边缘 计算正在成为物联网不可缺少的技术，但它绝不是一个万能的技术，目前仍有一些偶然的挑战需要解决。在这篇博客中，我们将考虑边缘 计算的优点和缺点，以及它与云计算的比较。
边缘 计算和云计算
边缘 计算是信息利用中的一项重要技术，其中实时性能受到重视。尽管利用边缘 计算平台有许多极好的好处，但偶尔也有一些挑战，应根据平台的使用方式来解决。
在对边缘 计算和云计算进行比较之前–包括各自的使用案例–让我们看看什么是边缘 计算和云计算。
什么是边缘计算？
边缘 计算通常被定义为一种分布式的开放IT架构，其中处理工作由网络中的物联网设备执行边缘 。边缘 Computing的”边缘”是指网络的边缘 ，而云–例如数据中心–则位于网络的中心。
边缘 Computing和云计算可以说是对立的，但它们并不相互排斥。边缘 计算是一种机制，通过区分必须在边缘 的数据和可以在云端处理的数据来提高处理效率。
通过在边缘 ，一个边缘 计算平台可以防止网络路径和数据中心的负载集中，并实现高速处理，最大限度地减少延迟。
有关边缘 计算的更多信息，请阅读以下博客：
为什么边缘 计算引起了人们的关注 – 与云和企业内部相比有什么不同？
什么是云计算？
云计算利用计算机资源，如存储、应用程序、服务和数据库，可以从多个远程服务器访问。
在不同地点拥有计算机资源，公司和个人在使用时就不需要建立自己的计算环境。通过云计算，可以分析大量的数据，为多个用户提供支持，并开发需要高级处理的应用程序。
除了能够通过互联网共享信息外，它的特点还在于能够使用不属于公司的系统和应用程序。
云计算的好处
在过去，组织通常在内部拥有、管理和运营信息系统。有了云计算，一个公司没有自己的系统，但可以通过互联网使用该系统。用户可以在任何地方利用这些服务和应用程序。
云计算由于其初始成本低，易于根据需要进行系统扩展，以及高度的便利性而变得流行。下面我们将仔细研究一下云计算的好处。
没有时间或地点限制
通过云计算，只要有一个连接到互联网的终端（具有足够的性能），就可以从任何地方使用服务和应用程序。由于没有时间和地点的限制，使用模式的范围扩大了，提供服务的自由度也提高了。
高度的可扩展性
云计算的一个主要优势是能够根据需要扩展系统。即使一个公司需要比他们目前拥有的更多资源，他们也不必建立一个内部计算环境。一个组织可以根据需要扩展资源。如果需求下降，也可以缩小规模。
有效利用硬件资源
云计算也有利于服务提供商。多个用户共享相同的硬件，最大限度地提高资源利用率，充分利用他们提供的计算环境。
提高成本效率
在不超支的情况下，用户可以在需要时利用他们需要的资源。成本可以根据需求的波动而改变，公司可以减少固定成本，提高财务稳定性。从本质上讲，由于没有硬件购买成本，初始投资可以得到抑制。
易于获得最新技术
云服务提供商拥有大型数据中心，可以迅速部署最新的硬件和软件。云服务提供商更有可能采用最新的技术，这意味着消费者也可以保持在最新的技术上。
使用云计算的挑战
在上述的好处中，云计算的使用也带来了新的挑战，包括：
网络连接要求
要使用云上的资源，你必须连接到互联网。如果网络出现问题或麻烦，就有可能导致整个系统无法使用，业务运营也会停止。
安全风险取决于云服务器
由于关键数据存储在云服务器上，针对外部网络攻击的对策将取决于这些云服务器的安全性。如果出现安全漏洞，所有的数据都可能被泄露。
由于交通量增加而造成的延误
云计算通常涉及频繁的客户端通信。此外，由于在云服务器上执行各种进程，需要发送和接收的数据量是巨大的。当这种数据传输和接收集中在一起时，就会发生数据拥堵–或由于通信流量增加而导致的延迟。对于需要连续操作或实时处理的系统，其影响甚至更大。
边缘 计算的优势
边缘 计算通过分布式处理产生各种好处。其中，有许多元素可以解决云计算的挑战。让我们来看看边缘 计算带来的好处：
减少延迟，提高实时性能
在云计算中，由于在遥远的云服务器之间发送和接收数据，会出现几百毫秒到几秒钟的时间差。通过边缘 计算，需要避免延迟的处理可以在附近的计算机上进行管理，使得处理数据没有延迟成为可能。这确保了数据利用的实时性。
通过数据的分布式存储提高安全性
在云中存储企业和个人信息时，安全风险、信息泄露和外部攻击总是令人担忧。然而，有了边缘 Computing，数据泄露的风险就会减少，因为数据是在边缘 ，并以分布式方式存储在边缘 和云中。
通信流量优化
边缘 计算在边缘 ，处理所有的数据，而不将其汇总到云端。这可以减少通信量，优化通信流量。当流量需要发送到云端或从云端接收时，其延迟的可能性较小。此外，企业可以通过减少发送到云端的数据量和通信量来削减通信成本。
发生网络故障时的业务连续性
当所有数据都在云端操作时，在云端服务故障或网络故障中，需要数据的业务很难可靠地进行。如果必要的数据是由边缘 计算平台在边缘 ，即使发生网络故障，也有可能继续开展业务。边缘 因此，计算也是业务连续性计划（BCP）的一项措施。
使用边缘 计算的挑战
虽然有各种好处，但在优化使用边缘 计算方面也有一些挑战，例如：
系统的复杂性和成本
边缘 计算需要多少个边缘 服务器，就有多少条线和基地。因此，硬件的数量增加，系统会变得复杂。由于线路和基地的数量需要硬件，初始成本和系统开发成本将增加。
确保人力资源和培训费用
由于边缘 计算通常分布在每个地点，有时不可能由一个人集中管理许多多个终端，特别是当制造工厂车间出现问题时，例如，IT专业知识有限。因此，培训人员的成本往往会增加。确保现场人员的安全可能是边缘 计算操作的最大问题，这就是为什么选择一个简单、受保护和自主的边缘 计算平台是至关重要的。
数据存储容量
通常情况下，边缘 计算机，如工业PC，没有很大的内存容量。正因为如此，不可能永远存储所有数据。用于分析的数据往往在一段时间后或在分析结果被发送到云服务器后被删除。有必要选择哪些数据要保留，哪些数据要存储在边缘 和云中。
边缘 计算和云计算用例
正如我们到目前为止所看到的，单独使用云计算和与边缘 计算结合使用都有优势和劣势。根据不同的情况和环境，企业必须审视不同的使用案例，并决定哪种方式最适合他们。
云计算的合适用例
后台操作需要提高工作效率和降低成本–但一般不需要以毫秒为单位的速度。例如，支持销售的文职工作很重要，但不需要以毫秒为单位的单一任务的实时性能。在同样的环境中，通过分析积累的数据来提高需求预测的准确性是至关重要的。在这两种情况下，云计算–它可以存储大量的数据，而且更具有成本效益–是一个实用的选择。
边缘 计算的合适用例
在生产现场，由于机械的复杂化和制造周期的缩短，对以毫秒为单位的数据处理的需求越来越多。当需要以毫秒为单位的处理时，延迟会产生更大的影响。用云计算消除延迟是非常困难的，所要求的处理速度和实时性水平将无法实现。
边缘 计算适合于需要这种精确实时性能的情况。通过满足所需的速度，使生产线自动化和改善制造周期成为可能，而且通过将物联网的使用与高速数据处理相结合，还有成本效益。
此外，边缘 计算在管理机密数据时是必不可少的，因为它可以将哪些数据需要对外交流，哪些数据必须在内部处理–例如该机密数据–分开，提高网络安全和防止数据泄露。
边缘 计算的未来趋势
边缘 计算和云计算经常被作为对比的技术进行比较。然而，边缘 计算在边缘 端和云端之间划分处理。因此，云计算的好处也是边缘 Computing的好处。
边缘 Computing被预测将变得越来越重要，因为数据的实时性变得更加重要。以下几点可以被认为是边缘 计算越来越重要的原因。
与物联网/AI/5G的相关性
物联网已经在各个领域广泛普及。随着许多设备发送和接收大量的数据，网络路由和云服务器的负载也在增加。
，例如，实时数据处理在自动驾驶技术等领域极为重要，即使是一个小的延迟也会导致大的风险。此外，随着AI（人工智能）的实际应用，越来越有可能省略 “人类判断 “的工作过程。随着人工智能的高速处理成为可能，保持这种速度也将成为一种挑战。
此外，5G已经实现了高速、大容量、低延迟的通信。然而，即使通信速度提高了，如果数据处理有延迟，5G的特性也不能得到充分的利用。5G和边缘 计算的结合，有望实现更低的延迟处理。
促进社会5.0
社会5.0被提出来作为继社会1.0到社会4.0之后的第五个新社会，它包含了狩猎社会、农业社会、工业社会和信息社会。它也被作为内阁办公室的一项政策推出，代表了我们未来应该追求的社会模式。
社会5.0被定义为一个融合和利用网络空间（虚拟空间）和物理空间（现实空间）的社会。通过网络空间和物理空间的融合，物联网将使所有的人和物都能被连接起来，知识和信息可以很容易地被分享。通过这一点，我们旨在创造前所未有的新价值，实现经济发展和社会问题的解决。
为了实现社会5.0，所有的IT利用，如物联网、机器人技术、人工智能和大数据是必要的。边缘 能够实现高速处理和实时性能的计算，对于在更高层次上利用这些技术也很重要。
，政府正在推动智慧城市，作为将社会5.0推向前沿的一种方式。在深度参与人们生活的项目中，数据管理变得更加重要。在这种情况下，边缘 计算的重要性预计会更大，它可以确保实时数据，提高操作的连续性，并减少安全风险。
在一个实时数据至关重要的时代，这是最好的选择
在这篇博客中，我们介绍了边缘 计算和云计算的挑战。不幸的是，当涉及到边缘 计算时，成本是一个挑战，但随着系统开发方法的发展和硬件价格的下降，这种情况有望得到转机和改善。
确定一个组织将在何处以及出于何种目的利用边缘 计算或云计算至关重要。无论它是在一个制造厂还是在一个小办公室，领导者都要做出这个决定。
