边缘计算与云计算的不同，这篇说明白了！

术语“边缘计算”是指一种分布式计算，是将数据存储和计算带到需要它的站点或设备附近，这种分配设置消除了滞后时间并节省了带宽。

与“物联网”相比，这是一种针对云环境的优化方法。它在数据源附近（即网络的“边缘”）处理实时数据，尽可能靠近生成数据的站点而不是云、数据中心或数据存储位置运行应用程序。例如，如果车辆需要根据直接从传感器获取的数据自动计算燃料消耗，执行该操作的计算机就可以称为边缘计算设备或简称为“边缘设备”。由于数据源和管理的变化，我们将探讨一下这种技术带来的好处。

什么是边缘计算？为了找出答案，我们首先需要看一下物联网和物联网设备的增长情况。云计算围绕存储在数据中心的大型集中式服务器进行。在终端设备上创建数据后，数据将传输到中央服务器进行处理。对于需要大量计算的过程，这种体系结构就变得十分麻烦，延迟成为主要问题。

使用边缘计算的优势在于，允许通过分散的计算基础架构沿通信路径分配计算资源，由此更有效地满足计算需求。在需要收集数据或用户执行特定操作的任何地方，都可以实时完成。通常，与边缘计算相关的好处是提高了性能并降低了运营成本。

除了收集数据传输到云之外，边缘计算还可以在本地对收集的数据进行处理，分析和执行必要的操作。由于这些过程都是在几毫秒内完成的，因此无论进行何种操作，优化技术数据都变得至关重要。

在远程工业站点进行数据传输时，以经济高效的方式实时传输大量数据可能是一个挑战。通过提高位于网络边缘的设备智能化能力，可以解决此问题。边缘计算使分析功能更接近机器，从而减少了中间人的工作，也能提供用于优化资产性能的较便宜的方案。

在云计算模型中，连接性、数据迁移、带宽和延迟功能非常昂贵。边缘计算可以弥补这种效率低下的弊端，因为边缘计算的带宽需求明显减少，延迟时间也大大减少。通过应用边缘计算，创建从设备到云的有价值的连续体，可以处理所生成的大量数据。由于无需将数千兆字节的数据传输到云，因此不再需要增加昂贵的带宽。此外还可以分析专用网络中的敏感物联网，从而保护敏感数据。企业现在倾向于偏爱边缘计算，是因为它具有可优化的运行性能，解决合规性和安全协议问题，同时降低成本。

边缘计算可以帮助降低对云的依赖性，从而提高数据处理的速度。已经有许多具有处理能力和存储能力的现代物联网设备向边缘处理能力的转移，使得设备获得充分利用。

以下是一些边缘计算示例。

自动驾驶汽车

自驾车或人工智能驱动的汽车需要从周围环境中获取大量数据，才能实时正常工作，如果使用云计算，则会发生延迟。

流媒体服务

Netflix，Hulu，Amazon
Prime和迪士尼等提供的服务都给网络基础架构带来沉重负担。边缘计算可通过边缘缓存帮助创建更流畅的体验。在这种情况下，流行内容被缓存在距离最终用户更近的设施中，以便更轻松，更快速地访问。

智能家居

与流服务类似，智能家居的日益普及也带来了一个问题。现在，仅依靠常规的云计算就负担了太多的网络。在源头附近处理信息意味着在紧急情况下更少的延迟和更快的响应时间。例如，医疗队，火灾或警察部署。

请注意，如果云位于全球多个位置，则组织可能会失去对数据的控制。这种设置可能会对某些机构（例如银行）造成问题，法律要求它们仅将数据存储在其本国。尽管正在努力提出一种解决方案，但是在数据安全性方面，云计算具有明显的缺点。

云计算是指通过互联网连接使用各种服务，例如软件开发平台、存储、服务器和其他软件。

云计算供应商具有以下共同特征：首先是服务可扩展，用户必须支付所使用服务的费用，其中可能包括内存、处理时间和带宽。然后是云供应商负责管理应用程序的后端。

云计算可以根据业务模型来部署服务，具体取决于特定需求。

平台即服务或PaaS：PaaS允许消费者购买对平台的访问权限，从而允许他们在云上部署其软件和应用程序。使用者不管理操作系统或网络访问，这可能会对可以部署的应用程序的性质造成一些限制。示例是Amazon
Web Services，Rackspace和Microsoft Azure。

软件即服务或SaaS：在SaaS中，消费者必须购买访问或使用由云托管的应用程序或服务的功能。

基础架构即服务或IaaS：在这里，消费者可以控制和管理操作系统，应用程序，网络连接和存储，而无需自己控制云。

云计算部署模型也取决于需求。有四种主要的部署模型，每种模型都有其特点。

社区云：社区云基础架构允许在具有共同利益和类似要求的多个组织之间共享云。结果，这限制了资本支出成本，因为它由许多使用它们的组织共同承担。这些操作可以在第三方或100％内部进行。

私有云：仅针对特定组织部署，维护和运营私有云。

公共云：公共云可以由公众以商业方式使用，但由云服务提供商拥有。消费者因此可以开发和部署服务，而无需其他部署选项所需的大量财务资源。

混合云：这种类型的云基础架构由几种不同类型的云组成。但是，这些云具有允许数据和应用程序从一个云迁移到另一个云的能力。混合云也可以是私有云和公共云的组合。

请注意，边缘计算的出现不会完全替代云计算。例如，它们的差异可以比喻为SUV和赛车之间的差异。两种车辆都有不同的用途。

现在，许多公司都在向边缘计算迈进。但是，边缘计算并不是唯一的解决方案。对于IT供应商和组织面临的计算挑战，云计算仍然是可行的解决方案。在某些情况下，他们将它与边缘计算结合使用，以获得更全面的解决方案。将所有数据委派到边缘也不是唯一的选择。这就是为什么公有云提供商开始将IoT战略和技术堆栈与边缘计算相结合的原因。

边缘计算与云计算不是一个非此即彼的关系，它们也不是直接的竞争者。相反，它们可以同时满足组织的需求，提供更多计算选项。要实施这种混合解决方案，确定那些需求并将其与成本进行比较，应该是最适合的。

原文链接：https://phoenixnap.com/blog/edge-computing-vs-cloud-computing