云計(jì)算（cloud computing）：云計(jì)算是一種將可伸縮、彈性、共享的物理和虛擬資源池以按需自服務(wù)的方式供應(yīng)和管理，并且提供網(wǎng)絡(luò)訪問的模式。

——《信息技術(shù) 云計(jì)算 概念與詞匯》

用通俗一點(diǎn)的語言來解釋，就是針對本地的計(jì)算量較大的任務(wù)，可以通過網(wǎng)絡(luò)，將任務(wù)交給遠(yuǎn)方的服務(wù)器來計(jì)算。計(jì)算完成后，再把結(jié)果拿回本地。

總之，云計(jì)算不是一種全新的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，而是一種全新的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用概念。云計(jì)算的核心概念就是以互聯(lián)網(wǎng)為中心，在網(wǎng)站上提供快速且安全的云計(jì)算服務(wù)與數(shù)據(jù)存儲，讓每一個(gè)使用互聯(lián)網(wǎng)的人都可以使用網(wǎng)絡(luò)上的龐大計(jì)算資源與數(shù)據(jù)中心。

這對于本地設(shè)備是嵌入式系統(tǒng)的情況下，時(shí)間和成本的優(yōu)勢非常巨大。

云計(jì)算的特點(diǎn)

虛擬化技術(shù)

虛擬化突破了時(shí)間、空間的界限，虛擬化技術(shù)包括資源虛擬和應(yīng)用虛擬。

靈活性高

虛擬化不僅可以兼容低配置機(jī)器、不同廠商的硬件產(chǎn)品，還能獲得更高性能計(jì)算。

可靠性高

倘若單點(diǎn)服務(wù)器出現(xiàn)故障時(shí)，可通過虛擬化技術(shù)將分布在不同物理服務(wù)器上的應(yīng)用進(jìn)行恢復(fù)。

可擴(kuò)展性高

利用應(yīng)用軟件的快速部署，簡單快速地將自身所需的已有業(yè)務(wù)以及新業(yè)務(wù)進(jìn)行擴(kuò)展。

云計(jì)算的類型

云計(jì)算按服務(wù)類型可以分為三類：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)IaaS、平臺即服務(wù)PaaS、軟件即服務(wù)SaaS。

IaaS

提供給客戶的服務(wù)是運(yùn)營商運(yùn)行在云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施上的應(yīng)用軟件、應(yīng)用程序，用戶可以在各種設(shè)備上通過客戶端界面訪問，如瀏覽器。消費(fèi)者不需要管理或控制任何云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、操作系統(tǒng)、存儲等等。

PaaS

提供給消費(fèi)者的服務(wù)是把客戶采用提供的開發(fā)語言和工具開發(fā)的或收購的應(yīng)用程序部署到供應(yīng)商的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施上去。

SaaS

提供給消費(fèi)者的服務(wù)是對所有計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的利用，包括處理CPU、內(nèi)存、存儲、網(wǎng)絡(luò)和其它基本的計(jì)算資源，用戶能夠部署和運(yùn)行任意軟件，包括操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序。

為什么說嵌入式系統(tǒng)中運(yùn)用云計(jì)算會有優(yōu)勢？

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對于本地的嵌入式系統(tǒng)，一般情況下不是時(shí)時(shí)刻刻都有大計(jì)算量的任務(wù)的。

這里以物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中比較典型的大計(jì)算量需求——監(jiān)控?cái)z像頭為例。

它也不需要每一幀都做行人檢測和人臉識別。一般通過一些本地可以實(shí)現(xiàn)的算法，比如對圖像做差分運(yùn)算。探測到畫面內(nèi)有物體移動以后，再將畫面交由服務(wù)器做行人檢測。檢測出有人以后，再做人臉識別。

這樣對于本地設(shè)備來說，可能幾個(gè)小時(shí)才會有一幀AI運(yùn)算的需求。如果在本地部署性能足夠進(jìn)行AI運(yùn)算的硬件，勢必在使用時(shí)長上會造成嚴(yán)重浪費(fèi)。而且硬件性能沒有足夠強(qiáng)的話，響應(yīng)速度也遠(yuǎn)不及云計(jì)算迅速。

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對于服務(wù)器，時(shí)間上的復(fù)用，可以以極低的成本覆蓋大量的嵌入式計(jì)算需求。

還是以上述監(jiān)控?cái)z像頭為例，一臺設(shè)備幾個(gè)小時(shí)才會進(jìn)來一個(gè)需求，而服務(wù)器可以很快就算完了。但服務(wù)器可以不停的算，那么一臺服務(wù)器就可以覆蓋很多本地設(shè)備。這樣部署的總體成本就會大大降低。

但是云計(jì)算也有其局限性，主要受限于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆€(wěn)定性不夠理想。

如果是長時(shí)間的需要大計(jì)算量的任務(wù)，比如類似于天網(wǎng)系統(tǒng)的公共區(qū)域攝像頭，可能每時(shí)每刻都有行人車輛經(jīng)過，可能就每秒鐘都需要AI算法的介入。

這樣一來受傳輸穩(wěn)定性的限制，可能導(dǎo)致運(yùn)行不穩(wěn)定。而且不斷地有數(shù)據(jù)交給服務(wù)器，傳輸?shù)牧髁砍杀竞头?wù)器資源的占用都會大幅增加。

這種情況下傳統(tǒng)云計(jì)算可能就不太適合了，此時(shí)就要引入邊緣云計(jì)算和邊緣計(jì)算的概念了。