云计算与边缘计算的区别

在数据时代，无论是人的活动还是机器的运作都会产生各种各样海量的数据。在对数据梳理和筛选过程中，计算机的运算处理必不可少。

为了减少本地计算机算力成本等限制，越来越多的企业选择了云计算和边缘计算。今天，我们就来聊聊这两者之间的区别。

云计算

云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过 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。

云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析，能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥效用，具备以下优势：

降低成本

无需购买硬件、软件以及全天候供电和冷却电力的资本支出，企业只需为使用的计算资源付费，云计算使企业能够以较低的资金门槛快速将应用程序推向市场。

适应性强

云平台提供分时共享功能来支撑不同场景的用户业务流量高峰。当业务流量增大时，可通过程序自动扩展或手动操作来扩展资源容量，当业务流量减小时，也可同样调整。

多点存储

数据可以在云提供商商 络的多个站点进行存储，无需浪费时间配置专用服务器和 络，通过云计算架构，企业可以在很短的时间内部署应用程序。

边缘计算

边缘计算（edge computing）是在靠近物或数据源头的 络边缘侧，融合 络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、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。

边缘计算适用于局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行，具备以下优势：

精度提高

在AI智能识别中，系统依赖于高精度模型，特别是对于需要实时响应的需求。当 络带宽太低时，系统通常会降低输入模型的数据质量，这会导致图像尺寸减小、视频中的跳帧和音频中的采样率降低。

而利用边缘计算可以同时运行多个模型，利用数据反馈循环来提高 AI 模型的准确性，受 络质量影响小。

广泛覆盖

互联 访问是传统云计算的必要条件。但是边缘计算可以在本地处理数据，而无需访问互联 ，这将计算范围扩展到以前无法访问或偏远的位置。

此外，由于处理发生在边缘，因此云端所要处理数据更少，云端运维压力减轻。

安全保障

当数据在收集地点进行处理时，边缘计算允许组织将所有敏感数据和计算保存在局域 和公司防火墙内，这会减少 络安全攻击的风险，并更好地遵守严格且不断变化的数据法律。

AI智能算法

赛达科技智能AI算法，依托云计算及边缘计算的强大算力支持，可过滤掉图像中无用或干扰信息，自动分析、抽取视频源中的关键的有用信息，对视频区域内监测对象的运动方向、运动时速等进行精准的行为识别、抓拍，基于预先设定的各种监测规则，实现行为检测告警，确保区域范围安全。

烟火识别

系统可对重点区域进行烟火监测，当识别有烟雾、明火时，立即触发 警，同时推送给相关人员及时处理，避免发生安全事故。

人脸识别

系统可对前端采集的图片和视频源中的人脸自动检测与识别，实现多人脸检测与抓拍、人脸比对识别、人脸属性分析（如性别、年龄、人员信息）、人流量统计等，实现人员的智能化管理。

车辆识别

系统自动对视频图像进行检测分析，提取视频中车辆的各种信息，可实时对区域内的进出车辆进行自动识别（车牌、车型）和车流量统计，降低人力监管成本，提高工作效率。

应用场景

赛达科技基于云计算和边缘计算两者的协同使用，更好匹配各种需求，扩展更多应用场景。

智慧看店

利用精准的人脸识别算法，系统可主动识别过往人员的面部信息，并在前端进行员工信息比对，确认是公司内部人员后完成考勤签到，并将考勤信息在显示屏上显示出来。

明厨亮灶

面向餐饮企业、政府监管机构以及消费者提供可视化AI巡查服务，应用视觉算法，自动检测后厨人脸、着装规范、行为规范、移动活物和烟火，并可自动触发告警，打造真正的视频厨房、 络厨房。

森林防火

智能分析算法检测系统可对森林烟火点、火点方位、蔓延态势进行快速识别告警并进行预判，通过算法优化技术，提升告警的准确性与及时性，从多个方面保证林业生态环境的良性循环发展。

在大数据时代，云计算与边缘计算的协同运用，将会给数据的挖掘应用提供更多、更快运算支持，赋能千行百业数字化智能化转型，助力万物智联的发展。