边缘计算和云计算的联系是什么？

云计算和边缘计算正在塑造物联网（IoT）的未来。这种组合为物联网网络中连接的设备带来了稳定性，并通过处理更接近源的数据来解决延迟问题。
云计算明显改变了数据处理的形式，特别是对于大数据。利用云的计算能力，物联网实现了跨越式发展，我们获得，存储和处理数据，而不必配置计算资源和管理。
物联网每年安装数十亿台智能设备，据估计，到2020年将安装超过200亿台智能设备。由于安装了大量设备并连接到物联网，因此处理的数据量一直在增加。我们正应对着处理和分析这些数据的挑战，特别是在需要近乎实时处理这些数据的情况下。仅云计算无法帮助处理如此庞大的数据集并实时提供响应。
据国际数据公司（IDC）称，边缘计算（Edge computing）是一个微型数据中心的网状网络，可在本地处理或存储关键数据，并将所有接收的数据推送到中央数据中心或云存储库。
简而言之，边缘计算可以处理和分析更靠近生成数据源的数据。
在边缘计算环境中安装和连接的智能设备能够处理关键任务数据并实时响应，而不是通过网络将所有数据发送到云并等待云响应。设备本身就像一个迷你数据中心，由于基本分析正在设备上进行，因此延迟几乎为零。利用这种新增功能，数据处理变得分散，网络流量大大减少。云可以在以后收集这些数据进行第二轮评估，处理和深入分析。

1、物联网系统架构设计：包括数据采集、网络安全、云计算、物联网应用系统等。
2、物联网协议：包括TCP/IP、UDP、>要想成为系统的的物联网工程师需要系统学习。由浅入深地对嵌入式物联网技术以及Linux平台全面掌握，能够独立胜任物联网开发、嵌入式Linux应用开发、5G周边产品开发、底层系统开发、设备驱动开发、从终端到云技术开发以及Linux衍生产品等多方面工作。可以更加系统的了解嵌入式物联网相关行业知识。
具体所学知识包括：
1嵌入式C语言高级编程及行业应用
2各常用数据结构与算法相关知识，以及面向接口的编程
3GUI图形库应用开发技术
4Linux *** 作系统使用
5Linux系统编程
6Linux系统网络编程
7Linux网络路由及数据交换技术
8嵌入式数据库
9嵌入式C++语言编程，以及面向模板库的应用开发
10OpenCV、OpenGL等图像处理
11AI模型训练及场景定位识别应用
12RFID场景应用
13zigbee低功耗网络技术
14Bluebooth组网技术
15MQTT云平台搭建技术
16NB-IOT各大云平台通信技术
17基于5G技术的嵌入式物联网行业应用
18ARM体系结构
19Bootloader启动过程
20常见Bootloader源码及平台移植
21嵌入式Linux内核裁减以及移植
22嵌入式Linux平台搭建技术及技巧
23Android ROM包制作流程
24Android底层驱动开发
25嵌入式从8位到64位硬件底层开发
26嵌入式Linux设备驱动移植以及开发
如果有机会通过十个左右的大项目实践，掌握物联网+嵌入式实际项目案例开发流程，提高研发技能。

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