云计算的概念
云计算模型是一种服务提供模型，通过网络访问数据中心的计算资源、网络资源和存储资源等，为应用提供可伸缩的分布式计算能力。其利用现有资源，使用虚拟化技术构建由大量计算机组成的共享资源池，不仅具有功能强大的计算和监督能力，而且可以动态的分割和分配计算资源，以满足用户的不同需求，提供高效的交付服务。
云计算是并行计算、分布式计算和网络计算的发展，或者说是这些计算科学概念的商业实现。云计算按照服务类型大致可以分为三类：基础设施即服务(infrastructure as a service，IaaS)、平台即服务(platformas a service，PaaS)和软件即服务(software as a service， SaaS)。随着云计算的深入发展，不同云计算解决方案之间相互渗透融合。
云计算特点
从研究现状看，云计算具有以下特点：
● 云中心服务器规模庞大。目前，谷歌、微软等著名IT公司的云计算平台通常拥有数十万台服务器，一般IT企业的私有云项目中也会拥有几百台或上千台服务器。云计算中心的服务器规模庞大，能够为用户提供强大计算能力和海量存储空间。
● 高可靠性。云计算平台是基于分布式服务器集群设计的，出现单点错误等问题不可避免。为此，云计算中心引入副本策略、计算节点同构互换等容错机制确保云计算的高可靠性。
● 可扩展性。云计算可以根据特定用户的需求，动态地分配或释放资源。如用户增加需求时，云计算能快速地增加相匹配的资源，高速弹性地提供资源;当用户不再需要使用资源时，也能够随时释放这些资源。这些均是得益于云计算资源的可扩展性。
● 虚拟化。云计算通过虚拟化技术将分布在不同地理位置的资源整合成逻辑统一的共享资源池，用户可以随时随地通过接入互联网请求云计算中心所提供的服务。虚拟化技术屏蔽底层设备资源的异构特性，实现统一调度和部署所有资源。对于使用资源的用户来说，云计算中心的基础设施对用户透明，用户也不必关心这些基础设施的具体位置。因此，虚拟化技术不仅是云计算的基础，同时也是云计算技术的特征。
边缘计算与云计算
万物互联背景下，应用服务需要低延时、高可靠性以及数据安全，而传统云计算模式在实时性、隐私保护和能耗等问题上无法满足需求。边缘计算模型充分挖掘网络中边缘终端的计算能力，在边缘终端处执行部分计算或全部计算、处理隐私数据，降低云计算中心的计算、传输带宽负载及能源消耗。下面用一个例子来说明边缘计算带来的好处。
学生们在边缘计算平台对网络中用户节点与边缘节点或云端节点二者之间数据传输延迟和带宽进行测试，亚马逊EC2东部云和西部云分别表示两种位于美国地理位置的云端节点;有线边缘节点、WiFi 5GHz边缘节点和 WiFi 2.4 GHz边缘节点分别表示三种边缘节点与用户所连接路由器的连接方式;三种结果图分别表示用户节点与路由器的有线、WiFi 2.4 GHz 和WiFi5GHz等三种连接方式。这里，边缘节点和用户节点总是处于同一个路由器下，测试时延的地点为美国华盛顿DC地区(临近实验中的亚马逊EC2东部云)。
各种连接方式组合的结果显示：当边缘节点为有线方式接入到用户网络中，边缘节点的往返时间明显好于云节点;而当边缘节点以无线方式接入用户网络时，往返时间介于两种位置下云节点的往返时间之间，但其稳定性较差，其主要原因在于无线信道的速度和稳定性远不及有线。而从带宽的基准测试可见，当边缘节点以wired client和WiFi 5GHz方式接入时，带宽明显高于其余三种，而WiFi2.4 GHz接入方式的边缘节点，性能介于两种位置的云节点性能之间，其主要原因在于WiFi 2.4GHz的带宽成为瓶颈，从用户节点以WiFi 2.4GHz 接入时的表现也可以看出。综上所述，当边缘节点的接入方式具有较好质量时，其服务质量比云节点更好。相比云端节点，边缘节点具有更低的延迟和更高的带宽，而云端节点可作为备份计算节点，以防止边缘节点计算饱和以及较长的请求响应时间。
边缘计算是在网络边缘执行计算的 一种新型计算模型，从数据源到云计算中心路径之间的任意计算和网络资源均可以定义为边缘。边缘计算定义云计算中心不仅从数据库收集数据，也从传感器和智能手机等边缘设备收集数据。这些设备兼顾数据的生产者和消费者。网络边缘设备不仅从云中心请求内容及服务，而且还可以执行部分计算任务，包括数据存储、处理、缓存、设备管理、隐私保护等。
