边缘计算与传统云计算的区别？

1. 云计算引发的问题
传统的云计算在处理实时性要求高的计算需求时，往往会导致网络延时变长等问题。这是因为云计算是一种集中化的计算模式，数据中心通常位于离终端设备较远的地方，使得在实时应用中用户体验受到一定程度的制约。

2. 边缘计算的解决方案
边缘计算的兴起源于对云计算模式的一些不足的反思。随着云计算发展到一定阶段，越来越多的技术开发者认识到将云计算的高可用、分布式等能力下沉到边缘端的必要性。这就是边缘计算出现的原因。

3. 边缘计算的特点
边缘计算将云端计算能力延伸到靠近终端设备的边缘节点，形成一体化的开放平台。这样的部署模式有效地解决了网络延时变长和网络拥堵等问题，为实时性要求高的计算需求提供了更为可靠的解决方案。

4. 蒲公英在边缘计算中的角色
在边缘计算的实践中，蒲公英作为一颗耀眼的明星，为这一技术变革注入了新的活力。蒲公英以其卓越的计算能力和高效网络支持，成为边缘计算的得力助手。其独特的功能包括对实时性和低延迟需求的满足，以及在安全与隐私保护方面的出色表现。

5. 蒲公英的多场景应用
蒲公英不仅在智能家居、智能制造、智慧城市等领域发挥了巨大作用，而且在CDN边缘计算中也展现了强大的实力。其灵活的操作方法和多场景解决方案使得用户可以更好地适应不同的应用环境，提高了整体的用户体验。

边缘计算通过蒲公英等先进技术的应用，成功地弥补了传统云计算的一些不足，为实时性要求高、低延迟需求大的场景提供了更为切实可行的解决方案。

拓展阅读

1、 架构部署差异：传统云计算将计算、存储等资源集中在数据中心，用户请求经网络传输到数据中心处理后返回结果。边缘计算则将部分计算和存储能力下沉到靠近数据源或用户的边缘节点，如工厂车间的网关设备、城市路边的智能路灯杆，减少数据传输延迟 。

2、 数据处理方式不同：传统云计算适合处理大规模、非实时性数据，如大数据分析、离线数据存储。边缘计算侧重实时处理本地产生的数据，如智能安防摄像头实时分析视频画面是否有异常，及时报警，无需将大量视频数据传输到云端 。

3、 应用场景侧重：传统云计算适用于对实时性要求不高、需要大规模计算资源的场景，如电商平台的订单处理、在线教育平台的课程存储。边缘计算在工业互联网、智能交通、智能家居等对实时响应要求高的场景应用广泛，如自动驾驶汽车需实时处理传感器数据做出决策 。