导读：很多朋友问到关于边缘计算和大数据哪个好的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
边缘计算和大数据有什么关系吗？
边缘计算的出现，作为云的延升扩展，在一定程度上缓解大数据带来的压力，加速了数据分析的速度，提高效率，建议去十次方平台了解更多。
白话云计算、边缘计算、大数据
云计算、边缘计算、大数据这些概念总给人以高端、神秘的感觉，有些商家还以此为噱头，营销产品，忽悠消费者，把消费者弄得云里雾里。
所谓云计算，字面上理解就是在“云”上做计算，“云”给人直观的特点有：在远端，无限大。云计算中的“云”可以理解为通过网络为用户提供各种资源或能力（包括计算、存储、分析等）的一个东西，它可能包括各种各样的硬件设备或软件产品在内，更简单地理解，可以将其类比为远离用户的一个超大型机房或计算中心。
所谓边缘计算，就是在云边缘，即数据产生的源头侧设备进行的计算，我们每个人的手机、电脑，家用电视机、智能家居设备，以及各种具备计算能力的工业设备，他们所进行的计算都可以理解为边缘计算。
云计算是一种集中式服务，拥有强大的计算能力和分析处理能力，能够对海量的数据进行分析处理，更注重于从海量数据中获得用户感兴趣的数据，剔除冗余数据。边缘计算更注重实时性，及时对现场少量的数据进行运算处理。云计算和边缘计算是相辅相成的，把云计算比作人的大脑的话，边缘计算就类似于人的手、脚、耳、鼻，相互配合才能发挥最大的效益。
大数据从字面上理解就是“大”，确实是这样，我们进行的所有 社会 活动或私人活动都在每时每刻不停地产生着数据，我们网上购物会产生网购数据、旅行走路会产生轨迹数据、聊天视频会产生数据，甚至于睡觉都会产生数据。小到个人大到部门，公司， 社会 更是会产生海量的数据。
这些海量的数据初看似乎大都是无用的数据，但经过处理，正确运用后就会产生价值，海量的数据对应的正是无限的价值。例如通过对消费者地域、喜好等的一系列分析，可以达到精准营销的目的，为企业增效提质。公安系统可以利用大数据技术，在全国范围内对不法分子进行筛查、鉴别，减小 社会 危害。还有地图软件，也是利用大数据，对车流、交通的分析处理，为用户预测规划出某一时间段内的最优路线，提升出行效率。再如某某软件，通过大数据技术，分析出用户口味、使用频次、周围人群特征等，同一商品对不同的用户赋以不同的价格，做到大数据杀熟。
边缘计算是什么,和云计算的区别是什么?
边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合了网络、计算、存储以及应用处理能力的分布式平台，就近提供智能服务。和云计算的区别是：作用的不同。
边缘计算是云计算的一个逆操作，云计算强调的是计算和存储等能力从边缘端或桌面端集中过来，而边缘计算则是将这种计算和存储等能力重新下沉到边缘。
边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式。边缘计算是对云计算的一种补充和优化，云计算把握整体，而边缘计算更专注局部。
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。
云计算和大数据哪个就业前景好
云计算就业前景好。
从当前互联网领域的发展基本面来看，大数据和云计算都有比较广阔的发展前景，一方面产业互联网未来将为大数据和云计算提供巨大的发展空间，另一方面云计算和大数据本身也能够带动一系列新技术和新模式的创新。
由于大数据是物联网发展的三个基础因素之一，所以大数据的发展对于人工智能技术的发展来说，也具有重要的意义。当前科技领域和行业领域对于人工智能的呼声都比较高，所以在人工智能领域的推动下，大数据也会得到更多的重视。
相对于大数据来说，云计算技术的重要性已经得到了一定程度的体现，随着云计算逐渐进入到PaaS时代和SaaS时代，全栈云和智能云将进一步提升云计算的服务效率。云计算对于行业领域的重要性将得到逐渐的体现，所以未来云计算的发展空间会逐渐扩大。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
边缘计算的价值是什么？
作为新兴技术趋势的佼佼者，边缘计算正在成为促进行业数字化转型的重要抓手，在智能化改造上起到重要作用。
“数字新基建”主要围绕着ABCD四方面发展，A是人工智能、B是区块链、C是云、D是大数据，随着5G的快速推进，给ABCD插上翅膀，算力的不断下沉，将会涌现很多有趣的垂直行业应用场景，为边缘端更好实现技术赋能提供了价值。
以当前比较热门的自动驾驶来说，同样是边缘计算最重要的应用场景之一。在自动驾驶场景中，车辆需要做到比驾驶员更快的响应决策速度，也就是说最多只有零点几毫秒时间，同时还要能够自动感知到行车过程中周围车辆、行人、甚至整条路况的实时信息。如果按传统以云中心集中计算为主的决策架构，这对于要做到和人一样反应的自动驾驶来说时间太长了，所以如果没有边缘计算，如果数据的感知处理、控制的决策不能在车辆上本地进行，自动驾驶就会成为空中楼阁。
通过边缘计算的应用，以车辆本身的边缘计算，以及车路协同形式，在道路两旁会部署一些小型智能服务器，就近接收来自周围车辆的信息流，迅速作出响应和决策，同时这些小型的智能服务器也能接收来自云中心下达的控制指令，从而达到车路协同要求。未来甚至红绿灯可能会消失，因为道路知道周围车辆的速度、距离等信息，能够实时对周围车辆发出控制指令，车辆也能够根据来自道路的消息，以及车辆自身的边缘计算实时做出决策，整个过程将实现非常高效的协同。
目前许多智能化的改造，边缘计算已经能够积极的应用在许多场景之上，例如智能驾驶、智能工厂、智能电网、智能家居、智能建筑，很多都是边缘计算的场景。
再举例来说，电网有很多高压线、变电箱，人力的运维成本太大、危险系数也很高，传统的故障巡检机制网络传输带宽消耗大、故障告警处理不实时、而且电力系统数据本身关系到国计民生，数据传输过程中的安全性极其重要。
落地边缘计算之后，借助于边缘智能技术，可以在设备边缘侧几乎准实时地自动检测出问题出现的具体位置，比方说在配电房内安装边缘计算装置，布置AI模型，边缘计算装置连接配电房里面所有的电力设备，实时采集每一个设备的状态，利用高清夜视摄像头，还可以对烟雾、起火进行实时AI推理、故障告警和处理，效率能够得到极大的提升，同时由于大部分数据都在边缘侧本地处理，无需全部传输上报至云端集中处理，因而极大降低了网络传输流量、减少了数据在传输过程中的暴露面，数据安全性也自然得到了提升。
大数据，云计算，人工智能专业哪个好？
这三个专业的难易层度为人工智能大于大数据，大数据大于云计算。
如果你是专科可以学习大数据与云计算，就不要挑战人工智能了，因为这个很看重学历的。
那大数据和云计算该学那一个呢?你可以从两点考虑：
1.收入：大数据的工资高于云计算
2.发展前景：大数据适应于各种行业，并且是未来人工智能领域计算的基础，所以在未来是可以长期发展下去的。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于边缘计算和大数据哪个好的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。