边缘计算 - 优点和缺点

边缘计算，即在网络"边缘"的本地服务器和设备上进行计算，而不是在远程云数据中心进行计算，正在迅速成为支持本地层面大量且复杂的网络技术(尤其是物联网 (IoT) 设备)的领先选择。

公司也在从基于云的解决方案转向基于边缘的解决方案。其原因是云计算的基本成本、存储和带宽要求。

边缘计算的优势

以下是使用边缘计算的一些优势 −

公司的每一毫秒对其成功都至关重要。停机或延迟可能会让他们损失数千美元。边缘计算可以减少延迟，从而提高网络速度。此外，在更靠近信息源的地方处理数据，可以大大缩短数据必须传输的距离。

最终结果是延迟以微秒而不是毫秒为单位。因此，整体服务的速度、质量和响应能力都得到了改善。

存储在云中的数据被黑客入侵的风险很高。这可以避免，因为边缘计算只将适当的数据发送到云。此外，边缘计算并不总是需要使用网络连接。因此，即使黑客获得了对云的访问权限，也并非所有用户的信息都处于危险之中。

然而，这并不能保证边缘计算没有风险。然而，与云相比，这提供了可能降低的风险状况。

除了可以简化云安全方法之外，边缘计算还可以通过降低带宽来大幅降低成本。由于现在大量数据都在本地服务器和设备中进行处理和存储，因此大多数数据无需传输到数据中心。因此，边缘计算在数据中心级别所需的带宽更少。

通过在云中存储更少的数据并在本地进行更多处理，数据中心可以节省带宽容量并避免对现有云存储功能进行昂贵的改进。

数据必须传输到云计算系统中的集中式数据中心。有时修改或扩展此数据中心可能会很昂贵。另一方面，可以利用边缘来扩展您自己的物联网网络，而不必担心存储问题。此外，只需一次植入，物联网设备就可以放在这里。

以下是使用边缘计算的一些缺点 −

虽然边缘计算通过减少数据中心必须保护的数据量来提高安全性，但它也引发了边缘网络每个本地点的安全问题。此外，某些数据更容易受到泄露，因为并非每个边缘设备都具有相同的内置身份验证和安全功能。

无论您是投资大型跨国云还是分散的边缘设备来满足您的计算需求，网络技术始终是一项巨大的投资。虽然投资更强大的边缘网络可以节省数据中心带宽成本，但该策略本身也需要花费一定的成本来启动和管理边缘设备。

边缘设备可能需要更多的硬件和软件才能实现最佳性能和本地存储需求，当它们分布在多个本地地理位置时，成本可能会迅速上升。

在云数据中心筛选所有数据可能很繁琐，但数据的中央存储让您高枕无忧，因为您需要时数据就在那里。虽然边缘计算过程节省了存储空间和成本，但关键数据可能会被边缘设备意外误解和破坏。

边缘计算有其优点和缺点，但大多数 IT 专家都认为它不会很快消失，尤其是随着 5G 接入的预期扩展。随着越来越多的用户使用各种类型的小工具访问数据，边缘计算及其使用方式正在迅速改变。