分布式边缘云技术
目前，散布式边沿云的技术成熟度尚处于初期，且利用价值还没有被充分发掘。从长时间来看，散布式边沿云的主要价值在于充分弥合了万物互联的趋势下，集中式云计算的有限计算能力与现实世界中无穷的数据维度之间的鸿沟。
1)数据协同：它解决的问题本质上是数据密集型业务如何在中心云和边沿云之间进行公道负载分配，进一步可以分为数据处理协同和AI能力协同两个层次。
在数据处理协同进程中，首先由中心云负责制定数据上传策略并下发到边沿云，然后由边沿云负责数据收集，并基于中心云制定的策略进行预处理后上传到中心云，最后由中心云进行数据的集中存储和进一步发掘分析。
AI能力协同进程本质上是数据处理协同进程的升级，区分在于其工作流程需要由边沿云发起，由边沿云将供AI模型训练的数据上传到中心云，然后由中心云基于数据进行AI模型训练并推送到边沿云，最后由边沿云基于AI模型和终端输入进行模型推理，并将推理结果返回中心云。
2)利用协同：它解决的问题本质上是非数据密集型的常规性业务如何在中心云和边沿云之间进行公道负载分配，进一步可以分为利用交付协同和利用编排协同两个层次。
为了实现这两类边云协同能力，一方面需要边沿云具有一定的自治能力，在网络出现故障的情况下依然保持正常工作状态，不完全依赖于中心云的运维管理能力，另外一方面需要中心云具有对边沿云集群的统一管理能力，特别是对异构边沿云的纳管，并进一步对边沿云进行统一的利用交付生命周期管理和服务编排管理。
