IT行业云计算与边缘计算解决方案设计

IT行业云计算与边缘计算解决方案设计TOC\o"1-2"\h\u1466第1章引言 4186031.1云计算与边缘计算概述 499471.2解决方案设计目标与范围 417393第2章云计算技术基础 5326852.1云计算服务模型 596452.1.1InfrastructureasaService(IaaS) 5126762.1.2PlatformasaService(PaaS) 5143822.1.3SoftwareasaService(SaaS) 5313742.2云计算部署模型 5290582.2.1公共云 5201872.2.2私有云 5150782.2.3混合云 5190542.2.4社区云 6166472.3云计算关键技术 6197372.3.1虚拟化技术 6314872.3.2分布式存储技术 6219992.3.3资源调度与优化技术 6180232.3.4数据处理与分析技术 691062.3.5安全与隐私保护技术 610506第3章边缘计算技术基础 619613.1边缘计算概念与架构 633063.1.1边缘计算概念 638993.1.2边缘计算架构 7127333.2边缘计算关键技术 7283643.2.1实时数据处理与分析 799983.2.2边缘设备管理 7226333.2.3边缘安全与隐私保护 8319073.3云计算与边缘计算的融合 821254第4章需求分析与系统设计 87294.1业务需求分析 896914.1.1云计算需求分析 87864.1.2边缘计算需求分析 8162954.2系统架构设计 9226374.2.1云计算架构设计 92514.2.2边缘计算架构设计 9213424.3技术选型与评估 9189474.3.1云计算技术选型 9263334.3.2边缘计算技术选型 928513第5章数据中心设计与优化 10215805.1数据中心基础设施建设 1059115.1.1数据中心选址与规划 10295035.1.2数据中心建筑与结构 10178175.1.3数据中心供电与散热 10237535.1.4数据中心安全与防护 10257125.2数据中心网络架构设计 10158755.2.1网络拓扑结构 1059265.2.2数据中心内部网络设计 11296605.2.3数据中心外部网络互联 1162175.3数据中心资源调度与优化 11252195.3.1资源调度策略 11265665.3.2虚拟化资源管理 11196745.3.3存储资源优化 1174125.3.4能效优化 1121722第6章边缘计算节点部署与管理 115046.1边缘计算节点选址与规划 11214656.1.1选址原则 1129396.1.2选址步骤 11291786.1.3规划要点 1258206.2边缘计算节点硬件选型 12241666.2.1服务器选型 12270146.2.2存储设备选型 12220096.2.3网络设备选型 1227146.3边缘计算节点软件部署与运维 12216276.3.1软件部署 12323836.3.2运维管理 1227820第7章云边协同计算策略 1350937.1任务卸载策略 13260277.1.1任务分类与识别 1310137.1.2卸载决策模型 13287917.1.3动态任务卸载策略 1336497.2资源分配与调度策略 1378407.2.1云边资源协同模型 13136307.2.2面向任务的资源调度策略 13192997.2.3多目标优化资源分配策略 13100837.3数据处理与分析策略 13293837.3.1数据预处理策略 136097.3.2分布式数据处理框架 1436977.3.3面向边缘计算的数据分析策略 14187127.3.4云边协同数据分析算法 143658第8章安全性与隐私保护 14271878.1安全威胁与挑战 14294878.1.1数据泄露 14257378.1.2网络攻击 1410878.1.3服务滥用 14163198.1.4硬件安全 1470488.1.5法律法规与合规性挑战 157018.2安全防护策略 15115518.2.1数据加密 15242998.2.2访问控制 159928.2.3安全审计 15159678.2.4防火墙与入侵检测系统 15188098.2.5安全运维 1552098.3隐私保护策略 15233938.3.1数据脱敏 1527548.3.2差分隐私 15155918.3.3零知识证明 15155008.3.4联邦学习 15139678.3.5法律法规遵守 1527682第9章功能评估与优化 16300189.1功能指标体系 16241409.1.1延迟性 16205159.1.2吞吐量 1613259.1.3可用性 16210109.1.4可扩展性 16174839.1.5能耗 16194789.2功能评估方法 1676179.2.1实验评估 1782649.2.2模型评估 17230489.2.3对比评估 17125409.3功能优化策略 1717849.3.1网络优化 17323049.3.2计算优化 17204689.3.3资源调度优化 1729639.3.4存储优化 17989.3.5能耗优化 1715265第十章案例分析与未来发展 171915610.1行业应用案例 172882810.1.1工业互联网 1865710.1.2智能交通 18267910.1.3医疗健康 18880610.2技术发展趋势 182071310.2.15G技术的普及 18482710.2.2边缘计算设备功能的提升 18493010.2.3云计算与边缘计算的融合 182951110.3我国云计算与边缘计算产业布局与政策建议 182143210.3.1加强基础设施建设 18111510.3.2支持关键技术攻关 191696010.3.3制定相关政策鼓励创新 19206810.3.4促进产业协同发展 191107110.3.5加强人才培养和引进 19第1章引言1.1云计算与边缘计算概述互联网技术的飞速发展与大数据时代的到来，信息技术（IT）行业正面临着巨大的变革与挑战。云计算作为近年来IT领域的核心技术之一，通过集中式的计算资源为用户提供了弹性、可扩展的计算能力。但是物联网、移动互联网等技术的普及，数据产生的地点越来越靠近用户，传统的云计算模式在实时性、带宽需求等方面逐渐暴露出局限性。为此，边缘计算应运而生，它将计算任务从云端迁移到网络边缘，提高了数据处理效率，降低了延迟。1.2解决方案设计目标与范围本章节主要针对IT行业云计算与边缘计算的需求，提出相应的解决方案设计目标与范围。具体如下：（1）设计目标提高数据处理实时性：通过边缘计算技术，降低数据传输延迟，提高系统实时性。优化资源利用：合理分配云计算与边缘计算资源，提高系统整体功能。保证数据安全：在云计算与边缘计算协同工作的过程中，保障数据安全与隐私。提高系统可扩展性：根据业务需求，实现计算资源的弹性伸缩，满足不同场景下的应用需求。（2）设计范围面向行业：本解决方案主要针对IT行业，包括但不限于物联网、移动互联网、大数据等领域。技术层面：涉及云计算、边缘计算、网络通信、数据存储、安全防护等技术。应用场景：涵盖实时数据分析、智能设备管理、远程监控、在线协作等多种应用场景。通过以上设计目标与范围的阐述，为后续章节的具体解决方案设计提供指导与依据。第2章云计算技术基础2.1云计算服务模型云计算服务模型是构建云计算环境的基础框架，它定义了云服务提供商与用户之间的交互方式和资源提供形式。主要包含以下三种服务模型：2.1.1InfrastructureasaService(IaaS)IaaS即基础设施即服务，为用户提供计算资源、存储资源和网络资源等基础设施。用户可以在这些基础设施上部署和运行自己的操作系统、应用程序以及数据库等。IaaS服务提供商负责维护基础设施，用户则根据实际使用情况支付费用。2.1.2PlatformasaService(PaaS)PaaS即平台即服务，为用户提供一个预先配置好的平台，包括操作系统、编程语言执行环境、数据库和Web服务器等。用户可以在这个平台上开发、运行和管理应用程序，无需关注底层硬件和操作系统的维护。PaaS服务提供商负责维护平台及底层基础设施。2.1.3SoftwareasaService(SaaS)SaaS即软件即服务，用户通过网络直接使用云服务提供商提供的应用程序，无需在本地安装和维护软件。SaaS服务提供商负责软件的维护和升级，用户根据订阅服务支付费用。2.2云计算部署模型云计算部署模型定义了云计算环境中不同的部署方式，主要包括以下几种：2.2.1公共云公共云是一种为大众提供云计算服务的模型，所有用户共享云服务提供商的硬件、软件和网络资源。用户可以根据需求动态调整资源，按使用量付费。2.2.2私有云私有云是为单一组织或企业提供的云计算服务，可以由企业内部IT部门管理，也可以委托第三方服务商进行管理。私有云为用户提供了更高的安全性和定制性。2.2.3混合云混合云结合了公共云和私有云的优势，用户可以根据需求将应用程序和数据部署在公共云或私有云中。混合云为用户提供了更大的灵活性和扩展性。2.2.4社区云社区云是为特定社区或行业提供的云计算服务，其成员共享云资源，共同制定云计算服务的规范和策略。2.3云计算关键技术云计算技术涉及多个领域，以下介绍其中几个关键技术：2.3.1虚拟化技术虚拟化技术是云计算的核心技术之一，通过将物理硬件资源抽象成多个虚拟资源，提高了资源的利用率和灵活性。用户可以在虚拟机上运行不同的操作系统和应用，实现资源的隔离和共享。2.3.2分布式存储技术分布式存储技术将数据分散存储在多个节点上，提高了数据存储的可靠性、可用性和访问速度。通过数据冗余和副本机制，分布式存储技术能够有效应对硬件故障和负载均衡。2.3.3资源调度与优化技术资源调度与优化技术是云计算环境中实现资源高效分配和负载均衡的关键。通过动态监控资源使用情况，智能调度算法可以合理分配资源，提高系统功能。2.3.4数据处理与分析技术云计算环境中拥有海量数据，数据处理与分析技术用于挖掘数据价值、提供智能决策支持。包括大数据处理、实时数据分析、数据挖掘和机器学习等技术。2.3.5安全与隐私保护技术云计算环境下的安全与隐私保护技术是用户信任和使用云计算服务的基础。包括身份认证、访问控制、数据加密、安全审计等措施，保证用户数据和隐私得到有效保护。第3章边缘计算技术基础3.1边缘计算概念与架构3.1.1边缘计算概念边缘计算（EdgeComputing）是一种分布式计算架构，它将数据处理和分析的部分任务从中心化的云计算数据中心转移到网络边缘的物理位置。这种计算模式旨在降低数据传输延迟，提高实时性，减少带宽使用，以及增强数据的隐私性和安全性。3.1.2边缘计算架构边缘计算架构通常包括以下几个层次：（1）设备层：包括传感器、智能手机、工业设备等，负责数据采集和初步处理。（2）边缘节点层：位于设备与云端数据中心之间的计算和存储资源，如边缘服务器、网关等，负责数据预处理、实时分析和决策。（3）网络层：负责将边缘节点与云端数据中心连接，实现数据传输和资源共享。（4）云端数据中心：提供强大的计算和存储资源，负责处理边缘节点无法处理的数据，以及进行大数据分析和存储。3.2边缘计算关键技术3.2.1实时数据处理与分析边缘计算需要具备实时数据处理与分析能力，以满足各种应用场景对实时性的需求。关键技术包括：（1）流式数据处理：对实时数据流进行快速处理，提取有用信息。（2）分布式计算：在多个边缘节点上分布式地执行计算任务，提高计算效率。（3）数据压缩与传输：降低数据传输延迟和带宽需求，提高网络传输效率。3.2.2边缘设备管理边缘设备管理是边缘计算的关键技术之一，主要包括：（1）设备发觉与注册：自动发觉网络中的边缘设备，并将其注册到边缘计算平台。（2）设备监控与维护：实时监控边缘设备的运行状态，进行故障诊断和远程维护。（3）资源调度与优化：根据边缘设备的负载情况，动态调整计算和存储资源，提高资源利用率。3.2.3边缘安全与隐私保护边缘计算涉及大量敏感数据，因此安全与隐私保护。关键技术包括：（1）数据加密与解密：对数据进行端到端加密，保障数据传输过程中的安全性。（2）访问控制与身份认证：保证授权用户和设备可以访问边缘计算资源。（3）隐私保护：采用差分隐私、同态加密等技术，保护用户隐私。3.3云计算与边缘计算的融合云计算与边缘计算并非相互独立，而是相互补充、协同发展的技术。两者的融合体现在以下几个方面：（1）资源共享：云计算与边缘计算通过资源共享，实现计算、存储和网络资源的优化配置。（2）数据协同处理：云计算与边缘计算协同处理数据，实现实时性与大数据分析能力的优势互补。（3）业务协同：云计算与边缘计算共同支撑业务应用，满足不同场景下的需求。通过云计算与边缘计算的深度融合，有助于构建高效、智能的计算体系，为各行各业提供更加丰富、灵活的解决方案。第4章需求分析与系统设计4.1业务需求分析4.1.1云计算需求分析在IT行业中，云计算技术已成为企业降低成本、提高业务灵活性的关键途径。针对当前业务场景，我们对云计算的需求分析如下：（1）计算资源需求：业务发展迅速，对计算资源的需求不断增长，需实现动态扩展和按需分配。（2）存储资源需求：大量数据存储和备份需求，要求高可靠性和可扩展性。（3）网络资源需求：业务涉及多地协同，需要高速、稳定的网络资源。（4）安全需求：保障数据安全，防止数据泄露、篡改等安全风险。4.1.2边缘计算需求分析边缘计算作为云计算的补充，可以有效降低延迟、提高数据处理速度。针对边缘计算的需求分析如下：（1）实时性需求：业务场景对实时性要求高，需要边缘计算进行数据预处理。（2）计算能力需求：边缘节点需具备一定的计算能力，以支撑业务场景的实时性需求。（3）数据存储需求：边缘节点需具备一定容量的存储空间，以满足本地数据存储和缓存需求。（4）协同需求：边缘节点与云计算中心需实现数据同步和协同处理。4.2系统架构设计4.2.1云计算架构设计云计算架构设计如下：（1）基础设施层：采用虚拟化技术，实现计算、存储、网络资源的池化。（2）平台层：搭建云计算平台，提供资源调度、监控、运维等能力。（3）应用层：根据业务需求，部署相应的应用服务。（4）安全体系：构建完善的安全防护体系，保障数据安全。4.2.2边缘计算架构设计边缘计算架构设计如下：（1）边缘节点层：部署边缘设备，实现数据采集、预处理和计算。（2）边缘网络层：采用高速、稳定的网络连接，实现边缘节点与云计算中心的通信。（3）边缘平台层：搭建边缘计算平台，提供资源调度、应用部署等功能。（4）协同层：实现边缘节点与云计算中心的数据同步和协同处理。4.3技术选型与评估4.3.1云计算技术选型（1）虚拟化技术：选用成熟稳定的虚拟化技术，如KVM、VMware等。（2）资源调度技术：采用OpenStack等开源技术，实现资源的高效调度。（3）存储技术：选用分布式存储技术，如Ceph、HDFS等。（4）安全技术：采用加密、访问控制、安全审计等技术，保障数据安全。4.3.2边缘计算技术选型（1）边缘设备：选择具备较强计算能力和较小体积的边缘设备，如ARM架构服务器。（2）边缘网络技术：采用5G、WiFi6等高速网络技术。（3）边缘计算平台：选用开源边缘计算平台，如Kubernetes、OpenEdge等。（4）协同处理技术：采用边缘计算与云计算协同处理技术，如数据同步、任务分发等。第5章数据中心设计与优化5.1数据中心基础设施建设数据中心作为云计算与边缘计算的核心枢纽，其基础设施建设。本节将从以下几个方面阐述数据中心基础设施的设计要点：5.1.1数据中心选址与规划考虑地理位置、气候条件、能源供应等因素，选择合适的数据中心建设地点；根据业务需求，合理规划数据中心的规模和布局，保证可持续发展。5.1.2数据中心建筑与结构采用模块化设计，提高数据中心的灵活性和可扩展性；关注绿色建筑，降低能耗和碳排放，提高能源利用效率。5.1.3数据中心供电与散热采用高可靠性的供电系统，保证数据中心稳定运行；优化散热系统设计，提高散热效率，降低能耗。5.1.4数据中心安全与防护建立完善的安全管理体系，保证数据中心物理安全；部署防火墙、入侵检测等安全设备，保障数据中心的网络安全。5.2数据中心网络架构设计数据中心网络架构是云计算与边缘计算高效运行的关键。本节将从以下几个方面探讨数据中心网络架构的设计方法：5.2.1网络拓扑结构采用层次化、模块化的网络拓扑，提高网络的可靠性和可扩展性；根据业务需求，合理规划网络带宽和路由策略。5.2.2数据中心内部网络设计部署高功能的网络设备，提高数据传输速率和降低延迟；采用虚拟化技术，实现网络资源的灵活调度和优化。5.2.3数据中心外部网络互联与互联网、其他数据中心建立高速、稳定的网络连接；部署多路径、冗余网络，提高网络可用性和容错能力。5.3数据中心资源调度与优化数据中心资源调度与优化是提高云计算与边缘计算功能的核心。以下将从几个方面阐述资源调度与优化的方法：5.3.1资源调度策略根据业务负载，动态调整计算、存储和网络资源；采用智能调度算法，实现资源的最优分配。5.3.2虚拟化资源管理部署虚拟化平台，提高资源利用率；实现虚拟机、容器等资源的弹性伸缩和自动化运维。5.3.3存储资源优化采用分布式存储技术，提高存储功能和可靠性；实现数据分层存储，降低存储成本。5.3.4能效优化部署智能监控和节能技术，降低数据中心能耗；通过优化资源调度，实现能效的最优化。第6章边缘计算节点部署与管理6.1边缘计算节点选址与规划6.1.1选址原则在边缘计算节点的选址过程中，应遵循以下原则：靠近数据源、网络延迟低、交通便利、能源供应稳定、安全性高。6.1.2选址步骤（1）确定边缘计算服务覆盖范围；（2）分析潜在选址区域的基础设施、网络环境、能源供应等因素；（3）评估选址区域的安全性、可靠性、扩展性等；（4）综合考虑成本、效益等因素，确定最佳选址。6.1.3规划要点（1）保证节点布局合理，满足业务发展需求；（2）预留一定规模的扩展空间，以应对未来业务增长；（3）考虑节点间的协同与冗余，提高整体系统的可靠性。6.2边缘计算节点硬件选型6.2.1服务器选型（1）根据业务需求，选择适当规格的服务器；（2）优先选用具备高功能、低功耗、易扩展等特点的服务器；（3）考虑服务器兼容性、可靠性及售后服务。6.2.2存储设备选型（1）根据数据存储需求，选择合适的存储设备；（2）优先选用具备高容量、高功能、低延迟等特点的存储设备；（3）考虑数据冗余、备份及恢复策略。6.2.3网络设备选型（1）根据网络需求，选择适当规格的网络设备；（2）优先选用具备高带宽、低延迟、高可靠性等特点的网络设备；（3）考虑网络设备的兼容性、可扩展性及运维管理。6.3边缘计算节点软件部署与运维6.3.1软件部署（1）根据业务需求，选择合适的边缘计算平台；（2）部署边缘计算节点基础软件，如操作系统、数据库、中间件等；（3）部署业务应用软件，保证与云计算中心的数据交互与业务协同；（4）配置边缘计算节点的安全防护措施，保障系统安全。6.3.2运维管理（1）制定边缘计算节点运维管理制度，明确运维职责；（2）建立运维监控体系，实时掌握节点运行状态；（3）定期对边缘计算节点进行巡检、维护，保证系统稳定运行；（4）建立应急预案，应对突发事件，降低系统风险。第7章云边协同计算策略7.1任务卸载策略7.1.1任务分类与识别在云计算与边缘计算协同环境中，首先需要对待处理任务进行分类与识别。根据任务特性，将任务划分为实时性任务、计算密集型任务、数据密集型任务等不同类别。7.1.2卸载决策模型本节将介绍一种基于任务类型、资源状态、网络状况等因素的卸载决策模型。通过该模型，可以在保证服务质量的前提下，实现任务在云与边缘节点之间的合理分配。7.1.3动态任务卸载策略针对实时性任务和计算密集型任务，提出一种动态任务卸载策略。该策略可根据任务执行过程中的资源需求和网络状况，实时调整任务卸载比例，以优化系统功能。7.2资源分配与调度策略7.2.1云边资源协同模型构建云边资源协同模型，实现云边节点间资源的统一管理和调度。通过对云边资源的优化分配，提高资源利用率，降低系统成本。7.2.2面向任务的资源调度策略针对不同类型的任务，设计相应的资源调度策略。本节将重点介绍实时性任务、计算密集型任务在云边环境下的资源调度方法。7.2.3多目标优化资源分配策略结合任务需求、资源状态、网络状况等多方面因素，提出一种多目标优化资源分配策略。通过求解该优化问题，实现资源在云边节点间的合理分配，提高系统功能。7.3数据处理与分析策略7.3.1数据预处理策略在云边协同计算环境下，针对海量数据进行预处理，包括数据清洗、数据融合等。本节将介绍一种高效的数据预处理策略，为后续数据分析提供可靠的数据基础。7.3.2分布式数据处理框架为应对大数据处理需求，设计一种分布式数据处理框架。该框架可实现数据在云边节点间的并行处理，提高数据处理效率。7.3.3面向边缘计算的数据分析策略针对边缘计算场景，提出一种轻量级数据分析策略。该策略可在边缘节点对实时数据进行快速分析，为用户提供实时决策支持。7.3.4云边协同数据分析算法本节将介绍一种云边协同数据分析算法，通过整合云边节点计算能力，实现对大规模数据的高效分析，为业务场景提供有力支持。第8章安全性与隐私保护8.1安全威胁与挑战云计算与边缘计算作为IT行业的核心技术，虽然为各类应用场景提供了高效、灵活的解决方案，但也面临着多样的安全威胁与挑战。本章将从以下几个方面阐述这些威胁与挑战：8.1.1数据泄露在云计算与边缘计算环境中，数据存储、处理和传输过程中可能遭受黑客攻击，导致敏感数据泄露。8.1.2网络攻击云计算与边缘计算系统可能遭受DDoS攻击、中间人攻击等网络攻击，影响系统正常运行。8.1.3服务滥用云计算与边缘计算资源可能被恶意用户滥用，进行非法活动，如挖矿、传播恶意软件等。8.1.4硬件安全边缘计算设备可能存在硬件安全漏洞，如物理攻击、篡改等，导致设备损坏或数据泄露。8.1.5法律法规与合规性挑战我国法律法规的不断完善，云计算与边缘计算解决方案需满足相关合规性要求，保证数据安全与隐私保护。8.2安全防护策略针对上述安全威胁与挑战，本章提出以下安全防护策略：8.2.1数据加密采用高强度加密算法，对存储、传输的数据进行加密处理，保证数据安全。8.2.2访问控制实施严格的访问控制策略，保证授权用户才能访问敏感数据与关键资源。8.2.3安全审计建立安全审计机制，对系统操作、网络流量等进行实时监控，发觉异常行为并采取相应措施。8.2.4防火墙与入侵检测系统部署防火墙与入侵检测系统，防止网络攻击，保护系统安全。8.2.5安全运维加强安全运维管理，定期更新系统补丁，修复漏洞，保证系统安全稳定。8.3隐私保护策略为了保护用户隐私，本章提出以下隐私保护策略：8.3.1数据脱敏对敏感数据进行脱敏处理，保证在数据分析、共享等过程中不泄露用户隐私。8.3.2差分隐私引入差分隐私机制，对数据进行加密处理，保证在数据分析和使用过程中保护用户隐私。8.3.3零知识证明利用零知识证明技术，实现用户身份验证和授权，避免泄露用户身份信息。8.3.4联邦学习采用联邦学习技术，实现跨机构、跨域的数据分析与模型训练，保护用户隐私。8.3.5法律法规遵守严格遵守我国法律法规，制定隐私保护政策，保证用户隐私权益得到有效保护。第9章功能评估与优化9.1功能指标体系为了全面评估云计算与边缘计算解决方案的功能，本章构建了以下功能指标体系：9.1.1延迟性延迟性是指数据从源头传输到目的地的耗时。主要包括以下指标：（1）网络延迟：数据在网络中传输的耗时。（2）处理延迟：数据处理和计算所需的耗时。（3）排队延迟：数据在系统中等待处理的耗时。9.1.2吞吐量吞吐量是指系统在单位时间内处理的数据量。主要包括以下指标：（1）网络吞吐量：网络传输的数据量。（2）计算吞吐量：单位时间内完成的计算任务数量。9.1.3可用性可用性是指系统在规定时间内正常运行的概率。主要包括以下指标：（1）系统可用性：系统正常运行的时间占总运行时间的比例。（2）服务可用性：服务正常运行的时间占总运行时间的比例。9.1.4可扩展性可扩展性是指系统能否在不影响功能的前提下，适应不断增加的计算负载和用户规模。主要包括以下指标：（1）横向可扩展性：系统能否通过增加节点数量来提高功能。（2）纵向可扩展性：系统能否通过升级现有硬件来提高功能。9.1.5能耗能耗是指系统在运行过程中消耗的能源。主要包括以下指标：（1）设备能耗：单个设备在运行过程中的能源消耗。（2）系统总能耗：整个系统在运行过程中的能源消耗。9.2功能评估方法9.2.1实验评估通过搭建实验环境，对云计算与边缘计算解决方案进行功能测试，收集相关功能指标数据，并进行分析。9.2.2模型评估建立功能评估模型，通过模型预测系统在不同场景下的功能表现，为功能优化提供理论依据。9.2.3对比评估与其他云计算与边缘计算解决方案进行功能对比，找出差距和不