边缘计算是指在靠近智能设备或数据源头的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，为用户提供本地的智能服务。
边缘计算一般由云端管理系统、本地核心节点和普通设备组成，云端系统负责设备管理、配置设备驱动函数和联动函数、设置消息路由等功能，本地核心节点一般是计算能力较强的设备，如路由器和网关，提供本地计算、消息转发、设备管理的能力，设备一般如灯、开关等轻量级设备，可以接收网关下发的指令，和上报数据给网关。（查看原文http://process-z.com/）
边缘计算系统提供以下几种能力。
1.设备接入
边缘计算设备和节点需要集成相应SDK，实现节点的基础功能，包括
- 允许部署和执行云端创建的函数。
- 使用相关托管订阅协议，实现设备之间的本地消息传递。
- 使用设备身份验证和授权确保设备和云之间的安全连接。
- 提供用户定义函数的安全、无线的更新。
2.联动规则
用户在云端通过编写相关函数，控制设备的运行、联动，并能够实时远程下发到设备。设备之间的联动无需通过云端，在本地节点处理即可实现。
3.函数计算
函数计算是一种本地无服务计算，用户在云端配置后，可以使用它按需运行或者永久运行，从而响应本地各种事件。用户可以使用本地函数计算能力进行二次开发，实现业务逻辑。如：
- 在本地对设备数据进行简单计算
- 在本地对数据进行过滤、整合
- 在本地将数据转发至其他设备或应用
- 在本地访问其他服务接口
4.消息路由
物联网边缘设备和节点之间能够根据一定的规则传递消息，即消息路由的能力。用户可以在云端设置消息路由路径，控制本地数据在边缘计算节点中的流转，从而实现数据的安全可控。
数据一般的传递路径如下：
- 从设备至边缘节点，实现数据的汇聚、清洗、处理和上报
- 从设备至函数计算，将设备采集的数据直接进行处理
- 函数计算至函数计算，对于多步骤的业务，数据可以在各函数间传递
- 函数计算至IoT节点，经过计算的数据，传递给边缘汇聚节点，上报云端
5.断网续传
边缘计算节点和边缘设备的正常运作可以不依赖与云端的连接，这一特性可以在网络条件不佳的情况下保持本地业务稳定进行。需要上传云端的数据可以在边缘节点处汇聚和保存，网络恢复后，将缓存的数据上传到云端。（查看原文http://process-z.com/）
6.无线更新
边缘系统的软件更新，绝大部分可以通过云端进行配置和更新，包括边缘设备SDK的OTA升级，边缘系统的配置更新，边缘节点和设备的函数更新等等。设备部署后，通过云端更新，提高了系统灵活性和便捷性。
7.本地机器学习与推理
本地业务中经常会有需要利用机器学习算法构建推理模型，进行推理计算的业务，在以云为中心的架构中，机器学习模型和训练和推理都需要在云端完成，在一些对实时性要求较高或网络状态不好的情况下，推理的过程可能延迟，影响本地业务进行。
边缘计算让边缘节点可以进行本地推理，将对资源要求较高的模型训练过程放在云端，利用云端服务器训练推理模型，然后将模型部署到本地，在本地进行推理计算，提高业务稳定性和计算速度。
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