2022年前六大边缘计算公司

边缘计算是一种分布式计算框架，它使企业应用程序更接近数据源。这些数据来源包括本地边缘服务器和物联网（IoT）设备。

边缘计算的一些最大驱动因素包括，客户追求更好的性能，以及要求缩短交易时间。因此，使这些企业应用程序接近数据是有优势的，比如能够减少延迟和更快分析。

目录

1 边缘计算公司是做什么的？

2 顶级计算公司

21亚马逊云 科技

22微软Azure

23 ClearBlade

24戴尔技术

25 EdgeConneX

26章节

3 如何比较边缘计算公司

4 选择一家边缘计算公司

边缘计算公司不断地提供解决方案，来满足人们对边缘计算的需求，这些需求都是因像延迟、带宽、隐私和自主性这样的因素而触发的。在应用程序对实时数据的需求中，增强现实技术和虚拟现实技术（AR和VR）以及自动驾驶 汽车 技术，都为边缘计算提供商提供了重点研究领域。

这些公司还通过定制解决方案，提高带宽使用和可用性，提供因物联网设备普及导致的带宽使用增加的解决方案。他们还为网络中的用例创建了解决方案，在这些网络之中，即便与云端的连接断开了，传感器和制动器之间仍有望进行自主 *** 作。

除了VR和AR之外，边缘计算公司还提供诸如智能家居、云 游戏 、虚拟化无线局域网（vRAN）和5G、智能电网、预测性维护和远程监控等使用案例。

亚马逊云 科技 将数据分析、处理和存储都部署得更接近终端，使用户能够在AWS数据中心之外也能部署工具和API环境。

通过Amazon边缘服务，用户可以创建能够高性能应用程序，这些应用程序可以在接近数据生成的位置就进行处理。最终实现智能化、实时响应和极低的延迟。

· Amazon允许用户只构建一次应用程序，就将其同时部署在边缘和云端上。作为完全管理的服务，Amazon将云服务、基础设施和工具扩展到任何本地数据中心或协同定位区域，为终端用户提供了从云端到边缘的整体一致性。

· 边缘Amazon，使用户能够解锁深度和广泛的边缘使用功能。用户可以实现为特定用例去创建功能，如混合云、物联网、5G和工业机器学习。超过200个集成的设备服务为用户提供了广泛的选择，以快速部署边缘应用程序，并有效地扩展到数十亿个设备。

· Amazon基础设施可以帮助客户维护从云计算到边缘环境的高标准的安全性和法规遵从性。这使得用户能够可靠地存储和处理需要处于边缘或保留在本地部署的数据。

定价：您可以使用Amazon定价计算器生成估价或联系Amazon以获得更多定价信息。

通过Azure Stack Edge，微软提供了一种托管服务，将Azure的计算、智能和存储放到了边缘。因此，Azure Stack Edge适用于机器学习的边缘，边缘到云网络的数据传输，以及边缘和物联网解决方案。

Azure Stack Edge允许用户运行边缘来计算工作负载，并通过在人工智能（AI）和物联网工作负载的边缘环境中使用计算和硬件加速的机器学习来提供快速分析。

· Azure Stack Edge用户可以通过硬件加速的人工智能和ML来分析他们的数据，以获得快速、可执行的分析。他们可以在Azure或通过Azure认知服务中创建和训练机器学习模型，并使用NVIDIA TP4 GPU或Intel VPU在本地加速结果。用户还可以将数据子集上传到完整的数据集到云端以保留模型，从而使他们的边缘设备更加智能。

· Azure Stack Edge支持对Azure的优化数据传输，同时保持对文件的本地访问。

Azure Stack Edge价格：最低Azure Stack Edge Pro2（不包含运费）402美元，其他的Azure Stack Edge Pro，ProR，和MiniR的价格都高于Pro2。请访问Azure Stack Edge定价页面来获取自定义定价信息。

ClearBlade是一家边缘计算公司，使企业能够快速实时地设计和运行可扩展的和鲁棒的物联网应用程序。无论是在本地、云端中还是在边缘，ClearBlade都能安全平稳运行。它可以帮助企业实时、大规模地消费、分析、调整，做出数据决策。

此外，通过充分利用本地计算、人工智能和可与任何企业系统集成的单一平台的可 *** 作的可视化，用户可以最大限度地发挥他们位于边缘的数据的影响。

· ClearBlade为安全而构建，为其客户提供API访问的身份验证、授权和加密。这一点也扩展到令牌和证书。

· ClearBlade通过MQTT、套接字和REST为用户提供连接。它还充分利用了预构建模式，特别是为Zigbee（低功耗局域网协议）、BLE（低功耗蓝牙模块）和Thread等技术。

· 客户无需担心互联网连接中断的影响，因为设备会继续进行实时运行，保持100%的正常运行时间。

· 无论用户是选择为客户开发独立的边缘应用程序，还是选择在云端上进行开发然后推送到边缘，CleerBlade都能确保代码随处可用。

定价：虽然ClearBlade提供了演示，但需要联系该公司才能获取定制化价格信息。

戴尔技术充分利用一系列的计算、存储和网络功能来连接几乎任何边缘部署。

戴尔提供了戴尔边缘网关、VxRail超聚合基础设施（HCI）和由英特尔至强处理器驱动的戴尔EMC PowerEdge服务器。并且，该公司还有边缘计算管理和编制功能。

戴尔在许多行业都有边缘解决方案，其中包括制造业、数字城市、零售、医疗保健、公用事业和交通运输等行业。

· 戴尔技术公司希望通过确保边缘的 *** 作环境来为客户简化边缘。当用户进行扩展时，戴尔技术就将数据管理和 *** 作进行整合和简化，因为扩张时，需要权衡的往往是效率和简洁性。同时，戴尔还可以帮助用户控制环境延迟的限制。

· 戴尔帮助客户战略性地达成他们的边缘政策，并进行环境评估，以创建有效的计划，来产生可 *** 作的分析结果。

· 戴尔提供了简化和整合信息、 *** 作技术的解决方案，以帮助用户轻松地扩展其能力。

定价：戴尔技术公司尚未公布他们的价格体系，需联系戴尔公司获取定制化报价。

EdgeConneX是一家全球数据中心提供商，它负责创建和运营有效的、高度接近的特制化的数据中心，而这些数据中心是根据世界任何地方任何部署条件下最佳功率、大小和位置的需求来定制的。

此外，EdgeConneX在30多个市场中运营着至少40个数据中心，服务的市场范围从超本地到超大规模皆有，这些市场对公司客户来说是至关重要的。

· 提供减少延迟的解决方案，并帮助客户靠近消费者、云服务、网络、物联网设备或企业。

· 通过为每个机架提供高达30kW的高密度电源，为服务器和应用程序提供高水平的容量和效率。

· 通过EdgeOS，用户使用一个特殊的自我管理应用程序，使得所有数据中心 *** 作层面对其都具可见性。

· 优化数字内容的交付和分发，以确保有效的受众体验，从而获得更好的受众保留率和客户采用率，最终有助于将高价值的数字内容货币化。

· EdgeConneX积极参与用户合作，提供超低延迟解决方案，范围从增强现实、虚拟现实、自动驾驶 汽车 到5G和物联网。

定价：请联系EdgeConneX以获得准确的价格信息。

Secion坚持新型DevOps原则，为工程师提供灵活性和 *** 控性，在任何工作负载下、任何地点都可运行。该平台采用基于容器的方法来实现>物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。

物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，指令数据通过API调用下发至设备端，实现远程控制。

物联网平台也提供了其他增值能力，如设备管理、规则引擎、数据分析、边缘计算等，为各类IoT场景和行业开发者赋能。

如下是共享单车基于物联网平台的解决方案。
物联网平台提供边缘计算能力，支持在离设备最近的位置构建边缘计算节点处理设备数据。

在断网或弱网情况下，边缘计算可缓存设备数据，网络恢复后，自动将数据同步至云端。

提供多种业务逻辑的开发和运行框架，包括场景联动、函数计算和流式计算，各框架均支持云端开发、动态部署。

边缘计算能力允许在最靠近设备的地方构建边缘计算节点，过滤清洗设备数据，并将处理后的数据上传至云平台。
物联网应用可广泛应用于：智能生活、智能工业、智能楼宇、环境保护、农业水利、能源监控等环境。计算平台主要涉及：

开发者使用设备接入SDK，将非标设备转换成标准物模型，就近接入网关，从而实现设备的管理和控制。

设备连接到网关后，网关可以实现设备数据的采集、流转、存储、分析和上报设备数据至云端，同时网关提供规则引擎、函数计算引擎，方便场景编排和业务扩展。

设备数据上传云端后，可以结合云功能，如大数据、AI学习等，通过标准API接口，实现更多功能和应用。

物联网 (IoT) 设备必须连接互联网。通过连接到互联网，设备就能相互协作，以及与后端服务协同工作。互联网的基础网络协议是 TCP/IP。MQTT（Message Queue Telemetry Transport，消息队列遥测传输） 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的，已成为 IoT 通信的标准。

随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力需求将不断增加。因此，未来算力发展将会迎来以下机遇：
超级计算机：随着技术的提升，超级计算机的算力将会越来越强大，可以处理更加复杂的人工智能问题。
量子计算：量子计算是一种全新的计算方式，它利用量子比特而非传统的经典比特进行计算，因此具有比传统计算机更快的计算速度。这将为人工智能开辟新的研究方向，同时也为解决更加复杂的人工智能问题提供了可能。
模型压缩与量化：针对目前人工智能模型存在的内存占用和计算速度慢等问题，模型压缩和量化技术将成为重要的发展方向。通过减小模型大小和复杂度，同时保持良好的精度，可以在不降低算法性能的情况下实现更高效的计算。
分布式计算：由于单台设备的算力有限，分布式计算将成为满足大规模计算需求的关键技术之一。这项技术可以将计算任务分配给多台设备进行处理，提高计算效率和准确性。
总之，随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力发展将会迎来更多机遇，并为人工智能技术的进一步发展提供有力支撑。

边缘计算有以下的六大特点：
第一，去中心化
边缘计算就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。
第二，非寡头化
边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字入口”，一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”在产品逻辑底层，就一定程度上通向了“非寡头化”。
第三，万物边缘化
边缘计算和早年的IT、互联网，如今的云计算、移动互联网，以及未来的人工智能一样，具备普遍性和普适性。
第四，安全化
在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险。而边缘计算因为很多情况下，不要再把数据上传到数据中心，而是在边缘近端就可以处理，因此也从源头有效解除了类似的风险。
第五，实时化
随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。以自动驾驶为例，在这些方面，几乎是要求秒级甚至是毫秒级的速度。爱陆通的具有边缘计算技术的工业网关可以更好地进行数据传输。
第六，绿色化
数据是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节，都能节省大量的服务器、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。

边缘计算是一种分布式计算架构，其基本思想是将计算和数据处理推向网络边缘，即在数据产生的地方或离数据产生地方最近的设备上进行计算和数据处理，以提高响应速度、降低延迟和减轻云计算中心的压力。边缘计算的本质是将数据处理从云端转移到离用户更近的边缘设备上，这些设备可以是智能手机、传感器、智能家居等智能设备。
边缘计算的实现需要依赖各种技术，包括网络连接技术、计算和存储技术、安全和隐私保护技术等。边缘计算的主要目标是实现低延迟、高可靠性和高效性，以满足实时计算和处理需求，同时减少数据在传输过程中的安全风险。
边缘计算的应用场景非常广泛，包括智能交通、智能制造、智能家居、物联网、机器人等领域。边缘计算在这些领域中能够实现快速响应、实时数据分析和决策、降低延迟和提高网络安全性，从而有望推动各种行业的数字化转型和智能化发展。

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