提高计算资源的利用效率，边云协同让计算力各尽其责！

以石油工业为例，不同于传统的手动输入方法，在云边缘协作环境中，对于石油开采，可以将AD795JR传感器、各种开采设备等信息集成并发送到数据自动输入、数据预处理、数据实时分析等操作的简单数据处理能力的边缘，然后将处理后的数据发送到云进行更完整的数据分析和决策，最后将决策结果发送回边缘指导石油开采等操作。

云边缘协作是云计算和边缘计算之间的互补协作。边缘计算模型的提出为云计算集中模型的不足提供了新的解决方案，是满足技术发展需求的产物。然而，云计算不能被完全取代。两者协同工作。通过云和边缘之间的紧密合作，可以更好地满足各种应用场景的需求，从而扩大两者的应用价值。

云边协调是什么

云边缘协作的能力和内涵主要包括资源协作、数据协作和服务协作。资源协作是指边缘节点能够提供计算、存储、网络等基础设施资源，能够独立调度和管理本地资源，或与云合作，接受和实施云发布的资源调度管理策略。

例如，计算资源协调，就是在上层应用的支持下，将分布在边缘云中的计算资源与中心云中的计算资源进行协调，从而提高计算资源的效率。

典型的AI培训和应用系统，在这个系统中，大规模部署在中心云中AI培训软件，充分发挥中心云计算资源丰富的特点，加快发展AI训练的速度，在边缘云上，主要是用训练好的速度AI算法进行AI推理应用。这样，中心云产生的AI算法可以为大量边缘服务AI应用程序。同时，边缘网络上有大量数据，可以传输到中央云进行训练。训练结束后，可以快速推到边缘网络形成闭合循环迭代。

另一个例子是存储资源的协调，即在上层应用的支持下，将分布在边缘云中的存储资源与中心云中的存储资源进行协调，提高存储资源的利用率，节省传输带宽。

典型的应用是CDN网络。CDN在网络中，热门视频业务被放置在边缘网络上，而不受欢迎的数据被放置在中央云上。这样，当用户访问热点视频时，数据源就在边缘，用户可以访问附近的数据。只有当边缘云上没有数据时，他们才能通过中央云进行访问。此外，一旦有更多的用户访问该数据，他们可以将该数据源拉到边缘网络进行保存。这样，通过云边合作，可以大大降低中央云的带宽需求，提高中央云的存储效率。

数据协作是负责数据收集的边缘节点，根据模型或业务规则对原始数据进行预处理和简单分析，然后将结果和相关数据上传到云中；云可以存储、分析和挖掘大量数据。边缘和云之间的数据协作使数据在边缘和云之间有序流动，从而形成一个完整的数据流路径，便于生命周期管理和数据价值挖掘。

服务协作是在云完成模型训练后，将模型发送到边缘节点，边缘节点根据模型进行推理；云管理边缘应用的生命周期，包括应用的部署、启动、停止、删除和版本更新；云生成应用安排策略，边缘侧根据云策略执行应用。

云边协同有什么好处

云边缘协作的好处是什么？让我们看看一些具体的例子。例如，对于机器学习模型，训练样本的数量将影响最终模型的效果。在大数据时代，各种智能设备都可以收集数据样本。然而，如果收集到的设备传输到云端进行模型训练，将面临一些问题：第一，带宽和延迟的消耗；第二，如果数据保存在云中，将存在严重的隐私泄露隐患。

在这种情况下，云边合作模型训练是一个不错的选择。由于边缘的数据收集能力，最终训练模型的概括性能将更好。边缘端负责数据收集和部分模型培训，云端负责更新和聚合边缘端模型并将其发送回边缘端。传统的人脸识别模型训练通常是先收集人脸数据，然后标记人脸数据，同时在中央服务器上训练人脸识别模型，最后将训练模型部署到边缘端。

在上述培训过程中，需要从数据收集的边缘收集数据，并与中央服务器进行直接数据交互，直接数据交互必然导致隐私泄露。与传统的人脸识别模型训练相比，云边缘协作下的人脸识别模型训练不需要将人脸数据上传到中央服务器，这在一定程度上防止了隐私泄露。

云边缘协作技术不仅可以应用于大数据场景，而且对于传统能源行业，它涉及到相对复杂的设备和更多的边缘传感器。如果所有收集到的数据都发送到云中，它将面临更大的带宽压力，因此很难进行转换。传统产业下的数据处理往往依赖于劳动力，这也给传统产业的转型带来了困难。

以石油工业为例，不同于传统的手动输入方法，在云边缘协作环境中，对于石油开采，可以将传感器、各种开采设备等信息集成并发送到数据自动输入、数据预处理、数据实时分析等操作的简单数据处理能力的边缘，然后将处理后的数据发送到云进行更完整的数据分析和决策，最后将决策结果发送回边缘指导石油开采等操作。与传统的石油开采方法相比，云边缘协调下的数据处理大大提高了数据处理的效率，减少了决策时间。

计算协同协调协作训练网络

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