而可以减少进入核心网的流量。 2 边缘计算的典型应用 边缘计算在很多应用场景下都取得了很好的效果。本节中，我们将介绍基于边缘计算框架设计的几个新兴应用场景，部分场景在欧洲电信标准化协会（ETSI）白皮书中进行了讨论，如视频分析和移动大数据。还有一些综述论文介绍了车辆互联、医疗保健、智能建筑控制、海洋监测以及无线传感器和执行器网络与边缘计算结合的场景。 （1）医疗保健。 （2）视频分析。 （3）车辆互联。 边缘计算可以为这一需要提供相应的架构、服务、支持能力，缩短端到端延迟，使数据更快地被处理，避免信号处理不及时而造成车祸等事故。一辆车可以与其他接近的车辆通信，并告知他们任何预期的风险或交通拥堵。 3 边缘计算现状和关键技术 目前，边缘计算的发展仍然处于初期阶段。随着越来越多的设备联网，边缘计算得到了来自工业界和学术界的广泛重视和一致认可。本节中，我们主要从工业界和学术界的角度介绍边缘计算的现状。 工业界 在工业界中，亚马逊、谷歌和微软等云巨头正在成为边缘计算领域的 领 先 者 。亚 马 逊 的 AWS Greengrass 服务进军边缘计算领域 ，走在 了 行 业 的 前 面 。AWS Greengrass 将 AWS 扩展到设备上，这样本地生成的数据就可以在本地设备上处理。微软在这一领域也有大动作，该公司计划未来 4 年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。谷歌宣布了2款新产品，意在帮助改善边缘联网设备的开发。 分别是硬件芯片Edge张量处理单元（TPU）和软件堆栈 Cloud 物联网（IoT）Edge。涉足边缘计算领域的并不只是这3大云巨头。2015年，思科、ARM、英特尔、微软、普林斯顿大学联合成立了开放雾计算（OpenFog）联盟；2016年11月30日，在北京正式成立了产学研结合的边缘计算产业合作平台，推动运行技术（OT）和信息与通信技术（ICT）产业开放协作，引领边缘计算产业蓬勃发展，深化行业数字化转型。 学术界 学术界也展开了关于边缘计算的研究，边缘计算顶级年会电气和电子工程师协会/国际计算机协会边缘计算研讨会、IEEE 国际分布式计算系统会议、国际计算机通信会议等重大国际会议都开始增加边缘计算的分会和专题研讨会。涉及主要关键技术及研究热点如下： （1）计算卸载。计算卸载是指终端设备将部分或全部计算任务卸载到资源丰富的边缘服务器，以解决终端设备在资源存储、计算性能以及能效等方面存在的不足。计算卸载的主要技术是卸载决策。卸载决策主要解决的是移动终端如何卸载计算任务、卸载多少以及卸载什么的问题。根据卸载决策的优化目标将计算卸载分为以降低时延为目标、以降低能量消耗为目标以及权衡能耗和时延为目标的3种类型。 （2）移动性管理。边缘计算依靠资源在地理上广泛分布的特点来支持应用的移动性，一个边缘计算节点只服务周围的用户。云计算模式对应用移动性的支持则是服务器位置固定，数据通过网络传输到服务器，所以在边缘计算中应用的移动管理是一种新模式。 4 挑战 目前边缘计算已经得到了各行各业的广泛重视，并且在很多应用场景下开花结果；但边缘计算的实际应用还存在很多问题[5]需要研究。本文中，我们对其中的几个主要问题进行分析，包括优化边缘计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服务。 （1）优化边缘计算性能。在边缘计算架构中，不同层次的边缘服务器所拥有的计算能力有所不同，负载分配将成为一个重要问题。成本分析需要在运行过程中完成、分发负载之间的干扰和资源使用情况，都对边缘计算架构提出了挑战。 （2）安全性。边缘计算的分布式架构增加了攻击向量的维度，边缘计算客户端越智能，越容易受到恶意软件感染和安全漏洞攻击。在边缘计算架构中，在数据源的附近进行计算是保护隐私和数据安全的一种较合适的方法。 （3）互操作性。边缘设备之间的互操作性是边缘计算架构能够大规模落地的关键。不同设备商之间需要通过制定相关的标准规范和通用的协作协议，实现异构边缘设备和系统之间的互操作性。 （4）智能边缘操作管理服务。网络边缘设备的服务管理在物联网环境中需要满足识别服务优先级，灵活可扩展和复杂环境下的隔离线。