在快速发展的技术环境中，网络管理员希望了解边缘计算与云计算，以便根据自己的部署需求做出最佳选择。说到边缘计算与云计算，每种技术都有其独特的功能，同时又相互交织，给数据处理和存储带来了革命性的变化，并具有独特的优势。
与云计算相比，边缘计算是相对较新的技术，但您可能会问，"云计算在取代什么？云计算和边缘计算都在逐步取代传统的计算基础设施，如企业数据中心、昂贵的硬件和昂贵的软件升级。下面我们将详细介绍边缘计算和云计算，包括它们的相似之处和不同之处。
边缘与云计算的关系
什么是云计算和边缘计算，它们如何协同工作？边缘计算和云计算的关系通过技术集成和性能优化重新定义了现代数据管理。这一战略不仅能解决网络难题，还能最大限度地提高效率和可扩展性。
边缘计算和云计算架构共存互补，共同发挥各自的优势。通过这种协同作用，企业可以充分利用这两种强大的解决方案推动创新，以各自的方式改变各行各业的业务。
边缘计算
什么是边缘计算？它是指在数据生成源或其附近进行数据处理。通过在边缘部署传感器和路由器等硬件，企业可以增强处理能力并加快计算速度，同时增强安全性并最大限度地减少数据暴露。
例如，制造工厂可以使用边缘设备实时监控设备并预防故障。这种接近数据源的方式不仅能加快响应速度，还能减少对大量数据传输的需求，从而节省带宽并降低成本。
欲了解更多详细信息，请浏览 Digi 的边缘计算资源。
云计算
边缘计算与云计算相比，云计算通过加强数据管理，提供了巨大的可扩展性和具有成本效益的解决方案。云计算提供了巨大的存储容量和强大的计算资源，超出了公司通常的内部实施能力，因此非常适合长期数据分析和大规模应用。
在许多情况下，云计算是工业 4.0 的基础，它为数据存储、处理和分析提供了一个可访问、可扩展的平台，利用IoT 设备生成的信息来提高生产率并提供附加功能。
什么是云计算的边缘？
在云计算中，"边缘 "是网络基础设施离网络中心最远的地方，云服务与传感器设备、IoT 设备和其他终端节点在这里交换数据。
通过边缘处理，企业可以优化运营，并根据实时数据分析做出更快的决策。边缘通过加速数据处理和支持实时决策，在现代云框架中发挥着至关重要的作用。这对于创建一个更灵敏、更高效的IoT 架构至关重要，该架构适用于多个垂直行业。
边缘计算与云计算的比较
探索边缘计算与云计算之间的动态关系，可以发现它们具有满足不同技术需求和应用场景的各种功能。本篇边缘计算与云计算对比深入探讨了两者的独特优势和最佳使用案例，说明了它们如何应对数据处理中的特定挑战。通过了解边缘计算与云计算之间的差异并评估它们在各种情况下的作用，企业可以对其技术部署做出更好的决策，确保最大限度地提高效率和创新。
云计算和边缘计算的核心相似之处
虽然云计算与边缘计算的比较往往会突出两者的区别，但这两种技术都有增强现代计算框架的基本目标。虽然它们的方法有很大不同，但这些平台都旨在通过提供以下功能来优化处理效率和扩展计算能力：
重要的是要明白，两种技术本质上都没有优越性。当您围绕边缘计算与云计算进行评估时，重要的是要认识到每种技术都具有不同的战略目的。例如，边缘计算不仅仅是速度的问题，它在远程设备管理中发挥着至关重要的作用。相比之下，云计算提供的不仅仅是存储，例如正在改变全球行业的先进人工智能功能。
可扩展性和灵活性
边缘计算和云计算架构都提供了可扩展性，尽管是在不同的维度上，这有利于对不同的技术需求做出量身定制的响应。
云计算擅长同时处理海量数据和用户，因此非常适合需要全球访问和大规模资源池的应用。另一方面，边缘计算通过成倍增加边缘节点的数量来提高响应速度，并在需要立即采取行动的局部环境中减少延迟。
例如，在智慧城市应用中，边缘设备处理并响应实时数据，以优化交通流量。与此同时，云系统管理大规模的分析和软件更新，以改善全系统的交通管理。这种双管齐下的方法可确保高效处理即时和长期需求。
强化数据管理
云技术和边缘技术都能通过战略性地分配处理活动，最大限度地提高效率和效益，从而大大改善数据管理。云计算解决方案集中了数据存储和复杂分析，有利于长期战略规划和非时效性计算密集型任务。相比之下，边缘解决方案可在网络外围设备上本地处理数据，避免了向集中数据中心传输数据的延迟。
例如，在医疗保健领域，边缘设备可以在手术过程中实时监测病人的生命体征，为医疗专业人员提供即时数据。与此同时，云系统可以分析患者的长期数据趋势，从而改进整体策略和结果。这种相辅相成的方法可确保最佳的数据利用和管理。
成本效益
云计算和边缘计算都能大幅降低成本，但它们是通过针对具体运营需求量身定制的不同机制来实现的。
云计算利用共享资源和基础设施的规模经济，帮助企业减少前期资本支出。这非常适合初创企业和必须在没有大量初始投资的情况下迅速扩大规模的公司。同时，边缘计算通过节省带宽和减少通过网络发送的数据量来削减运营成本。这对于涉及大量数据或需要本地处理以确保隐私和安全的敏感信息的应用尤其有利。
例如，零售连锁店依靠边缘计算对单店进行高效的实时库存跟踪，以防止出现缺货和库存过剩的情况。云计算提供集中库存管理和分析，以优化整个供应链。
边缘计算和云计算的主要区别
在探讨云计算与边缘计算时，认识到它们在设计和功能上的根本区别至关重要。每种技术都有各自的优势，也都有可能影响部署方案的具体限制。
归根结底，云计算与边缘计算的比较相对简单。这两种技术有本质区别，包括：
- 数据处理地点
- 延迟和响应速度
- 数据隐私和安全
- 核心职能
- 连接依赖性
下面我们来详细了解边缘部署与云部署，以及它们在上述各方面的比较。
数据处理地点
云计算与边缘计算之争的关键区别在于数据处理的地点。云计算在可能远离数据收集源的集中式数据中心处理数据。这种模式在处理来自多个来源的海量数据时非常高效，是不需要立即采取行动的应用的理想选择。
相比之下，边缘计算直接在数据生成源或其附近（如本地设备或附近的服务器）处理数据。这种接近性允许更快地访问数据，有利于依赖实时决策的应用，如自动驾驶汽车或实时监控系统。这种差异从根本上影响了每种计算模式对不同应用的适用性。
延迟和响应速度
在评估云计算与边缘计算时，延迟和响应速度是影响计算系统性能的关键因素，尤其是在需要即时数据处理的场景中。边缘计算大大降低了延迟，因为数据不必长途传送到中央服务器。相反，数据在智能边缘设备上进行本地处理。这对应急响应系统等应用尤为有利，因为在这些应用中，每一毫秒都至关重要。
相反，云计算应用可能会出现较高的延迟，因为数据必须在远程服务器和数据源之间传输。不过，对于瞬间决策并不重要的应用（如每月业务分析），云计算的集中处理能力可提供充足的性能，而无需边缘计算提供的速度。
数据隐私与安全
在选择边缘计算和云计算时，数据隐私和安全问题至关重要。边缘计算通过在设备上本地处理数据，减少了敏感数据对外部网络的暴露，从而提高了数据隐私性。当数据敏感度较高时，例如在医疗保健或政府运作中，这种本地化处理至关重要。
然而，虽然云计算最初被认为安全性较低，但随着云计算的发展，其强大的安全措施可以与边缘计算相媲美，有时甚至超过边缘计算。云提供商在先进的安全协议和基础设施上投入巨资，从规模经济中获益。无论如何，在边缘和云计算之间做出选择时，都应考虑应用程序的具体安全需求。
核心功能
边缘计算和云计算的核心功能凸显了它们在信息技术中的不同作用。边缘计算主要是让计算能力更接近数据源，这对于远程设备管理和需要即时处理的应用来说至关重要。这一点在制造业等行业尤为明显，在这些行业中，边缘设备可以实时控制和监控生产线。
另一方面，IoT 云计算的核心功能是汇聚整个网络的数据，进行综合分析、存储和长期管理，为企业提供仅在边缘无法实现的洞察力。在企业的 IT 架构中，云计算和云计算的作用各不相同，通常是互补的。
连接依赖性
边缘计算和云计算之间的连接依赖性差异很大。边缘计算和蜂窝连接使边缘设备即使在互联网连接有限或断断续续的情况下也能有效运行。这在偏远地区或持续连接中央服务器具有挑战性或成本高昂的情况下至关重要。边缘计算能够在本地处理和存储数据，确保应用在任何网络状态下都能保持运行。
相比之下，云计算需要稳定、持续的互联网连接才能正常运行，因为数据和应用程序的访问依赖于与云之间的实时数据传输。这种依赖性使得云计算解决方案不太适合网络连接不可靠的环境。
边缘和云计算的未来
从边缘到云计算的未来有望实现两种技术的无缝整合，最大限度地发挥它们的优势，创建更强大的智能系统。
那么，什么是边缘到云计算？在这种混合模式中，数据从产生和初步处理数据的边缘流向云端，在云端可以进一步分析数据并将其集成到更广泛的应用中。
这种模式利用边缘到云战略，通过云的强大计算能力来增强边缘的实时数据处理能力。通过将人工智能（AI）纳入这一框架，系统可以实时预测维护需求、优化运营和个性化用户体验。从更智能的IoT 设备到自动驾驶汽车，针对边缘部署进行优化的人工智能算法的不断发展，将继续推动可能的发展，使边缘到云架构成为下一波技术创新的基础。
混合云边缘计算
混合云和边缘计算将云环境的计算能力和存储能力与边缘设备的实时处理和本地化数据处理相结合。这种方法允许根据延迟、带宽和数据隐私要求分配工作负载。关键数据处理和决策任务发生在靠近数据源的边缘，从而减少了延迟并提高了响应速度。与此同时，大量数据分析、机器学习模型训练和长期存储则由云服务利用其可扩展资源进行处理。
通过整合这些要素，混合云计算和边缘计算可提供更强的性能、可靠性和可扩展性，使其成为IoT 、自动驾驶汽车和智能城市等应用的理想选择，在这些应用中，快速本地处理和全面数据分析都是必不可少的。这种协同作用使企业能够将云服务扩展到自己的数据中心或边缘位置，支持需要低延迟、本地数据处理或数据驻留的应用和工作负载，从而促进其 IT 环境的平稳高效运行。
通过在边缘处理数据，企业可以减少延迟并提高响应速度，然后利用云进行深度分析，获得更强的存储能力和全面的管理工具。这种多用途方法支持从实时零售分析到复杂工程模拟等多种应用，是现代企业的强大模式。
归根结底，围绕边缘计算与云计算的争论凸显了技术进步的丰富多彩，每种技术都是为满足特定需求和场景而量身定制的。边缘计算提供了数据处理的即时性和本地性，而云计算则提供了巨大的可扩展性和强大的集中式资源。
未来在于同时利用云计算和边缘计算，而不是厚此薄彼。通过了解边缘计算和云计算的独特优势以及它们如何相互补充，企业可以做出明智的决策，优化运营效率并推动创新。
Digi 目前提供云、边缘和边缘到云解决方案。这些解决方案包括
随着技术的不断发展，边缘计算和云计算之间的协同作用无疑将塑造数字化转型的下一个前沿。如果您已经准备好接受边缘计算和云计算以及这些技术所提供的一切，Digi 可以让您的过程天衣无缝。
下一步工作