边缘计算发论文 一文读懂边缘计算和云计算的演变

虽然边缘计算和云计算通常被视为相互排斥的方法，但更大的物联网项目通常需要将两者结合起来。为了了解今天的物联网愿景以及边缘计算和云计算的互补特征，我们想回到过去，看看它们近几十年来的演变。

边缘计算的起源可以追溯到1990 年代，当时 推出了内容分发网络 (CDN)。当时的想法是在地理位置上更接近最终用户的位置引入节点，以交付图像和视频等缓存内容。

1997 年，在他们的工作“Agile -aware for ”中，Nobel 等人。演示了在资源受限的移动设备上运行的不同类型的应用程序（网络浏览器、视频和语音识别）如何将某些任务卸载到功能强大的服务器（代理）。目标是减轻计算资源的负载。并且，正如在后来的工作中所建议的那样，提高移动设备的电池寿命。例如，今天，谷歌、苹果和亚马逊的语音识别服务以类似的方式工作。2001年，关于普适计算， 等人。在他们的论文“普适计算：愿景和挑战”中概括了这种方法。

2001 年，可扩展和分散的分布式应用程序使用了不同的对等（所谓的分布式哈希表）覆盖网络。这些自组织覆盖网络可实现高效且容错的路由、对象定位和负载平衡。此外，这些系统还可以利用互联网中底层物理连接的网络邻近性，从而避免对等点之间的长距离连接。这不仅降低了整体网络负载，还改善了应用程序的延迟。

云计算是边缘计算历史上的主要影响者，因此值得特别提及。它在2006 年引起了特别的关注。那一年亚马逊首次推广其“弹性计算云”。这在计算、可视化和存储容量方面开辟了大量新机会。

然而，云计算本身并不是所有用例的解决方案。例如，随着自动驾驶汽车和（工业）物联网的出现，人们越来越重视本地信息处理，以实现即时决策。

2009 年， 等人。在他们的论文“The case for VM-based in ”中引入了术语 。在这项工作中，主要关注延迟。具体来说，论文提出了一个两层架构。第一层称为云（高延迟），第二层称为小云（低延迟）。后者是去中心化和广泛分散的互联网基础设施组件。附近的移动计算机可以利用它们的计算周期和存储资源。此外， 仅存储软状态，例如缓存的数据副本。

2012年，思科为分散的云基础设施引入了雾计算一词。目的是促进物联网的可扩展性，即为实时低延迟应用程序处理大量物联网设备和大数据量。

如今，物联网解决方案必须涵盖更广泛的需求范围。我们看到，在大多数情况下，组织会为复杂的物联网解决方案选择云计算和边缘计算的组合。当组织需要存储和计算能力来执行某些应用程序和流程，以及从任何地方可视化遥测数据时，云计算通常会发挥作用。另一方面，在低延迟、本地自主操作、后端流量减少以及涉及机密数据的情况下，边缘计算是正确的选择。

源自：《Cloud and edge in IoT: a short 》

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