邊緣計算與云計算

邊(bian)緣計(ji)算和云計(ji)算兩者(zhe)實際(ji)上都是(shi)處(chu)理大(da)數據的計(ji)算運行(xing)的一(yi)種(zhong)方式。

邊緣計(ji)算(suan)(suan)是對云(yun)計(ji)算(suan)(suan)的(de)一種補充和優化(hua)，云(yun)計(ji)算(suan)(suan)把握整體，而邊緣計(ji)算(suan)(suan)更專注局部。

先打個比(bi)方：

完全依賴(lai)云計(ji)算(suan)的(de)計(ji)算(suan)機系統，就好比每一(yi)件事都(dou)要請示司(si)令部的(de)軍隊，在(zai)需要大量和外(wai)界互動的(de)時候會顯得十分僵(jiang)化，網絡一(yi)旦出現(xian)什(shen)么問題，計(ji)算(suan)機基(ji)本(ben)就涼了。

而(er)邊緣計算，就(jiu)好比(bi)在軍隊(dui)中讓中低級(ji)軍官(guan)，也開始發(fa)揮他們的(de)(de)主觀(guan)能動性，能在一(yi)定程(cheng)度上自己搞，并作出智能判斷和行動上的(de)(de)決策。同(tong)時也只需(xu)要把一(yi)部分經過(guo)帥(shuai)選的(de)(de)消息上傳上去，這(zhe)就(jiu)大大緩解了網絡通訊的(de)(de)壓力。

邊緣計算不但可以緩解網絡寬帶和數據中心的壓力，還能提升服務器響應的能力，保護隱私數據。

再來看概念：

什么是邊緣計算？

為了找出答(da)案(an)，我們首先(xian)需(xu)要看一下物聯網(wang)和物聯網(wang)設備的增長情況。

目前的互聯網模式的云計算平臺圍繞存儲在數據中心的大型集中式服務器進行。在終端設備上創建數據后，數據將傳輸到中央服務器進行處理。但這種模式有明顯的缺陷：

面臨海量的設備信息接入，不僅功耗太高，而且還面臨寬帶不夠等難度，這就使得云計算很難實時地返回數據。 這是第一個問題。

第二個則是數據的即時處理，據有關部門預計(ji)，在2020 年我(wo)國的(de)數據儲(chu)存(cun)量將達(da)到(dao)約 39ZB，其中(zhong) 30% 左右的(de)數據來自物聯(lian)網設備的(de)接入，這(zhe)海量數據的(de)即時處理無疑(yi)給(gei)了云(yun)計(ji)算巨大的(de)壓力。

最后是隱私和能耗，云計算將各(ge)種設(she)備采集的(de)隱私數(shu)據傳輸(shu)到數(shu)據中心的(de)路徑(jing)比(bi)較(jiao)長，這就容易導致數(shu)據丟失或者信息泄露的(de)風險，而數(shu)據中心的(de)高(gao)負載導致的(de)高(gao)能耗也是不(bu)得(de)不(bu)面對的(de)問題。

而邊緣計算的優勢就在于，允許通過分散的計算基礎架構沿通信路徑分配計算資源，由此更有效地滿足計算需求。在(zai)需(xu)要收集數(shu)據或(huo)用戶執行特定操作的任何地(di)方(fang)，都可以實時(shi)完成。

除了收集數據傳輸到云之外，邊緣計算還可以在本地對收集的數據進行處理，分析和執行必要的操作。由(you)于這些過程都(dou)是(shi)在幾毫秒內完(wan)成的，因此(ci)無(wu)論(lun)進(jin)行何種(zhong)操(cao)作，優化技術(shu)數(shu)據(ju)都(dou)變(bian)得至關(guan)重要。

通過幾個(ge)例子來類比一(yi)下：

自駕車(che)或(huo)人工智能驅動的(de)汽(qi)車(che)需要(yao)從周圍(wei)環境中獲取大(da)量數據，才能實時正(zheng)常工作，如果使用云計算，則會發生延(yan)遲。

Netflix，Hulu，Amazon Prime和迪(di)士(shi)尼等提供的服務都給(gei)網(wang)絡基礎架構(gou)帶來沉重負擔(dan)。邊緣計算(suan)可通過邊緣緩(huan)存幫助(zhu)創建(jian)更流暢的體驗。在這種情況下，流行內(nei)容(rong)被緩(huan)存在距離最終用戶(hu)更近的設施中(zhong)，以便(bian)更輕松，更快速地(di)訪(fang)問。

最(zui)后總結一(yi)下：

邊緣計算與云計算不是一個非此即彼的關系，它們也不是直接的競爭者。相反，它們可以同時滿足組織的需求，提供更多計算選項。這就相當于SUV和賽車之間的差異。兩種車輛都有不同的用途。