企業生成的數據中約有10％是在傳統的集中式數據中心或云外部創建和處理的。Gartner預測，到2022年，這一數字將達到75％。

云的存在席卷了整個世界，在此過程中，它證明了不僅僅是云計算。這仍然很重要，多年來，我們已經看到SaaS應用程序呈指數增長。自從人工智能（AI）誕生以來，該行業正在從云模式轉變為所謂的“邊緣”。此外，隨著物聯網（IoT）迷惑數字空間，邊緣計算正在獲得領域權威。業界專家已經進行了各種猜測，認為邊緣計算將要淘汰云計算。好吧，簡短的答案是：不。但是，更復雜的答案是，隨著數據緊縮和AI的迅速采用，云計算并非總是可行的選擇！

云計算與邊緣計算之間的差異

云計算基本上是使用遠程服務器來管理，存儲和處理數據。它就像一個集中式架構，可以隨時隨地進行訪問。在云計算中，數據被發送到云，并且與原始點相距很遠。然后，云處理此操作，并在需要時由客戶從云中提取數據。由于這些數據處理單元位于離岸位置，因此在使用云計算體系結構時，經常會影響數據的新鮮度，延遲和數據準確性等問題。

邊緣計算通常被稱為“內部部署”。一種計算拓撲，其中信息處理能力，數據收集和傳遞被移近設備邊緣。代替在云或集中式數據中心中容納處理能力，數據處理發生在位于源附近或源附近的多個小型數據中心中。邊緣計算的主要目的是使數據盡可能接近實際設備，從而減少流量和延遲。

邊緣計算會取代云計算嗎？

根據物聯網分析的估計，到2025年，聯網設備的增長預計將從2018年的70億增長到220億。數據與這些連接設備的指數增長密不可分。

企業之所以選擇邊緣優勢而非云優勢，是因為減少了延遲，邊緣優勢更具成本效益。企業希望將處理和存儲移至應用程序附近。當可以在靠近設備的地方進行數據處理時，它可以提高收集到的數據的可靠性，并確保在路由器，服務器和防火墻之間切換時信息不會延遲。而對于云，情況恰恰相反。數據被推送并存儲在云中，然后在需要時被拉回。這適用于圖像，視頻，音樂等，但是您認為這也適用于制造單位中的實時場景或自動駕駛汽車本身嗎？

邊緣計算的主要優勢是速度。物聯網概念設想了對數據處理的快速響應，例如無人駕駛或自動駕駛汽車。為了確保在道路上的安全，自動駕駛汽車需要收集和處理大量數據，例如遵守車道規則，在紅燈處停車，識別行人等。所有這些都要求汽車每毫秒實時處理大量數據。的旅程。由于需要快速處理如此多的車輛，因此這些汽車無法依賴云服務器，在云服務器上將數據上載到服務器中，進行處理然后等待結果。云服務可能非常快，但不夠快，無法實時響應當前的危險。而邊緣計算可以實時完成所有這些工作。而不是使用云來進行離岸處理，數據可以收集并存儲在云中。車輛制造商可以使用他們收集的數據來提供更平穩，更安全的行駛。

同樣，在工業物聯網中，有時需要在沒有適當網絡帶寬的情況下管理設備；這消除了應用云計算的機會。在這種情況下，邊緣計算是最佳解決方案。在這里，我可以列出許多物聯網用例，這些用例證明了邊緣在云上具有域權限，但是它們不能彼此替代。邊緣計算只是使處理能力和存儲距離應用程序更近。

當談到邊緣和云計算時，它們不一定彼此競爭。相反，這兩種技術可以相互補充。企業需要分析他們的獨特需求，并在云上應進行多少處理與邊緣設備上應進行多少處理之間找到適當的平衡。
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