比较边缘计算和云计算

云计算基础知识

到目前为止，大多数人都熟悉云计算：创建了一个平台，其中资源 - 计算，存储和网络 - 以高度虚拟化的方式可以灵活地应用于更好地满足现代动态工作负载的需求。

云计算的优点

云有很多优点，包括:

• 高度动态灵活的资源分配。具有正确的配置，云可以根据需要伸缩应用于工作负载的资源。例如，如果工作负载对计算能力的需求突然增加，可以通过虚拟资源堆来实现这一点。当峰值结束时，可以释放资源并将其放回堆中，为下一个工作负载的需求做好准备。
• 高度虚拟化。同样，在一个备受架构的云中，平台的虚拟化意味着工作负载获得高水平的便携性。如果需要，可以从云的一部分从云的一部分移动到另一个应用程序 - 这可以快速完成。这提高了可用性和性能。

云计算的缺点

云也有其缺点，包括：

• 仍然存在资源上限。这是真的，尤其是在私人云彩。没有组织想要运行一个平台，在那里付出太多备用资源容量。与差的资源利用率相关的成本不仅包括将所有运行运行的电源要求，而且包括数据中心的整体大小，所需的冷却，操作系统和应用的许可，维护等。公共云最有可能已经管理了数十万个工作量，因此可以更好地处理这方面;仅管理数十到数百个工作负载的私有云可能没有资源净空。
• 在处理环境的物理方面的困难。尽管资源的虚拟化是云的一个强大优势，但当依赖于单一资产的物理位置或功能时，这是无法实现的。
• 公共云通常不会通过高带宽链接连接到组织的物理需求。在环境中使用集中云平台通常是一个好主意。但是，如果该云对从环境中访问数据的慢速，较低的带宽连接的依赖性，则当数据负载高时可能会发生数据锯齿和分组冲突等重大问题。

在现代IT环境中的云

客观地，云是一个很好的主意，但在过去几年中看着IT环境的变化，它确实存在一些问题。主要是IoT周围的蓬勃发展地区。在这里，设备在组织的物理IT环境周围点缀，从简单测量中执行​​一系列不同的任务，以防止对规定，生产线或智能建筑物的要求复杂的动作。IoT设备是数据丰富的，因为它们倾向于创建大量数据。此数据往往是Chatty - 它不是一个连续的流，而是在一段时间序列事件中创建。很多数据都是无用的;IOT设备倾向于创建通常只是一个陈述一切正常的数据的数据。此类数据不需要遍历网络，但许多物联网设备没有内置智能来了解这一点。

在此谎言二分法：尝试通过完整的云平台完全管理物联网环境不是做事的最佳方式。问题是，对于云处理这些物联网设备创建的所有数据，所有这些数据必须遍历网络到云功能所在的位置。然后，这导致数据本身的延迟，以及云的整体带宽可能是一个主要的击中，即使云带入播放的资源灵活性也是如此。幸运的是，还有另一种选择：边缘计算。

边缘计算基础

边缘计算背后的想法是将数据操作的全部或某些区域移动，并远离IT平台的中心，朝向创建数据，最大限度地减少数据移动，提高性能并将所需的智能放置到IOT设备本身更接近。因此，特殊计算单元，称为边缘设备，可以放置在环境中，以捕获、操作、分析和决定应该在哪些领域执行哪些行动。同样，这在理论上是个好主意，但在实践中会出现问题。

边缘计算的优点

边缘计算优势包括：

• 它将数据智能靠近所需的位置。这意味着响应得到了改善，由于许多物联网设备是执行器或其他事件驱动的项目，在某些情况下需要尽可能接近实时的响应。
• 在更广泛的网络上最小化数据传输。这意味着更多的网络带宽可用于更多按下数据操作和分析需求。
• 使得更“洋葱皮肤”方法可以颁布数据转移。在这里，edge设备可以捕获和分析来自一组物联网设备的数据，并可以过滤掉明显无用的数据。它还可以查看是否有任何指向紧急问题的数据，并将这些数据发送到中央云或更靠近核心的能力更强的边缘设备进行更详细的分析。

边缘计算的缺点

然而，边缘计算也遭受了问题，包括：

• 定义边缘。云平台已经混淆了IT平台边缘的定义和它的组成部分是。对于EDGE计算，这在IOT设备世界中涉及更远的物理实体，似乎显而易见的是它们是终端节点的边缘。但是，只有一个边缘设备应该负责多少IOT设备？单个边缘设备是否应该负责哪种不同类型的IoT设备？
• 误报和否定。随着大多数IOT设备是相对愚蠢的设备，具有很少的能力来分析或管理自己的设备，边缘设备必须接管这一点。但是，边缘设备必须具有成本效益;一个照顾的边缘设备，例如，10个IOT设备不能花费数千美元。因此，边缘设备可能遭受其能力的缺陷，导致数据分析差和事件启动。用户必须小心如何选择其边缘设备。

选择边缘和云之间

对大多数人来说，这不是在云计算和边缘计算之间的选择;更重要的是，管理现代环境需要两者。这个想法是把资源放在最需要的地方。对于云优化的工作负载，它通常可以位于虚拟云本身的任何位置。

对于IOT，该设备的物理位置是一个主要问题，并且需要资源捕获，过滤和分析尽可能靠近物理设备，边缘计算是更好的选择。但是，从边缘计算网络源的数据通常将进入主云环境以进行更深的分析和事件处理。

雾计算和边缘云

那些在云世界中调查到云世界的人可能会遇到这个术语雾计算- 这基本上，将这两个概念作为更多的单一概念带来。边缘计算设备尽可能接近实际需求，但却与主集中云平台密切集成。

你可能看到的另一个术语是边缘云，这对不同的人来说意味着不同的东西;许多人认为它与雾计算相同。对于其他人来说，它更像是一个完全集成和优化的总基础架构平台，依赖于用于管理数据流和分析的底层网络构造。然而，边缘云和雾计算是类似的概念。