边缘计算如何彻底改变云计算行业？

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近年来，云计算已成为新概念和数字化转型的重要组成部分。因此，公司现在可以使用远程设备运行其应用程序和服务。由于不再需要本地技术，可扩展性、可靠性和成本都有所提高。

然而，由于越来越多的人希望进行实时数据管理，并且物联网 (IoT) 设备的产量不断增加，云计算难以满足这些需求。作为解决这些问题的潜在解决方案，边缘计算正获得越来越多的关注。

在更靠近数据源的地方管理数据，可以帮助企业改进其运营。本文将探讨边缘计算如何彻底改变云计算行业。

什么是边缘计算？

边缘计算不再依赖于集中式的云计算基础设施，而是将数据处理和存储迁移到更靠近数据源的地方。传感器和网关是边缘计算设备，它们实时收集和处理数据，从而最大程度地减少处理延迟，并提高处理速度和可靠性。通过使用边缘计算，企业可以提高响应速度、减少网络流量以及加强安全性和隐私保护。

云计算与边缘计算

自本世纪初以来，云计算已成为企业使用计算机的最流行方式。这是因为它为企业提供了对计算工具的可靠、经济高效且灵活的访问。由于某些限制，云计算只能部分用于具有低延迟的实时数据处理。

对于响应时间至关重要的应用程序（例如工业自动化或自动驾驶汽车），可能需要云计算更快。相反，边缘计算在更靠近数据源的地方处理数据。因此，与云相比，等待时间更短，响应时间更快，云计算提供一致的管理和规模经济；边缘计算提供更多本地控制和自主权。

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边缘计算的优势

低延迟和改进的响应时间

边缘计算能够处理实时数据，从而降低延迟并提高响应时间，这是其最突出的优势之一。在响应时间至关重要的场景中，例如工业自动化或自动驾驶汽车，边缘处理可以提供所需的处理速度。

减少网络流量

通过在更靠近数据源的地方处理数据，边缘计算减少了需要发送到云的数据量，网络需要发送和存储的数据更少。这在网络连接不稳定的偏远地区或使用物联网 (IoT) 设备时尤其有用。

改进的安全性和隐私保护

通过将敏感数据保留在生成数据的位置附近，并最大程度地减少数据在网络中传输的次数，边缘计算可以增强数据安全性和隐私保护。这在金融和医疗保健等行业尤其重要，在这些行业中，保护客户和患者的匿名性至关重要。

边缘计算的用例

智慧城市

通过实时收集和分析来自传感器、网络摄像头和其他设备的数据，边缘计算可以帮助构建智慧城市。这些数据可用于各种目的，例如提高公共安全、管理交通和减少能源浪费。

工业自动化

边缘计算可以通过实现对流程和基础设施的实时监控和管理，从而使工业自动化受益。这将提高工人的满意度，从而提高生产力并减少延迟。

电信

边缘计算可以通过减少延迟和改进流量控制，从而帮助电信网络更高效地运行和操作。为此，需要在设备之间传输的数据更少。这可以加速并提高数据传输和接收的可靠性，尤其是在网络架构较弱的地区。

医疗保健

边缘计算可以通过实时跟踪和分析患者数据来改进医疗保健。您可以避免将数据上传到云存储提供商，从而节省时间和金钱。这可能导致更好的患者结果、降低医疗保健成本和提高效率。

边缘计算的挑战

复杂性

设置和管理边缘计算（一种网络计算类型）需要大量的专业知识和技能。特别是对于小型企业来说，使用边缘云计算选项可能会变得更加复杂和昂贵。

数据管理

边缘计算设备会生成大量数据，这些数据需要正确管理和处理。这在资源匮乏或网络不稳定的地区可能尤其具有挑战性。

成本

当存在大量边缘计算设备时，设置和管理它们可能会成为一项挑战，对于更大规模的部署尤其如此。为了获得良好的投资回报，请考虑辅助技术的成本和收益。

边缘计算和云计算：混合方法

尽管每种云计算和边缘计算类型都有其特定的优势和应用，但它们通常会结合使用以创建混合系统，从而结合两个领域的优点。通过结合边缘计算（例如低延迟和快速响应时间）与云计算（例如集中式管理和可扩展性）的优势，企业可以创建更安全、更灵活的计算系统。

在工业自动化中，边缘计算设备可用于监控和远程管理机器和操作。主要数据可以存储、分析并使用云计算提供预测性维护和改进的见解。

结论

边缘计算正在改变云计算行业，使企业能够在更靠近数据源的地方提高生产力和处理数据。与云计算相比，边缘计算提供了许多优势，例如更少的故障、更快的响应时间、更少的网络流量以及更好的隐私和安全。

在某些情况下，这些优势可能非常有帮助。尽管边缘计算存在一些缺点，例如复杂性、数据管理和安全性，但其众多优势使其在各个行业中都广受欢迎。

企业正在构建基于网络边缘计算的技术，以通过处理实时数据来改进其运营。结合云计算和其他边缘计算方法的企业可以构建灵活且安全的系统。这使他们能够确保满足其作业的要求。