云计算作为物联网的“大脑中枢”，将大量边缘计算无法处理的数据进行存储、处理、整理和分析，而与此同时边缘计算被认为是物联网的“神经末梢”，实现对小数据直接在边缘设备或者边缘服务器中进行数据的处理，同时也能够很好的缓解云数据中心的压力。边缘计算和云计算互相协同，准确的说它们是彼此优化补充的存在。边缘计算应用场景二:CDN内容分发业务传统 CDN 借助缓存数据，提高近地节点数据传输的性能，但是实际上对动态的计算服务，就只能回源到数据中心，这个成本本身其实是很高的。
边缘计算和传统的中心化思维不同，其主要计算节点以及应用分布式部署在靠近终端的数据中心，这使得无论是在服务的响应性能、还是可靠性方面都是高于传统中心化的云计算。边缘计算保障大量的计算需要在离终端很近的区域完成计算，完成苛刻的低延时服务响应。此外通过边缘计算，同时缓解了传统数据「安全」层面的问题，毕竟数据传输的距离越远、路径越长、时间越久，数据的被窃取风险和丢失风险也就越高。
边缘计算应用场景三：蓬勃发展的车联网当下伴随着智能驾驶、自动驾驶等新势力车企的的蓬勃发展，联网汽车数量越来越大，针对车联网用户的功能越来越多，随之车联网的数据量传输不断增加，对其延迟/时延的需求也越来越苛刻，尤其是汽车在高速行驶中，通信延迟应在几ms以内，而网络的可靠性对安全驾驶又至关重要。那么，在这个过程中如何满足车联网对传输速率的高要求？传统中央云计算由于经过多层级计算处理，延迟高、效率低，现在已不再能满足车联网的传输需求。
而基于边缘计算解决方案，在近点边缘层已经完成对数据的过滤、筛选、分析和处理，传输距离短、延迟低、效率更高。相较云计算，车联网显然更加需要边缘计算来护航！（1）通过节点“下沉”的方式，可以在距离车辆最近的基站进行计算，短算计算距离（2）车内边缘计算可实时提供实时车辆位置，利用低延迟效果与附近基站，提高可靠性。
（3）单一车量通过数据分析后得出结论，以极低延迟传送给临近区域内的其他联网车辆，可在区域范围内快速完成传递，驾驶员及时做出决策边缘计算应用场景四：更加智慧智能的城市就如开篇所言，把边缘计算比作“神经末梢”，而同时现在我们把基于互联网云脑模型的智慧城市建设架构称为“城市云脑”或者说“城市大脑”，边缘计算这里的角色就像是城市大脑的神经末梢，一方面采集数据信息，本地进行实时处理、预测，将本地处理提取的特征数据传输给云端大脑，另一方面将人工智能与分布在城市中的传感器结合，打通各系统平台，使得城市运营出现的诸多问题能够更加及时、有效的得到发现和处理！当然，边缘计算的应用场景远不止于上面列举的几种，边缘计算未来也将会在智能安防、智能家居、虚拟现实、区块链、远程监控等场景带给我们不同程度的惊喜。
关于边缘计算整个行业的前景而言IDC在其发布的《中国制造业物联网市场预测2016-2020年》报告指出，2018年将会有40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2020年中国制造业企业物联网支出有望达到1275亿美元，其中软件和服务合计市场占比或超过60%，而现阶段这个比例尚还不及10%。如今AWS、微软、英特尔等国外大型企业已经着手布局边缘计算，可以预见的是边缘计算之于云服务企业重要性可见一斑！关于很多人说，边缘计算会不会取代边缘计算？其实也大可不必担心，本质上而言二者都是处理大数据的计算运行方式，是互为补充的关系。
只是边缘计算和云计算相比较而言，不同的是，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。如果说云计算是集中式大数据处理，那么边缘计算可以理解为边缘式大数据处理！现阶段而言，边缘计算距离规模化落地还是需要一段时间，相关的解决方案也需要进一步完善和优化，对于很多边缘计算云服务商而言，还是需要沉下心来，好好做产品！。
为什么微软要把数据中心设在水下？数据中心制冷有多花钱？
最近微软在数据中心业务上有了个新的方向，就是把数据中心沉入海底：该技术利用原本为潜艇研发的散热技术，利用海底的低水温来为数据中心散热。计划将来建成服务器农场，整个放置在水下以节约宝贵的电能：微软为什么要这么做呢？这种技术能节约多少电能，也就是钱呢？我们今天就来详细了解一下。制冷能耗占比到底制冷所消耗的能源有多花钱呢？我们先来看一下服务器机架的总拥有成本（TCO）。
