在數據時代，無論是人的活動還是機器的運作都會產生各種各樣海量的數據。在對數據梳理和篩選過程中，計算機的運算處理必不可少。為了減少本地計算機算力成本等限制，越來越多的企業(yè)選擇了云計算和邊緣計算。今天，我們就來聊聊這兩者之間的區(qū)別。

▍邊緣計算

邊緣計算是指在分布式設備上運行工作負載的做法，通常是在大型網絡上。這種計算類型發(fā)生在數據源或用戶的物理位置附近。它無需將數據發(fā)送到云端，或將其推送到中央數據中心，而是允許在靠近最終用戶的物理位置實時處理應用程序。

簡單地說，邊緣計算是將計算資源部署靠近用戶和數據源的網絡邊緣側，通過更靠近數據源的位置（如路由器、基站）執(zhí)行計算，為用戶提供高帶寬、低延遲、低能耗、高安全的計算服務。邊緣計算應用的范圍特別廣，甚至是隨處可見，比如無人駕駛、智慧工廠、智慧農業(yè)、智慧能源、無人零售等。

具備以下優(yōu)勢：

1. 精度提高

在AI智能識別中，系統(tǒng)依賴于高精度模型，特別是對于需要實時響應的需求。當網絡帶寬太低時，系統(tǒng)通常會降低輸入模型的數據質量，這會導致圖像尺寸減小、視頻中的跳幀和音頻中的采樣率降低。而利用邊緣計算可以同時運行多個模型，利用數據反饋循環(huán)來提高 AI 模型的準確性，受網絡質量影響小。

2. 無需網絡部署

互聯(lián)網訪問是傳統(tǒng)云計算的必要條件。但是邊緣計算可以在本地處理數據，而無需訪問互聯(lián)網，這將計算范圍擴展到以前無法訪問或偏遠的位置。此外，由于處理發(fā)生在邊緣，因此云端所要處理數據更少，云端運維壓力減輕。

3. 安全保障

當數據在收集地點進行處理時，邊緣計算允許組織將所有敏感數據和計算保存在局域網和公司防火墻內，這會減少網絡安全攻擊的風險，并更好地遵守嚴格且不斷變化的數據法律。

▍云計算

“云計算”這個詞，相信大家都非常熟悉了。云計算是集中式計算的一種，它的處理方式是將所有數據上傳至計算資源集中的云端數據中心或服務器處理，任何需要訪問該信息的請求都必須上送云端處理。

云計算的核心概念就是以互聯(lián)網為中心，在網站上提供快速且安全的云計算服務與數據存儲，讓每一個使用互聯(lián)網的人都可以使用網絡上的龐大計算資源與數據中心。

具備以下優(yōu)勢：

1. 低成本

無需購買硬件、軟件以及全天候供電和冷卻電力的資本支出，企業(yè)只需為使用的計算資源付費，云計算使企業(yè)能夠以較低的資金門檻快速將應用程序推向市場。

2. 適應性強

云平臺提供分時共享功能來支撐不同場景的用戶業(yè)務流量高峰。當業(yè)務流量增大時，可通過程序自動擴展或手動操作來擴展資源容量，當業(yè)務流量減小時，也可同樣調整。

3. 多站點存儲

數據可以在云提供商商網絡的多個站點進行存儲，無需浪費時間配置專用服務器和網絡，通過云計算架構，企業(yè)可以在很短的時間內部署應用程序。

▍區(qū)別對比

以下是邊緣計算與云計算的簡要對比：

1、如果云計算是集中式大數據處理，邊緣計算則可以理解為邊緣式大數據處理，不同的只是數據不用再傳到遙遠的云端，在邊緣就能解決。

2、邊緣計算和云計算兩者實際上都是處理大數據的計算運行的一種方式，而邊緣計算更適合實時的數據分析和智能化處理，相較單純的云計算也更加高效而且安全，。

3、邊緣計算更準確的說應該是對云計算的一種補充和優(yōu)化，而不是競爭性的計算方式。

綜上，邊緣計算是對云計算的一種補充和優(yōu)化，云計算把握整體，而邊緣計算更專注局部。

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