中国信通院-云计算与边缘计算协同九大应用场景-2019年-_37页_2mb

云计算与边缘计算协同九大应用场景总结

核心内容概述

云计算与边缘计算的协同已成为推动数字化转型的重要技术路径。随着5G、物联网、人工智能等技术的发展，云边协同不仅能够优化数据处理流程，降低网络负载，还能提升响应速度与系统效率。本白皮书系统梳理了云边协同在多个典型场景中的应用，包括CDN、工业互联网、能源、智能家庭、智慧交通、安防监控、农业生产、医疗保健、云游戏等，并提出了产业发展建议。

主要观点

• 云边协同是云计算的延伸：边缘计算并非与云计算对立，而是云计算向终端和用户侧的延伸，形成分布式节点组合的新形态。
• 协同模式是主流趋势：云边协同能够实现本地实时处理、数据优化、安全保护等功能，成为支撑智能应用的重要基础设施。
• 边缘计算具备本地处理能力：边缘侧可进行数据采集、初步分析、本地决策，而云端负责全局分析、模型训练和策略优化。
• 应用场景多样化：从工业、能源到家庭、医疗、交通等，云边协同在不同领域均有独特价值与潜力。

关键信息

一、云边协同的新浪潮

• 边缘计算定义：在靠近终端的网络边缘提供服务，强调低时延、高安全性、数据本地化处理。
• 云边协同趋势：云计算向分布式节点组合进阶，边缘计算是其向终端侧延伸的新触角。
• 产业布局：中国信通院牵头，联合多家企业共同推动云边协同研究与实践。

二、云边协同九大应用场景

1. CDN场景

• 痛点：价格高、网络资源占用大。
• 协同价值：结合边缘云实现vCDN部署，提升本地内容分发效率与用户体验。
• 典型案例：中国电信EECDN，将内容分发能力延伸至区县级节点。

2. 工业互联网场景

• 痛点：数据量大、实时性要求高。
• 协同价值：边缘处理局部数据，云端实现全局分析与控制。
• 典型案例：四川爱联科技在工厂部署边缘计算设备，实现生产数据实时采集与分析。

3. 能源场景

• 痛点：数据量大、网络覆盖不足、传输成本高。
• 协同价值：边缘节点实现数据预处理，云端进行深度分析与策略优化。
• 典型案例：浪潮云智慧能源管理方案，实现设备数据本地处理与云端分析。

4. 智能家庭场景

• 痛点：设备接入复杂、数据处理延迟高。
• 协同价值：通过边缘计算节点实现本地数据处理与控制，云端实现长期数据存储与智能分析。
• 典型案例：小米家居智能防盗系统，实现本地警报与云端录像存储。

5. 智慧交通场景

• 痛点：数据处理延迟高、信息共享难。
• 协同价值：边缘计算实现本地交通信息处理与决策，云端进行全局调度与优化。
• 典型案例：中兴通讯在广西联通部署自动泊车系统，实现边缘识别与云端控制。

6. 安防监控场景

• 痛点：网络压力大、数据处理效率低。
• 协同价值：边缘侧进行视频预分析，云端执行AI训练与管理。
• 典型案例：华为云IEF平台安平监控系统，实现异常事件实时识别与云端分析。

7. 农业生产场景

• 痛点：数据采集不准确、网络覆盖不足。
• 协同价值：云边协同实现环境数据实时采集与分析，提升农业智能化水平。
• 典型案例：阿里云智能大田作物种植方案，实现设备远程控制与环境数据优化。

8. 医疗保健场景

• 痛点：数据集成难、隐私保护要求高。
• 协同价值：边缘设备实现本地健康数据监测与分析，云端进行长期数据管理与AI辅助诊断。
• 典型案例：心率监视器本地分析数据，云端进行AI学习与病情预测。

9. 云游戏场景

• 痛点：游戏终端配置高、网络延迟大。
• 协同价值：边缘计算降低终端配置要求，云端提供高质量游戏渲染与资源管理。
• 典型案例：云边协同实现AR游戏中的实时位置与方向信息处理，提升用户体验。

三、云边协同发展建议

1. 以应用为导向：应从实际业务需求出发，稳步推进计算能力向边缘侧下沉，避免盲目边缘化。
2. 加快标准体系建设：需制定云边协同技术、服务和应用的标准，促进产业协同发展。
3. 基础设施、平台、应用全面协同：包括IaaS与EClaaS、PaaS与ECPaaS、SaaS与ECSaaS的协同。
4. 协同领域扩展：除技术协同外，还需关注计费、运维、安全等协同机制的建设。

结论

云边协同是未来信息技术发展的重要方向，通过云计算与边缘计算的结合，能够有效解决数据处理、网络负载、实时响应、安全性等关键问题。在多个行业场景中，云边协同已展现出显著的应用价值，其标准化与规模化发展将为数字经济发展提供坚实支撑。