云计算与边缘计算区别大了，统统告诉你！

如今，几乎每个围绕数字化转型或物联网（IoT）的每一次行业对话，都倾向于讨论应用程序的托管位置。有些人可能会说，“云计算通常被认为是一个很好的选择，只需将所有数据发送到云端进行分析即可。”

但也有其他人可能会提出一个更新的概念，即“边缘计算”，并认为这是一项重要的突破，它将为应用程序提供动力，并提供云计算永远无法实现的成果。这种对话将让决策者认为他们需要在云计算或边缘计算之间进行选择。那么是这样吗？人们是否需要努力进行分析并最终决定？

从专家角度来看，其答案是否定的。这两种计算架构是互补的，都具有重要的作用。

例如一家为工业客户提供软件的厂商，其中一些软件运行在边缘，另一些通常在云中运行。这让专家对这两种环境以及为什么会选择一种环境都有了良好的认识。

云计算和边缘计算有着不同的含义

人们首先需要了解云计算或边缘计算的含义。云计算产生至少已经存在了很长时间，并且大多数人都对它的基本概念有所了解：简单地说，云计算涉及充满通过互联网连接的计算机的远程数据中心，这些计算机提供的计算能力可用于每单位成本，并且任何人都可以使用。

而另一方面，边缘计算最近成为一个流行的技术术语。它用于强调与云计算相反的方法，尤其是在物联网方面。从根本上说，边缘计算是将应用程序运行到尽可能接近生成数据的位置的想法。例如，通过速度和能耗传感器的数据即时计算燃料经济性的车辆，而在车辆中执行这种计算的计算机可以被认为一种边缘计算设备。

然而，边缘计算的概念并不是一个新概念。实际上，自动化领域厂商已经在设备级别（即“边缘”计算）中进行控制和分析，例如在加工厂、生产工厂、矿山、油田等等。这些公司提供的一个常见例子是采用一个由特殊计算机组成的分布式控制系统，这些计算机在现场运行，并监控来自数千个传感器的数据，这些传感器测量过程的温度、压力和流量，并生成使其安全和好运行的措施。这种处理设施通常就是边缘计算。

制造业以外的行业现在正在他们的设备上安装传感器——从建筑物内的各个房间的监控设备到城市中的停车计时器和交通灯，或是可穿戴设备，并且存在用于移动数据的蜂窝网络。因此，出现了一个新的问题：用户应该在哪里进行计算，以将数据转化为可操作的见解？云计算专家表示，这一切都应该在云中完成。但是，通常有充分的理由通过边缘计算在本地执行计算和分析。

这两种方法都有各自的优点和缺点，可能根据当前的应用进行检查，通常会有明确的选择。

边缘计算的优势

在某些条件下，边缘计算可能是更好的选择，例如在以下情况中：

•没有足够或可靠的网络带宽将数据发送到云端。

•尽管行业非常关注网络安全，但可能存在安全性和隐私问题，即通过公共网络发送数据或将数据存储在云端。而通过边缘计算，数据可以保留在本地。

•通信网络与云计算的连接不够稳健或不够可靠，无法连接。

•应用程序需要快速数据采样，或者必须以最小的延迟计算结果。

以下了解一下为石油和天然气行业提供的边缘计算示例。在油田中，油井的通信可能是无线的，可能是间歇性的。而名为远程终端单元（RTU）的专用计算机用于接收传感器数据并在油井执行本地控制功能。当通信中断时，它们通常在内部部署的数据中心存储油井数据；当通信返回时，他们将数据发送到远程系统进行报告和分析。

云计算的优势

与之相反，由于以下因素，云计算可能是更好的选择：

•人们发现云计算处理能力几乎是无限的。任何分析工具都可以随时部署。

•某些应用程序的外形和环境限制可能会增加边缘计算的成本，并使云计算更具成本效益。

•数据集可能很大。云中的大量应用程序以及可用于提取其他数据的应用程序可以使应用程序开始自学习，这能够带来更好的结果。

•结果可能需要在各种平台上广泛分发和查看。可以从多个设备上的任何位置访问云平台。

以自动驾驶车辆为例，其巡航控制需要高度可靠、安全和响应，因此它在边缘计算或车辆内部运行。然而，用于提取性能数据以安排维护或导航信息以计算路线的车队的监控应用应该在云中运行，其中可以访问和分析多个车辆上的大量数据。

同样，在石油和天然气行业，可以看到通过远程终端单元（RTU）发送的有关性能或设备健康信息的一些数据可能无法在远程终端单元（RTU）内部使用。但是，云计算或远程数据中心的应用程序可以使用模拟整个油田的应用程序中的数据，并指导采取措施从油田中回收大量的石油。

专家相信，边缘计算和云计算在可预见的未来将继续发挥重要作用。并希望软件开发工作和研究工作能够更加无缝地连接这两个世界。但不要担心，云计算与边缘计算将在将来都会有大量的应用。

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