邊緣計算如何與云計算相比較

如今，人們聽到很多關于云計算基礎設施的大趨勢是如何處理邊緣計算的問題，但圍繞這個概念存在一些困惑。許多人都認為它最終將取代傳統的云計算架構。但肯定不是這種情況。但是，有些情況下，邊緣計算架構比完全集中的云計算設計提供了優勢，特別是從網絡和數據存儲的角度來看。以下將解釋什么是邊緣計算，它與傳統云計算服務有何不同，以及邊緣計算何時可能成為企業的正確選擇。

邊緣計算是云計算的一種形式，但與將計算和存儲集中到單個數據中心的傳統云計算架構不同，邊緣計算將計算或數據處理能力推送到邊緣設備進行處理。因此，只有數據處理的結果需要通過網絡傳輸。在某些情況下，這會提供精確的結果，并消耗更少的網絡帶寬。

物聯網是邊緣計算最常見的用例。物聯網是關于使用邊緣傳感器從地理上分散的地區收集數據的。這些傳感器使用數據網絡連接，通常利用WAN技術，如MPLS、蜂窩和VPN。在傳統的物聯網架構中，所有收集的傳感器數據都將傳輸到中央存儲庫，并在其中進行整合處理。只有數據需要累積收集和分析時才能很好地工作。但是如果沒有必要結合數據來獲得理想的結果呢?如果每個物聯網傳感器只需處理收集到的數據，并在滿足特定要求時發送結果，該怎么辦?

人們開始看到邊緣計算的好處。如果沒有真正需要收集集中式云計算存儲庫中的所有數據，那么浪費昂貴的帶寬來傳輸它是沒有意義的。事實上，一個完全有效的物聯網設計可能是傳感器只有在需要報告重要信息時才連接到云端的設計。這種設計通過利用諸如基于蜂窩技術的技術來降低物聯網的聯網成本，這些技術使用成本更低的每千次付費的計費方式，而不是更昂貴的永遠在線的連接方式。

邊緣計算需要考慮的一點是，由于數據不是長期存儲的，最終會被刪除，這不利于大數據分析。請記住，邊緣設備僅提供處理本地收集的數據的結果。在大多數情況下，收集的數據只能被丟棄。因此，如果企業的物聯網項目要您存儲所有收集的數據以進行累積分析決策，那么邊緣計算并不適合。

也就是說，邊緣計算非常適合采用本地化和批量處理的物聯網部署。這方面的一個例子可能是統計遠程零售商店的銷售和庫存，然后將計算結果按日計劃發送回企業總部。企業可能不需要每筆交易的實時數據。相反，這些數據可以在本地處理，并在關閉時生成一個簡單的報告。

這種方法還有助于顯著減少許多企業使用傳統云計算架構所面臨的存儲過剩問題。流入云存儲的實時數據可能會迅速累積。通常，這些數據最終變得毫無用處。然而，組織往往擔心數據一旦進入云端就會被刪除，而且他們很容易浪費數千美元存儲幾乎肯定不會使用的數據。邊緣計算可以通過僅向云計算發送有用的后處理信息來解決此問題。這樣，企業只需要存儲自己需要的東西即可。

隨著商業數字化概念的進一步深入，邊緣計算模型將成為許多物聯網計劃的關鍵組成部分。網絡和存儲成本都占分布式物聯網項目的很大一部分，因此減少數據傳輸和存儲需求在許多使用情況下都很有吸引力。如果做得好，邊緣計算將允許以比傳統云計算方法低得多的成本實現某些物聯網項目。