边缘计算与云计算结合的优缺点

边缘计算并非对所有物联网设备或工作负载都有意义。人们需要知道一些边缘计算的例子来理解它何时何地应该成为云计算建筑的一部分。

与传统的云计算架构相比，边缘计算因其在性能、安全性和成本方面的优势而越来越受欢迎，但它并不总是最适合分布式工作负载。

边缘计算指的是在产生和消费数据的设备上或其附近处理数据的架构，例如终端用户的计算机、移动电话或物联网传感器。这不同于传统的云计算云计算依靠中央服务器接收数据，处理数据并将其发送回客户端设备。边缘计算可以减少网络等待时间，减少数据在网络上的暴露，并且在某些情况下，通过将处理加载到最终用户的设备上来降低成本。

由于其诱人的优势，云计算建筑师可能希望将尽可能多的工作负载推向边缘计算。但是在这样做之前，他们应该考虑每个应用程序的结构、性能要求、安全考虑和其他因素。

两种类型的边缘计算架构

在权衡边缘计算模型的适用性时，首先要问的问题是哪种架构可用。有两种主要类型：

设备边缘计算，其中数据直接在客户端设备上处理。云计算-edge计算，其中数据在边缘计算硬件上处理，该硬件在地理上比集中式云计算数据中心更靠近客户端设备。

如果客户端设备能够以统一的方式处理处理负担，设备边缘计算模型就能很好地工作。台式机或笔记本电脑可以用来解决这个问题，但低功耗的物联网传感器可能缺乏有效处理数据所需的计算和存储资源。

此外，如果企业依赖许多不同类型的边缘设备和操作系统，所有这些设备和操作系统可能具有不同的功能和配置，则可能难以使用设备边缘计算模型。

借助云计算-edge计算模型，最终用户设备不是塑造架构的主要因素。如果企业使用云计算-edge计算架构，最终用户使用的设备类型并不重要，因为数据存储或处理不会从中心云转移到这些设备。相反，企业需要将负载转移到运行在云计算-edge计算中的服务器上。这些服务器通常位于数据中心，比中心云更靠近最终用户。

边缘计算的局限性

在企业决定将其工作负载转移到边缘计算之前，它需要评估支持这些边缘计算模型是否合理。这些限制可能会让企业回到传统的云计算结构。

边缘安全性

边缘计算通过大大减少数据传输时间降低了一些安全风险，但也带来了更复杂的安全挑战。

例如，如果企业在不受控制的最终用户设备上存储或处理数据，则很难确保这些设备不会受到网络攻击者可能利用的漏洞的攻击。即使使用云计算-edge计算模型来保持对边缘计算基础设施的控制，拥有更易于管理的基础设施也会增加攻击面。保护通过网络传输的数据(可以加密)通常比保护正在处理的数据容易得多。因此，边缘计算安全的缺点可能超过它的优点。

这使得边缘计算不适合具有高安全规格的工作负载。如果企业必须处理敏感数据或有特殊的合规性要求，则采用集中式服务器的标准云计算模式的风险可能会降低。

延迟要求

边缘计算可以提高应用程序的性能和响应能力，因为数据不必在云计算的数据中心来回处理。对于需要真正即时消息的工作负载来说，这是一个关键优势。云计算提供商不断增加数据中心的位置，但他们的大型数据中心设施通常位于远离人口中心的偏远地区。

大多数工作负载都有低延迟标准。与传统的云计算架构相比，边缘计算网络只能提高网络响应速度几毫秒。对于标准应用，由传统架构导致的网络延迟是可以接受的。然而，确保延迟改进确实值得平衡，尤其是在考虑到增加的成本和管理负担之后。

数据量

考虑企业工作负载需要处理多少数据，以及边缘计算基础架构是否能够有效地处理这些数据。如果企业的工作负载产生大量数据，则需要庞大的基础架构来分析和存储数据。从管理角度来看，将数据移动到公共云数据中心可能更便宜、更容易。

另一方面，如果工作负载基本上是无状态的，并且不涉及大量数据，那么它们通常是边缘计算的理想选择。

边缘计算示例

为了说明上面列出的权衡，以下是边缘计算何时适合和不适合的一些例子。

边缘计算的好例子包括：

自动驾驶汽车。自动驾驶汽车收集大量数据，需要实时做出决策，以确保乘客和道路上或附近其他人的安全。延迟问题可能会将自动驾驶汽车的响应时间延迟几毫秒，这种情况可能会产生严重影响。智能恒温器。这些设备产生的数据相对较少。此外，一些收集的数据，如人们何时回家和调节温度，可能会影响隐私。将数据保持在计算的边缘是可行的，这有助于降低安全风险。交通灯。交通灯有三个特点，这使它们非常适合边缘计算：实时响应不断变化的需求；相对较低的数据输出；偶尔，我会失去网络连接。

以下是边缘计算不佳的一些例子：

一般应用。很难想象传统应用需要边缘计算基础设施的性能或响应能力。这可能会减少应用程序加载或响应请求所需的时间，但这种改进不值得付出代价。监控摄像系统。监控视频通常会产生大量数据。在边缘计算中处理和存储数据是不切实际的，因为这将需要大型和专门的基础设施。将数据存储在一个集中的云计算设施中会更加便宜和容易。智能照明系统。允许用户通过互联网控制家庭或办公室照明的系统不会产生大量数据。然而，智能照明系统通常具有最小的处理能力，并且没有超低的延迟要求。如果需要一两秒钟来开灯，这没什么大不了的。用户可以构建边缘基础设施来管理这些系统，但在大多数情况下不值得花费更多。

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