【干货分享】云计算和边缘计算哪个强？谁更具优势？一次说清！

上一篇科普内容，我们分享了什么是边缘计算（【行业科普】边缘计算有多强？一起了解它的优势及其5大典型应用！），我们都知道，边缘计算是在云计算之后兴起的，那是不是青出于蓝而胜于蓝呢？下面，我们来具体了解一下：

云计算和边缘计算分别是什么？

云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。

再来简单回顾一下什么是边缘计算：

边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。

云计算和边缘计算哪个更强？

云计算的主要优势是海量计算和海量存储、计算效率高、广域覆盖，适合计算密集型、非实时性的计算任务和海量数据的并行计算与存储，能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势，并且计算硬件都集中在云计算中心，实行集中式的管理，因此无需在本地维护计算硬件、数据存储和相关软件。

边缘计算的主要优势是广泛分布的边缘节点提供了实时的数据处理，边缘计算的过程是一个以用户和应用为中心的过程，弥补了云计算中时延和移动性的缺陷，适合实时性、移动性数据、非计算密集型的处理分析，并且作为一种新的网络范式能够满足5G时代计算需求的空前增长和用户体验质量的不断提高，数据的本地化处理相较于云端也更安全。

两者之间的关联：

边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式。边缘计算是对云计算的一种补充和优化，云计算把握整体，而边缘计算更专注局部。

从实际应用来看：

近年来，随着人工智能技术的不断发展，视频监控也逐渐迎来了AI时代。例如，在智慧化工园区场景应用中，基于边缘计算的AI智能视频监可在边缘端实现AI算法应用；相比云计算，边缘计算在计算的过程中没有过多的网络传输和等待时间，更能够快速处理监控的数据。这对于智慧化工园区场景应用的实时性有更积极的意义。由此可以看出，在诸多类似智慧化工园区这种实时性要求较高的应用场景中，边缘计算的实现效果更佳、成本更低。

边缘计算领域独具优势的服务商

随着边缘计算风口的到来，越来越多的厂商入局，那在项目落地的过程中哪家更有优势呢？我们先来看下现在边缘计算技术落地过程中遇到的挑战和难题：

随着AI技术蓬勃发展和广泛应用，海量碎片化场景对AI视觉算法的需求呈井喷式增长。国产AI算力产品替代国外AI算力产品仍面临不少挑战：国产AI芯片工具链不互通，极少芯片可以覆盖全场景，传统项目交付模式“过程过于复杂、周期长、成本高”。这些问题无疑都增加了算法在国产化AI边缘设备应用的难度。

对此，英码科技从硬件产品和技术服务两个方面给出了更好的解决方案：

硬件产品层面，英码科技面向全场景需求，推出了多款基于国产化芯片平台的高、中、低多层次算力的边缘计算设备，具有算力覆盖广、灵活性高、扩展性强、功耗低等特点，满足碎片化场景对不同层次算力的需求。

技术服务层面，英码科技推出了独具优势的“深元AI”引擎，一方面，英码科技基于“深元AI”引擎，在不触碰客户模型文件的前提下，实现算法从GPU到XPU的一键移植，最快1天实现算法适配，快、易、省地赋能长尾AI算法在边缘计算的广泛应用。

另一方面，“深元AI”引擎还可以赋予客户打造产品的能力，为客户提供横贯算法模型训练到移植，再到业务系统对接的全链条能力引擎，解决客户的算法快速生产问题，并能适配多个不同算力大小的硬件设备，减少重复性移植工作，降低对第三方的依赖性。目前，“深元AI”引擎已广泛应用于智慧城市、智慧应急、智慧交通、智慧校园、智慧金融、智慧园区等领域。

最后，至于选择边缘计算更好还是云计算更有优势，需要根据实际应用需求来选择！