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费斯托/FESTO
物联网在飞速发展的同时也产生了大量数据，面对数据处理压力，各种“计算”层出不穷，云计算、雾计算、边缘计算等名词纷纷涌出，即便处于常接触此类概念的安防行业，也很容易被这些不同的计算搞得如坠五里雾中。这些计算方式有何区别？应用于哪些场景？在不同场景或同一场景的不同情况下又要如何选择计算方式？
云计算、雾计算、边缘计算各有优点
从计算方式上来讲，云计算是“云+端”的模式。智能安防终端通过网络连接到云计算中心，获取按需、共享和可配置的计算资源，与云形成一个综合平台。这种计算方式为我国庞大的视频监控网提供了存储、检索、分析等方面的强大支撑；作为云计算的补充，边缘计算指在靠近物或数据源头的一侧，为摄像头等终端设备就近提供服务，如果说云计算提供强大的全局结构化数据推理分析和资源管控力，那么边缘计算则提供快速、敏捷、、的实时响应；而雾计算则相当于“更贴近地面的云”，可以创建分布于不同地方的云服务。
在不同应用场景三者所展现出的优势也不尽相同，那么，智能时代，在复杂安防实际应用场景中，如何处理三者的应用与配合？
不同计算方式协同处理问题 赋能各类场景
随着万物互联市场的发展，单一的计算方式并不能解决某一场景中的所有问题。WMIC 2018世界移动互联网大会上，分享通信集团董事局主席蒋志祥提出了“混合计算”的概念，引起热议。“混合计算”就是通过5G万物互联能力，将云计算、雾计算、边缘计算等计算方式排列组合，实现协同计算，满足视频图像处理等需求。
以公共安全视频监控为例，前端摄像机要提高实时性、在本地完成图像识别，就需要将AI算力注入边缘，而在边缘处理过的数据则需要上传至云端，以便进行综合分析；又如，智慧交通领域中，车辆在自动行驶时遇到紧急情况，需要边缘计算技术在毫秒级时间内做出判断，而交通诱导则需要立足于云计算对交通大数据的综合分析与挖掘。
混合计算不会仅依赖5G的速度，还需要各方协同，相信随着产业链不断完善，混合计算将赋能安防各类应用场景。
混合计算尚存在多重挑战
混合计算作为新兴概念，目前尚未有成熟的技术方案和框架。从其概念中也可以看出，其面临的挑战之一就是连通性。不仅需要兼容物联网中大量的异构总线和多制式的网络，还要保持实时性和可靠性，实现数据协同。
而在各种计算方式协同工作后，其应用场景也将越来越复杂，如何如何将有效信息整合到任务中、如何将将任务及时下发到各节、又如何抵御网络攻击保障安全与隐私……这些都是对混合计算协同能力的重要考验。
(原标题：不同计算方式各有所长 “混合”应用赋能安防)
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