数字时代云计算与边缘计算的区别

云计算和边缘计算经常被讨论，但它们在功能上可能有所不同。

云计算，即按需提供数据存储和计算能力的计算机系统，已经存在了几十年。20世纪60年代，计算机科学家约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)提出分时共享的概念，并使组织能够同时使用昂贵的主机时，这被描述为互联网发展和云计算基础的重大贡献。从那时起，它经历了许多阶段，为企业提供大型、集中的大数据存储服务器。相反，边缘计算是一种较新的计算模型，它使计算和数据存储更接近需要的设备或数据源。

边缘计算的兴起在很大程度上归功于每秒连接到互联网的物联网(IoT)设备的增加。传统上，物联网设备产生的数据被传输回中央网络服务器，通常位于数据中心。一旦数据被处理，进一步的指令就会被发送回网络边缘的设备。然而，这个系统也存在一些问题，因为数据从边缘设备返回中心处理需要更多的时间，这会给带宽带来很大的压力，从而将网络速度减慢到爬行状态。

边缘计算是一种资源丰富的网络基础设施方法，它利用了现代物联网设备和边缘数据中心的融合所驱动的大量处理能力。

随着边缘系统能力的不断增强，一些人认为边缘计算有能力最终取代传统的云计算基础设施。但是，这两种技术在IT生态系统中都具有重要而独特的作用。与物联网相比，边缘计算可以被看作是云计算的一种替代方法，它在数据源附近处理实时数据，而数据源被认为是网络的边缘。此外，与在云环境中一样，所有数据都是在一个集中的位置收集和处理的，通常是在一个数据中心，这样在保证可靠的远程访问的同时，通常很容易进行安全和控制。

然而，在某些情况下，云基础设施中存在一些问题和挑战，边缘计算可以在其中发挥重要作用，提高云计算的性能。

为什么边缘计算对云计算至关重要

由于各种各样的应用程序和不同的社交媒体平台每天都会生成大量的数据，所以所有的数据都在云中存储、计算、处理。但这通常会增加对用户的响应时间，而这应该通过网络边缘的数据处理能力来缓解。这一点非常重要，因为如果在靠近源的边缘处理源生成的数据，则响应时间会更短。边缘计算使计算资源和应用服务能够使用分散的计算基础设施分布在整个通信路径中。

除了收集要传输到云的数据外，边缘计算还对本地收集的数据进行处理、评估和操作。它有可能使分析能力更接近机器，从而消除了中间人的需要。

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