边缘计算与云计算融合：实践与解决方案

“边缘计算和云计算的融合实践（2021）（18页）.pdf”探讨了边缘计算与云计算在2021年的融合趋势及其在不同领域的应用实践。该报告由百度智能云物联网主任架构师李乐丁撰写，并涉及到LFEdge技术指导委员会的见解。 边缘计算和云计算的融合旨在实现“计算无处不在”的愿景，它们共同构建了一个层次化的计算体系，包括数据中心、云计算中心、CDN（内容分发网络）、5G、MEC（多接入边缘计算）等关键组成部分。微模块和DC（数据中心）的优化使得计算能力更接近数据源，从而减少延迟，提高效率。报告中提到了1-10ms、10-100ms以及超过100ms的延迟范围，分别对应不同的应用场景需求。 报告指出，边缘计算主要解决以下几个问题：数据接入，包括对各种工业设备和消费级产品的设备管理；数据存储，既要保障隐私和合规性，又要支持结构化和非结构化数据的存储；数据同步，实现离线缓存和断点续传，确保数据在云端和本地之间的高效流动；数据处理，通过函数计算、流式计算、富媒体解析和AI推断等技术处理大量数据。 边缘计算和云计算的融合体现在软件定义网络、云计算系统、人工智能平台和边缘计算系统的结合。报告中提到了物边缘、开源框架、硬件和异构芯片等关键元素，以及数据分析应用和人工智能应用的发展。例如，Kubernetes（K8S）作为容器编排工具，在边缘计算中扮演了重要角色，实现了边缘和云的无缝协作。 报告列举了一系列应用案例，如互联网视频、智慧安防/城市、云游戏、智慧能源、智能交通、智能制造和智能家居。针对这些场景，提供了相应的解决方案，如边缘视频监控平台、边缘媒体云方案、高速公路解决方案等。资源形态涵盖了云边缘BEC、智能移动边缘IME和物联网边缘BIE等不同部署形式，以及各种计算和存储资源，如物理机、虚机、容器、GPU、AI加速卡等。 此外，报告还强调了边缘服务的功能，如边缘视频智能、边缘智能数据分析、边缘AI算子与模型管理以及物联网应用，这些服务运行在各种硬件平台上，如标准X86服务器、ARM服务器、百度云服务器、运营商机器以及客户自有机器。 该报告深入探讨了边缘计算与云计算的融合，揭示了它们如何协同工作以提升效率、降低延迟，并在不同行业实现智能化转型。这种融合对于物联网终端设备、大数据平台、AI训练、物联网平台和规则引擎等技术的优化具有重要意义。