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邊緣計算和霧計算什么區(qū)別 邊緣計算和霧計算的優(yōu)缺點對比

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摘要:邊緣計算和霧計算是兩種源自云計算的計算架構,二者都是基于云計算的不足提出的,都試圖減少發(fā)送到云端的數據量,以降低延遲,都將數據處理轉移到數據生成源頭,二者的區(qū)別其實并沒有分得那么清楚,主要是使用方式不同,此外,兩種計算架構的優(yōu)缺點也有所不同。下面一起來看看邊緣計算和霧計算什么區(qū)別以及邊緣計算和霧計算的優(yōu)缺點對比吧。

一、邊緣計算和霧計算什么區(qū)別

1、什么是霧計算

霧計算這個概念是相對于云計算而言的,它并非是些性能強大的服務器,而是由性能較弱、更為分散的各種功能計算機組成,滲入電器、工廠、汽車、街燈及人們生活中的各種物品。

簡單點說,它拓展了云計算(Cloud Computing)的概念,相對于云計算它離產生數據的地方更近,數據、數據相關的處理和應用程序都集中于網絡邊緣的設備中,而不是幾乎全部保存在云端。這里因“云”而“霧”的命名源自“霧是更貼近地面的云”這句話。

2、什么是邊緣計算

邊緣計算的概念是20世紀90年代提出的,它進一步推進了霧計算中“局域網處理能力”的理念。

邊緣計算的處理能力更靠近數據源,其應用程序在邊緣側發(fā)起,產生更快的網絡服務響應,滿足行業(yè)在實時業(yè)務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處于物理實體和工業(yè)連接之間,或處于物理實體的邊緣末端。

3、邊緣計算和霧計算的相同點

(1)霧計算和邊緣計算系統(tǒng)都將數據處理轉移到數據生成源頭。

(2)二者都試圖減少發(fā)送到云端的數據量,以降低延遲。

(3)通過以上策略,二者都可以改善遠程關鍵型應用程序中的系統(tǒng)響應時間,提高系統(tǒng)安全性,因為減少了通過公共互聯網發(fā)送數據的需求,并降低了成本。

4、邊緣計算和霧計算的區(qū)別

霧計算與邊緣計算的區(qū)別主要在于使用方式不同,霧計算過程發(fā)生在局域網(LAN)級網絡架構上,使用與工業(yè)網關和嵌入式計算機系統(tǒng)交互的集中式系統(tǒng)。而邊緣計算處理的大部分數據來源于所在的物聯網設備本身。

二、邊緣計算和霧計算的優(yōu)缺點對比

1、霧計算的優(yōu)勢

(1)帶寬消耗低:通過限制向云端的數據傳輸,霧計算減少了帶寬消耗。

(2)減少資源負載:霧計算可以在網絡內的中間節(jié)點進行本地數據處理。這有助于在將數據發(fā)送到云端之前對其進行過濾和預處理,從而減少集中資源的負載。

(3)延遲改進:源頭的初始數據處理最大限度地減少了延遲時間。

(4)連接靈活:霧計算適用于有線、Wi-Fi 或高速 5G 網絡。

(5)分布式智能:?霧計算在整個網絡中分配智能,從而支持各個級別的決策。這對于交通管理等應用程序尤其有利,因為可以在本地級別做出實時決策。

(6)減少對云的依賴:霧計算減少了與云持續(xù)通信的需要。這可以通過最大限度地減少數據傳輸成本和云服務消耗來節(jié)省成本。

2、霧計算的缺點

(1)基于位置的計算:霧計算的物理網絡共享將計算限制在特定位置。

(2)安全影響:?可能會出現IP欺騙和中間人攻擊等潛在安全威脅。

(3)啟動成本高:實施霧解決方案需要與邊緣和云系統(tǒng)集成,這可能會造成初始財務障礙。

3、邊緣計算的優(yōu)勢

(1)遠程連接:邊緣計算提供靈活的連接解決方案,特別是在偏遠地區(qū)。

(2)數據主權合規(guī)性:?使數據靠近其來源可確保遵守數據主權法規(guī)。

(3)安全性強:數據加密可保護從網絡傳輸回云端的信息。

(4)本地智能:邊緣設備可以在本地托管人工智能和機器學習模型,使它們能夠做出智能決策,而無需持續(xù)連接到云。這在與云持續(xù)通信不切實際的情況下非常有用。

(5)可離線操作:?邊緣計算允許設備即使在與云斷開連接時也能繼續(xù)運行。這對于互聯網連接不可靠或間歇性的場景至關重要,確保不間斷運行。

4、邊緣計算的缺點

(1)缺乏集中控制:邊緣計算分散了計算資源,使得集中監(jiān)控和管理更加復雜。這可能會妨礙故障排除和整體網絡可見性。

(2)可擴展性挑戰(zhàn):?擴展邊緣部署可能很復雜。向邊緣網絡添加更多設備可能需要仔細的管理和配置,以保持一致的性能和可靠性。

(3)網絡連接可靠性:邊緣設備依賴網絡連接進行通信和數據傳輸。不可靠或間歇性連接可能會中斷操作并導致數據丟失。

(4)部署的復雜性:設置和配置邊緣設備需要專門的技能和專業(yè)知識。跨不同位置部署和管理大量設備可能會令人望而生畏。

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