企業(yè)生成的數(shù)據(jù)中約有10％是在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云外部創(chuàng)建和處理的。Gartner預(yù)測，到2022年，這一數(shù)字將達(dá)到75％。

云的存在席卷了整個世界，在此過程中，它證明了不僅僅是云計算。這仍然很重要，多年來，我們已經(jīng)看到SaaS應(yīng)用程序呈指數(shù)增長。自從人工智能（AI）誕生以來，該行業(yè)正在從云模式轉(zhuǎn)變?yōu)樗^的“邊緣”。此外，隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）迷惑數(shù)字空間，邊緣計算正在獲得領(lǐng)域權(quán)威。業(yè)界專家已經(jīng)進(jìn)行了各種猜測，認(rèn)為邊緣計算將要淘汰云計算。好吧，簡短的答案是：不。但是，更復(fù)雜的答案是，隨著數(shù)據(jù)緊縮和AI的迅速采用，云計算并非總是可行的選擇！

云計算與邊緣計算之間的差異

云計算基本上是使用遠(yuǎn)程服務(wù)器來管理，存儲和處理數(shù)據(jù)。它就像一個集中式架構(gòu)，可以隨時隨地進(jìn)行訪問。在云計算中，數(shù)據(jù)被發(fā)送到云，并且與原始點相距很遠(yuǎn)。然后，云處理此操作，并在需要時由客戶從云中提取數(shù)據(jù)。由于這些數(shù)據(jù)處理單元位于離岸位置，因此在使用云計算體系結(jié)構(gòu)時，經(jīng)常會影響數(shù)據(jù)的新鮮度，延遲和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性等問題。

邊緣計算通常被稱為“內(nèi)部部署”。一種計算拓?fù)?，其中信息處理能力，?shù)據(jù)收集和傳遞被移近設(shè)備邊緣。代替在云或集中式數(shù)據(jù)中心中容納處理能力，數(shù)據(jù)處理發(fā)生在位于源附近或源附近的多個小型數(shù)據(jù)中心中。邊緣計算的主要目的是使數(shù)據(jù)盡可能接近實際設(shè)備，從而減少流量和延遲。

邊緣計算會取代云計算嗎？

根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)分析的估計，到2025年，聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增長預(yù)計將從2018年的70億增長到220億。數(shù)據(jù)與這些連接設(shè)備的指數(shù)增長密不可分。

企業(yè)之所以選擇邊緣優(yōu)勢而非云優(yōu)勢，是因為減少了延遲，邊緣優(yōu)勢更具成本效益。企業(yè)希望將處理和存儲移至應(yīng)用程序附近。當(dāng)可以在靠近設(shè)備的地方進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時，它可以提高收集到的數(shù)據(jù)的可靠性，并確保在路由器，服務(wù)器和防火墻之間切換時信息不會延遲。而對于云，情況恰恰相反。數(shù)據(jù)被推送并存儲在云中，然后在需要時被拉回。這適用于圖像，視頻，音樂等，但是您認(rèn)為這也適用于制造單位中的實時場景或自動駕駛汽車本身嗎？

邊緣計算的主要優(yōu)勢是速度。物聯(lián)網(wǎng)概念設(shè)想了對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)，例如無人駕駛或自動駕駛汽車。為了確保在道路上的安全，自動駕駛汽車需要收集和處理大量數(shù)據(jù)，例如遵守車道規(guī)則，在紅燈處停車，識別行人等。所有這些都要求汽車每毫秒實時處理大量數(shù)據(jù)。的旅程。由于需要快速處理如此多的車輛，因此這些汽車無法依賴云服務(wù)器，在云服務(wù)器上將數(shù)據(jù)上載到服務(wù)器中，進(jìn)行處理然后等待結(jié)果。云服務(wù)可能非常快，但不夠快，無法實時響應(yīng)當(dāng)前的危險。而邊緣計算可以實時完成所有這些工作。而不是使用云來進(jìn)行離岸處理，數(shù)據(jù)可以收集并存儲在云中。車輛制造商可以使用他們收集的數(shù)據(jù)來提供更平穩(wěn)，更安全的行駛。

同樣，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，有時需要在沒有適當(dāng)網(wǎng)絡(luò)帶寬的情況下管理設(shè)備；這消除了應(yīng)用云計算的機(jī)會。在這種情況下，邊緣計算是最佳解決方案。在這里，我可以列出許多物聯(lián)網(wǎng)用例，這些用例證明了邊緣在云上具有域權(quán)限，但是它們不能彼此替代。邊緣計算只是使處理能力和存儲距離應(yīng)用程序更近。

當(dāng)談到邊緣和云計算時，它們不一定彼此競爭。相反，這兩種技術(shù)可以相互補(bǔ)充。企業(yè)需要分析他們的獨特需求，并在云上應(yīng)進(jìn)行多少處理與邊緣設(shè)備上應(yīng)進(jìn)行多少處理之間找到適當(dāng)?shù)钠胶狻?br /> 責(zé)任編輯人：CC