如今，人們聽到很多關於雲計算基礎設施的大趨勢是如何處理邊緣計算的問題，但圍繞這個概念存在一些困惑。許多人都認為它最終將取代傳統的雲計算架構。但肯定不是這種情況。但是，有些情況下，邊緣計算架構比完全集中的雲計算設計提供了優勢，特別是從網路和資料儲存的角度來看。以下將解釋什麼是邊緣計算，它與傳統雲計算服務有何不同，以及邊緣計算何時可能成為企業的正確選擇。
邊緣計算是雲計算的一種形式，但與將計算和儲存集中到單個資料中心的傳統雲計算架構不同，邊緣計算將計算或資料處理能力推送到邊緣裝置進行處理。因此，只有資料處理的結果需要通過網路傳輸。在某些情況下，這會提供精確的結果，並消耗更少的網路頻寬。
物聯網是邊緣計算最常見的用例。物聯網是關於使用邊緣感測器從地理上分散的地區收集資料的。這些感測器使用資料網路連線，通常利用wan技術，如mpls、蜂窩和vpn。在傳統的物聯網架構中，所有收集的感測器資料都將傳輸到**儲存庫，並在其中進行整合處理。只有資料需要累積收集和分析時才能很好地工作。但是如果沒有必要結合資料來獲得理想的結果呢?如果每個物聯網感測器只需處理收集到的資料，並在滿足特定要求時傳送結果，該怎麼辦?
邊緣計算需要考慮的一點是，由於資料不是長期儲存的，最終會被刪除，這不利於大資料分析。請記住，邊緣裝置僅提供處理本地收集的資料的結果。在大多數情況下，收集的資料只能被丟棄。因此，如果企業的物聯網專案要您儲存所有收集的資料以進行累積分析決策，那麼邊緣計算並不適合。
也就是說，邊緣計算非常適合採用本地化和批量處理的物聯網部署。這方面的乙個例子可能是統計遠端零售商店的銷售和庫存，然後將計算結果按日計畫傳送回企業總部。企業可能不需要每筆交易的實時資料。相反，這些資料可以在本地處理，並在關閉時生成乙個簡單的報告。
這種方法還有助於顯著減少許多企業使用傳統雲計算架構所面臨的儲存過剩問題。流入雲儲存的實時資料可能會迅速累積。通常，這些資料最終變得毫無用處。然而，組織往往擔心資料一旦進入雲端就會被刪除，而且他們很容易浪費數千美元儲存幾乎肯定不會使用的資料。邊緣計算可以通過僅向雲計算傳送有用的後處理資訊來解決此問題。這樣，企業只需要儲存自己需要的東西即可。
隨著商業數位化概念的進一步深入，邊緣計算模型將成為許多物聯網計畫的關鍵組成部分。網路和儲存成本都佔分布式物聯網專案的很大一部分，因此減少資料傳輸和儲存需求在許多使用情況下都很有吸引力。如果做得好，邊緣計算將允許以比傳統雲計算方法低得多的成本實現某些物聯網專案。
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