边缘计算与云计算的区别

随着万物互联时代的到来，网络边缘设备产生的数据量快速增加，带来了更高的数据传输带宽需求，同时，新型应用也对数据处理的实时性提出了更高要求，传统云计算模型已经无法有效应对，因此，边缘计算应运而生。本文，聚英电子主要介绍边缘计算是什么意思和边缘计算与云计算的区别。

边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。可以简单理解为，边缘计算就好比是一个帮助老师管理班级、分担压力的班干部。

边缘计算使企业能够以快速分析和洞察数据获得更多价值。借助边缘计算，可以将数据发送到云平台并快速检索它，或者更好地是可以在创建数据的地方利用它。这为从实时分析、物联网(IoT)设备和快速决策中获得优势的应用程序和用例产生了更多价值。企业可以使用实时数据在现场做出对时间敏感的决策，可以最大限度地降低传输原始数据的成本，并启用无法将数据发送到现场以外的应用程序和用例，因为安全性、合规性或其他原因。

区别：

1、数据处理位置：云计算是将数据集中处理并存储在云端的数据中心，而边缘计算则是将数据处理放置在更接近数据来源的边缘设备上。这种差异导致了两者在数据处理方式上的不同。云计算依赖大规模的数据中心，通过高效的计算和存储设施来处理数据。而边缘计算则通过设备端的计算能力，对数据进行本地处理，从而降低了数据传输和处理延迟。

2、应用场景：云计算主要适用于大规模数据的存储和处理，如企业业务系统、大型科研项目等。这些场景需要强大的计算和存储能力，而云计算正好能够满足这些需求。而边缘计算则主要适用于需要快速响应的应用场景，如智能家居、智能制造、物流配送等。在这些场景中，数据的实时性和处理的快速性至关重要，边缘计算通过将计算能力下沉到设备端，能够更好地满足这些需求。

3、网络通信模式：云计算主要依赖互联网和企业内部网络进行数据传输，而边缘计算则通过本地网络或无线传输技术来降低数据传输时延。这种差异使得边缘计算在实时性要求较高的场景中更具优势，因为它能够更快地响应和处理数据。

4、安全性：云计算数据存储在云端数据中心，需要保证云端的安全性。这涉及数据的加密、访问控制、备份恢复等多个方面。而边缘计算通过在设备端进行数据处理，保护了数据隐私和安全性。因为数据在本地或邻近设备上进行处理，减少了敏感数据的传输，从而降低了数据泄露的风险。

边缘计算和云计算互补。如果我们把整个人工智能系统看作人体，那么云计算的作用就是计算机智能系统的大脑作用，而边缘计算就是系统的耳朵和四肢，想象一下，一个拥有超强大脑的人却是失明失聪还四肢不全，是不是就不能发挥出大脑的最佳功能?如果计算机系统的运算全部依赖云计算，当数据汹涌而来，云计算就会超负荷工作，其计算能力大大降低，显得僵化和迟钝。而边缘计算在数据信息进入云之前，对信息进行筛选处理后，再规整地交由云计算，大大降低了云计算的运算压力。

虽然人们总是误以为边缘计算是云计算的替代者，边缘计算的出现将会取代云计算，实则不然，从上面的介绍中不难看出，边缘计算和云计算其实是互补的。云计算和边缘计算各有其特点，但不应该对立发展，边缘计算和云计算的齐头并进，才能更好地满足大数据处理的各种需求。