云计算：数据存储、处理与计算

在新型智慧城市建设与运行的过程中，云计算发挥着重要作用。云计算可以从城市物联网中获取大量信息，并对信息进行高效处理、对相应的动作做出实时响应，提高城市管理的信息化、自动化水平。

在云计算技术的支持下，新型智慧城市中的各行业应用平台可以实现虚拟化、集群化。

① 虚拟化：利用信息资源可以无限扩展、模块化的特性，在硬件资源中对操作系统进行虚拟化处理，形成虚拟桌面或虚拟服务器等应用。

② 集群化：利用云存储技术对城市的各大数据库进行集中管理，例如城市社会民生服务数据库、城市公共基础设施监控与管理数据库等，形成分布式应用。

云计算可以将虚拟化和集群化产生的应用相结合，创建一个全新的信息基础设施运行与管理应用系统，为新型智慧城市建设提供强有力的支持。

在智慧城市管理与运行的过程中，云计算主要应用于城市公共事务管理部门，可以加强交通、环保、电网、水务等应用平台之间的联系，将传感器收集到的信息快速传递到各个应用平台，制定更加科学合理的管理调度策略，切实提高智慧城市的管理效率及智慧城市数据中心的运行效率。例如，云计算可以应用于政务管理，提高政府办公效率；云计算可以应用于金融行业，使金融交易信息实现开放共享等。

同时，边缘设备的应用也会产生大规模的数据，使数据计算需求大幅提升。在这种情况下，网络传输时延过高与网络带宽不足等成为困扰云计算的关键问题，解决这一问题的关键不是单纯地增加网络带宽，而是要在靠近数据源的边缘设备上卸载计算任务，减少数据传输，提高响应速度。

边缘计算是为解决云计算所面临的问题而提出的一种新型计算范式，可以很好地满足万物互联应用需求。凭借强大的计算分析能力，边缘设备可以通过在网络边缘进行计算，为应用开发者和服务供应商提供计算能力支持。边缘计算采用分布式计算架构，在网络边缘侧执行应用程序、服务与数据的存储任务，在靠近数据源头的位置进行计算。

在新型智慧城市建设领域，边缘计算的应用场景有很多，包括视频优化、自动驾驶、工业自动化等。其基本逻辑是将云计算平台迁移到网络边缘侧，将中心服务器下放到网络边缘节点，在网络边缘节点完成数据处理、程序运行等操作，跳过将数据上传到云平台这一环节，缩短端到端的时延，提高终端的响应能力。

新型智慧城市在运行过程中会产生海量数据，这些数据需要被实时处理。在边缘计算出现之前，这些数据需要通过网络传输至云计算中心进行处理，再通过网络将处理结果下发至各个终端。由于4G网络带宽不足，数据传输经常出现时延，无法满足应用需求。在边缘计算出现后，数据可以就近在边缘服务器上进行处理，无须上传至云计算中心，这样既可以提高数据处理效率，又可以保证数据安全，满足业务稳定开展的需求。

边缘计算应用于自动驾驶领域，可以创建车路协同的自动化决策平台，利用靠近车辆的边缘服务器对车辆行驶过程中产生的数据进行处理，缩短数据传输距离，拓展自动驾驶车辆的感知范围，降低协同难度，提高决策的科学性。

边缘计算应用于智慧园区领域，可以实现边缘辅助计算服务，将计算能力迁移到终端，降低终端成本；可以实现视频边缘服务，节省视频数据回传带宽，降低数据传输时延；可以减少园区视频的流量迂回，缩短视频传输时延，为数据处理、数据存储创造一个更安全的环境。