到2020年，云數(shù)據(jù)將達到14.1ZB。由于這一輸出，物聯(lián)網(wǎng)空間已成為熱門話題，并以緩慢的速度增長。穩(wěn)健的步伐。云計算就是要利用集中存儲區(qū)域中的數(shù)據(jù)。但是，盡管具有優(yōu)點，但也存在其缺點。由于云負責處理和存儲大型數(shù)據(jù)集，因此通常需要關注其延遲，這可能會讓人感到有些不足。

這是邊緣計算不同于云計算的地方，為組織和用戶提供了更好，更便捷的解決方案。讓我們看一下兩種計算類型之間的區(qū)別，并進一步嘗試了解哪種類型更適合企業(yè)和用戶。

一、邊緣計算與云計算

當談到云計算與邊緣計算時，值得關注的主要區(qū)別是數(shù)據(jù)處理的方式。截至目前，通過現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進行的大多數(shù)數(shù)據(jù)處理都是使用一系列集中式服務器在云中執(zhí)行的。結果，所有低端設備以及網(wǎng)關設備都用于聚合數(shù)據(jù)以執(zhí)行低級處理。邊緣計算的不同之處在于它遵循完全不同的方法。它使處理遠離集中式服務器，并靠近最終用戶。到2020年，全球近45%的數(shù)據(jù)將在網(wǎng)絡邊緣進行存儲和處理，甚至比這還近。


因此出現(xiàn)了一個問題：為什么僅云計算還不夠？云計算無法充分支持每秒處理的數(shù)據(jù)量。在談到云計算世界中的延遲之后，有很多云計算無法提供給基于云的應用程序?？紤]到云中存儲的數(shù)據(jù)量，在處理階段會出現(xiàn)兩個問題：處理延遲和大量浪費的資源。這些問題尤其存在于分散數(shù)據(jù)中心，移動邊緣節(jié)點和小云中。

當智能設備生成數(shù)據(jù)時，一切都會堆積并轉移到云中以進行進一步處理。發(fā)生這種情況時，云的數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡就會過載。對于基于云的數(shù)據(jù)，增加的等待時間和低效率可能被證明是一項不可克服的挑戰(zhàn)。邊緣計算有助于以更接近所述數(shù)據(jù)源的方式分析數(shù)據(jù)。通過這種方法，它不僅有助于最小化數(shù)據(jù)對應用程序或服務的依賴性，而且還有助于加快此類數(shù)據(jù)處理的速度。

二、邊緣計算及其更詳細的信息

邊緣計算和云計算之間的主要區(qū)別在于，邊緣計算提供了一種靈活的，分散的構架，這意味著一切都在設備本身上進行處理。應用程序或設備不會處理云中可能會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)過載的所有內(nèi)容，而是在將存儲的數(shù)據(jù)發(fā)送到云之前先對其進行處理。這意味著一切都以更快的速度處理，從而減少了等待大量時間進行數(shù)據(jù)處理的需要。

邊緣計算有兩種類型：

1、云邊緣：將公共云擴展到一系列存在點（PoP）位置；
2、設備邊緣：當軟件在現(xiàn)有硬件上運行時；

兩者之間的主要區(qū)別在于它們的定價方式以及部署過程。云邊緣是傳統(tǒng)云的擴展形式，由云提供商負責整個模型的工作和維護。設備邊緣主要存在于硬件中，從而可以以非?？焖俸蜏蚀_的方式處理實時數(shù)據(jù)?？紤]邊緣計算時，可以通過三種方式將技術用于最終用戶并帶給最終用戶。

3、霧計算：所有數(shù)據(jù)均勻分布在集中式計算基礎構架和設備之間；

4、移動邊緣計算：也稱為MEC，這是一種體系結構，可將云的計算和存儲容量拉近最終用戶的移動網(wǎng)絡。

考慮到邊緣計算的好處，曾經(jīng)可以看到為什么選擇邊緣計算而不是云計算會更有利?？梢哉f，它是同類產(chǎn)品中最好的之一，使其成為具有數(shù)據(jù)提供人員的理想選擇。

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