在技术迅速发展的今天，人们渴望更快速、更智能的计算方式，以提供使用信息。边缘计算是一种网络理念，它将处理能力带到离最终用户或数据源更近的地方，以减少延迟和带宽使用。
在实践中，边缘计算意味着在云端进行更少的计算和存储，而是将这些过程转移到本地位置，比如用户的个人电脑、物联网设备或边缘服务器。这种向网络边缘的转移减少了客户端和服务器之间必须发生的通信差距。
如果正在申请边缘计算职位，应该准备好回答关于专业知识的问题。在这篇博客中，讨论了五个面试中获胜的问题，帮助为即将到来的面试设定节奏并取得成功！让开始吧。
Q1: 如何定义边缘计算中的“边缘”一词？
当讨论边缘计算的定义时，关注点可以是收集数据的地方。术语“边缘”基本上指定了数据主要收集的点，然后才传递到中央位置进行处理。以下是边缘的可能组成部分：
边缘设备：边缘设备是放置在网络边缘的远程位置的物理硬件。市场上已有大量边缘设备可用于本地收集和处理数据，例如智能手表、智能扬声器、智能手机等。此外，还有能够本地计算数据并与云端通信的许多边缘设备，如物联网(IoT)设备、销售点(POS)系统、车辆、机器人和传感器。
本地基础设施：本地基础设施用于管理本地系统并建立与网络的连接，可能是服务器、桥接器、路由器、集线器或容器。
网络边缘：没有明确的“边缘网络”要求，但当涉及单独的网络时，这只是客户和云端之间的连续体中的另一个位置。这就是5G可以发挥作用的地方。5G可以将强大的无线连接与高蜂窝速度和低延迟结合起来，带来远程手术、自动无人机、智能城市、智能家居项目等令人兴奋的机会。
网络边缘的作用在那些将计算放在本地太贵且困难的场景中是至关重要的。然而，需要高响应性，即云端太远。
Q2: 为什么需要边缘计算？
以下是一些定义为什么今天需要边缘计算的点：
增加带宽：它通过在边缘本身分析数据来提高带宽的高效使用，而不是云端，这需要从物联网设备传输数据，需要高带宽，证明它对远程位置的应用是有益的，成本最低。
启用智能应用：快速响应是关键业务和自动驾驶汽车的需求；它使智能应用和设备能够同时对数据做出反应。
安全性：它可以在不将数据放在公共云上的情况下处理数据，确保数据的完全安全性。
可靠性：在扩展网络中，数据可能会被破坏，从而影响公司使用的数据的可靠性。
限制云端：在边缘进行数据计算限制了云计算的利用。
Q3: 边缘计算与物联网有什么关系？
边缘计算将数据处理更接近收集或使用数据的设备，而不是依赖于集中式服务器。这允许物联网数据在边缘而不是将数据发送回云端进行收集和处理。这可以为物联网设备带来好处，通过在本地进行数据处理和存储。
物联网和边缘计算可以结合快速实时分析数据，因为边缘在物联网中的参与可以提高性能和安全性，减少延迟和带宽使用。
边缘计算的目的不是取代云计算技术；外观以某种方式影响云计算。另一方面，可以说技术将通过为处理大量数据提供简单的解决方案来增强云计算。尽管它们都有自己的目的和用途，但在这里已经讨论了它们彼此之间的不同：
边缘计算：对于预算有限的中型企业来说是可行的，它们可以投资于财务资源。
云计算：对于处理和管理大量混乱且复杂的数据的大型企业来说，云计算是最佳选择。
边缘计算：可以在多个平台上使用各种编程语言工作，每个平台都有不同的运行时。
云计算：只能在一个目标平台上使用单一编程语言工作。
边缘计算：需要一些紧密和强大的计划，如先进的认证方法，以确保安全性。
云计算：不需要高和先进的安全方法。
边缘计算：处理由时间驱动的数据，即时间敏感的数据。
云计算：处理非时间驱动的数据。
边缘计算：使用分散的方法在远程位置处理数据。
云计算：使用集中的方法在集中位置处理数据。
边缘计算：为了推进边缘计算，组织可以使用现有的物联网设备，这些设备不会花费更多。
云计算：为了推进云计算，组织不能使用现有的物联网设备，他们必须更换为新设备，这需要额外的钱和时间。
自动驾驶车辆：自动驾驶车辆或自动驾驶汽车正试图成为市场上的新常态。在这个竞争激烈的时期，由自动驾驶汽车生成的数据，有数百个车载传感器，大约是每8小时驾驶40太字节/4000GB。这就是边缘计算的作用，因为数据量巨大，将所有数据发送到云端是不切实际和不安全的。它限制了云端的数据，以便汽车可以立即对有价值数据的事件做出反应。
边缘计算是一组计算存储、数据分析、网络技术和数据管理，它允许应用程序和设备即时对数据采取行动。
自动驾驶车辆连接到边缘以提高效率、提高安全性、减少交通拥堵和减少事故。
车队所有者由边缘计算技术提供的巨大机会。让举一些例子：