云计算会被边缘计算取代吗?不能单纯看前者是否会被后者粗暴地取代!首先，计算是什么意思?它是一系列动作的统称，比如说采集、识别、分类、结果呈现等等。或者你可以简单的理解为处理或者服务，那么如果把云计算理解为提供服务的一种方式，这种服务的方式，其实是把很多的资源集中起来，形成一个共享资源池，这种资源池也可以叫“云”。
所以云计算的一大优势也就是资源共享，数据集中处理，可以节约资源，与之相对如果把数据在近端处理掉，那就是边缘计算了，所谓数据近端处理，其实就是让数据处理更加靠近数据源，哪里产生数据就靠近哪处理。边缘计算则是指在物或数据源头的一侧，采用网络、存储、计算、应用核心能力于一体的开放平台，就近提供最近端服务，而针对数据量极大的情况，边缘计算更为适用。雾计算介于边缘计算与云计算之间，雾计算是比云计算更靠近地面的云，可以把一些云不需要的数据之间在这一层进行存储和处理，可以减少了云的压力，进而提高传输速度降低了时延。
边缘计算是云计算的补充和延伸。云计算是人和计算设备的互动，而边缘计算则属于设备与设备之间的互动，最后再间接服务于人。边缘计算可以处理大量的即时数据，而云计算最后可以访问这些即时数据的历史或者处理结果并做汇总分析。
啥是云计算?
近年来，随着边缘计算技术的崛起，边缘智能相关的场景应用拓展也成为科技公司争相展现技术创新和商业价值的路径，各种边缘AI的解决方案亦应运而生，如华为云智能边缘平台IEF，一站式端云协同多模态AI开发平台HiLens。
那边缘计算是什么，和云计算的区别是什么?让我们今天一起来聊一聊!
云计算(Cloud Computing)是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。通俗的讲，云，是网络、互联网的一种比喻说法，即互联网与建立互联网所需要的底层基础设施的抽象体。“计算”指的是一台足够强大的计算机提供的计算服务(包括各种功能，资源，存储)。
“云计算”可以理解为：通过互联网可以使用足够强大的计算机为用户提供的服务，这种服务的使用量可以使用统一的单位来描述。云计算是一种把各种资源池化后，提供给上层使用，能够按需付费，按量使用的一种服务模式。
打个比方，“云”是一个庞大的资源池，你按需购买，云可以像自来水、电、煤气那样计费。像自来水，像煤气一样成为公共的基础设施，像电网一样为大家提供运算服务。你不用担心，这些资源的产生、输送和维护，因为这些都会有专门的工作人员来操作，使用者不需要更多的担心。
云计算其实还有狭义云计算和广义云计算两种概念：
• 狭义云计算：指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。
• 广义云计算：指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT、软件、互联网相关，也可是其他服务。
云计算的优势
云计算更多偏向于服务管理和业务自动运营，用户只需要申请自己所需要的资源，不需要担心底层资源如何按需使用，按量付费，无处不在的网络接入可以让业务快速部署，自动化运营。
通常来说，我们把云计算分为4类云计算部署模式：
• 私有云(Private Cloud)
企业利用自有或租用的基础设施资源自建的云
• 社区云/行业云(Community cloud)
为特定社区或行业所构建的共享基础设施的云
• 公有云(Public cloud)
出租给公众的大型的基础设施的云
• 混合云(Hybrid cloud)
由两种或两种以上部署模式组成的云
相信到这里大家应该对云计算有了一些了解，那什么又是边缘计算?与云计算的区别又是什么呢?
边缘计算正处于技术的研究热点期，各大厂商、科研机构正在制定标准和规范，虽未达成共识，但国内外已形成多个产业联盟，大力推动边缘计算的标准和技术进步。
啥是边缘计算?
边缘计算是继分布式计算、网格计算、 云计算之后的又新型计算模型,是以云计算为核心,以现代通信网络为途径,以海量智能终端为前沿,集云、网、端、智四位一体的新型计算模型。
边缘计算(Edge computing)是相对云计算而言的，它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中，而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。边缘计算又被叫做分布式云计算、雾计算或第四代数据中心。
边缘计算不仅是新计算模式、新技术架构、新产业平台、新生态体系，也是“四维一体”，通过在网络边缘侧汇聚网络、计算、存储、应用、智能等五类资源及能力，提高服务性能(提速)、开放控制能力(敏捷)，提升用户体验，从而激发类似于移动互联网生态的新模式和新应用。
其实很多人把边缘计算比作章鱼:边缘计算类似于八爪鱼的那些小爪子，一个爪子就是一个小型的机房，靠近具体的实物。云计算则像是天上的云，看得见摸不着，类似章鱼的大脑。
目前对边缘计算研究主要聚焦两大类关键技术方向,一个是原生性技术(目前以计算迁移、边缘智能为代表),一个是融合性技术(边缘计算+区块链、算网融合等)
边缘计算的应用场景
边缘计算的设备包括民用、商用、工业、军工等领域的终端应用产品，如笔记本电脑、平板电脑、智能手机、智能家居、无人驾驶汽车、ATM机、摄像头、红绿灯、发电机、无人机或各类型的传感器等。边缘设备只会往云计算中心发送处理过后的有用信息并自动删除无用数据，从而减轻网络传输压力以及节省企业在云计算中心的存储成本费用。边缘计算是云计算的重要补充，是新一代的分布式计算,符合“去中心化”的理念。
边缘计算与5G结合使用可以帮助遇到突发且持续的流量激增情况的网络解决带宽、速度和安全问题。
预测性维护，边缘计算解决方案在那些高价值资产下跌时会造成巨大损失的行业尤其受欢迎。
远程劳动力支持，疫情使许多企业迅速开展远程工作，这也被证明是边缘计算的一种理想用例。
零售/商业优化，随着B2C和B2B的行业组织在疫情期间提高其数字销售能力，边缘计算可以提供更低的延迟和更大的可扩展性。
联合学习，当人工智能技术嵌入物联网(IoT)端点、网关和其他设备时，边缘人工智能就会发生。它为从智能手机、智能音箱到汽车传感器以及监控摄像头的一切事物提供动力。
医疗创新，许多医疗保健问题与边缘计算减少应用程序延迟的能力相匹配。在生死攸关的情况下，医疗机构可以在本地存储和处理数据，而不是依赖于集中式云服务。
边缘计算和云计算又有何区别?
这两者都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是，这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。
如果说物联网的核心是让每个物体智能连接、运行，那么边缘计算就是通过数据分析处理，实现物与物之间传感、交互和控制。“边缘计算”作为一种将计算、网络、存储能力从云延伸到物联网网络边缘的架构，遵循“业务应用在边缘，管理在云端”的模式。
5G带动的边缘计算场景使得通信网络更加去中心化，需要在网络边缘部署小规模或者便携式数据中心，进行终端请求的本地化处理，以满足 URLLC和 MIoT的超低延时需求5G的三大应用场景决定了大量的5G业务不是由核心网后端的云平台来处理，而是由处于网络边缘的本地数据中心来处理。因此，5G的发展将会推动边缘数据中心的发展，大量部署在网络边缘的小规模或者便携式数据中心将不断涌现。
目前物联网设备的数量正在激增，估计今年设备数量在全世界能达到500亿，并且电网巡检的市场是巨大的，而整个物联网市场在万亿级别甚至更高。
数据量非常大，设备非常多，智能化要求高，包括带宽、延迟、本地组网等。由于云计算的初始设计并没有考虑到这些，因此很难支撑这样数量级的网络连接。另外，如果单纯采用端计算，计算资源将非常有限，能耗也非常有限。由此，一种新的计算模式——边缘计算就衍生出来了。
业界对于边缘计算有不同的定义，大家也有不同的看法。一般地，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，就近提供本地化服务。应用程序在边缘侧执行，在节省带宽的情况下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要求。
边缘计算与云计算是互补的关系。因为边缘计算需要大量的存储，并且对时间并不敏感，比如在100毫秒以上的延迟也可以满足。而现在的云计算，已在消费互联网中得到了广泛的应用，如果云计算向工业互联网场景挺进，能将延迟缩小到10毫秒左右或者更低。
2013年中国国内云计算市场大约只有47亿人民币，当时大家认为每年增速在50%左右，而实际上，2013年-2019年平均增速达到75%以上。而边缘计算，预计到2025年，大概50%以上的数据会在边缘侧进行分析、处理、存储。其未来发展，我们认为他会和云计算有同样的发展道路。工业场景的软件化是必然的趋势，但正处在从2016年开始的起步阶段，其发展空间是非常大的。
边缘计算可以提供更稳定的解决方案，在弱网、弱电环境下提供高可用性的服务;并且，其实时响应基本上能达到毫秒级的延迟，这对工业场景是非常重要的;再加上边缘计算在边缘侧处理数据会更加经济，带宽成本会降低，也更安全。
所以，边缘计算是云计算的补充和延伸。云计算是人和计算设备的互动，而边缘计算则属于设备与设备之间的互动，最后再间接服务于人。边缘计算可以处理大量的即时数据，而云计算最后可以访问这些即时数据的历史或者处理结果并做汇总分析。
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