華為智能邊緣小站簡介
邁入5G和AI時代，新型業(yè)務(wù)如增強現(xiàn)實AR、虛擬現(xiàn)實VR、互動直播、自動駕駛、智能制造等應(yīng)運而生。以上這些業(yè)務(wù)場景對時延和網(wǎng)絡(luò)帶寬有著強烈訴求，而在傳統(tǒng)的集中式云計算場景中，所有數(shù)據(jù)都集中存儲在大型數(shù)據(jù)中心。由于地理位置和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南拗?，無法滿足新型業(yè)務(wù)的低時延、高帶寬等要求。
網(wǎng)絡(luò)高時延：傳統(tǒng)云計算無法即時處理和分析新型業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致應(yīng)用終端獲得的響應(yīng)慢，體驗差。
帶寬高成本：新型業(yè)務(wù)的應(yīng)用終端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傳回云端將消耗更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬，導(dǎo)致服務(wù)廠商需要支付高昂的網(wǎng)絡(luò)成本。
數(shù)據(jù)合規(guī)性：新型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲在云端，無法滿足企業(yè)對敏感數(shù)據(jù)本地化存儲的要求，直接影響企業(yè)數(shù)據(jù)上云的策略。
面對傳統(tǒng)集中式云計算的固有局限性，邊緣計算成為應(yīng)對新型業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)合規(guī)業(yè)務(wù)的較好選擇。邊緣計算通過在靠近終端應(yīng)用的位置建立站點，最大限度的將集中式云計算的能力延伸到邊緣側(cè)，有效解決以上的時延和帶寬問題。
華為智能邊緣小站將云基礎(chǔ)設(shè)施和云服務(wù)部署到企業(yè)現(xiàn)場，適合對應(yīng)用訪問時延、數(shù)據(jù)本地化留存及本地系統(tǒng)交互等有高要求的場景，可便捷地將云端豐富應(yīng)用部署到本地。
您可以參考圖1了解更多關(guān)于云計算和邊緣計算的區(qū)別。
圖1 云計算和邊緣計算
從廣義上講，云計算囊括邊緣計算，邊緣計算是云計算的擴展，二者為互補而非替代關(guān)系。只有云計算與邊緣計算相互協(xié)同（簡稱邊云協(xié)同），才能更好的滿足各種應(yīng)用場景下的不同需求。
通過圖2進(jìn)一步了解邊緣計算的范疇。
圖2 邊緣計算的范疇
按照從用戶/終端到中心云的距離，可以劃分3個“圈”:
第一個“圈”是現(xiàn)場邊緣，覆蓋1~5ms時延范圍，算力以AI推理為主，主要面向自動駕駛，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等實時性業(yè)務(wù)。
第二個“圈”是近場邊緣，覆蓋5~20ms時延范圍，算力以渲染為主，同時還有一部分推理，主要面向視頻場景。
第三個“圈”是傳統(tǒng)的公有云（也稱為中心云），覆蓋20~100ms時延范圍，用于承載未下沉到邊緣的業(yè)務(wù)，例如海量的數(shù)據(jù)存儲，挖掘，訓(xùn)練等。
面向近場邊緣和現(xiàn)場邊緣場景，華為云分別推出了智能邊緣云（IEC）和智能邊緣小站（CloudPond）兩款產(chǎn)品。
智能邊緣云IEC：提供廣域覆蓋的分布式邊緣云，用于客戶就近靈活部署業(yè)務(wù)。
智能邊緣小站CloudPond：提供部署在用戶數(shù)據(jù)中心的軟硬件一體的邊緣解決方案。
除了上述兩款產(chǎn)品，華為云還推出了面向客戶業(yè)務(wù)現(xiàn)場場景的智能邊緣平臺（Intelligent EdgeFabric，IEF）產(chǎn)品。作為基于云原生技術(shù)構(gòu)建的邊云協(xié)同操作系統(tǒng)，IEF可運行在多種邊緣設(shè)備上，將豐富的AI、IoT（Internet of Things）及數(shù)據(jù)分析等智能應(yīng)用以輕量化的方式從云端部署到邊緣，滿足用戶對智能應(yīng)用邊云協(xié)同的業(yè)務(wù)訴求。