边缘计算简介
根据韦氏词典，边缘计算的定义是“一种分布式计算形式，其中数据和应用程序位于或接近网络边缘”，但这到底意味着什么?
更简单地说，边缘计算是一种分布式计算，其中数据和应用程序在更靠近需要的地方进行处理，而不是在中心位置。 这是通过使用嵌入处理能力和存储的传感器和路由器等设备来完成的。
边缘计算的主要好处之一是它可以帮助减少延迟。 通过在更接近数据生成位置的地方处理数据，无需将其一路发送回集中位置进行处理。 这在增强现实或自动驾驶汽车等时间敏感的应用中尤其重要。
另一个好处是它可以帮助节省带宽。 由于数据不需要发送回集中位置，因此总体使用的带宽较少。 这对于带宽连接有限或昂贵的区域很有帮助。
边缘计算还可以提高安全性和隐私性，因为敏感数据可以在本地处理，而不是通过可能被拦截的网络发送。 而且由于数据并不存储在一个中心位置，因此如果一个站点出现安全漏洞，其他位置仍然可以访问其数据。
边缘计算有许多潜在的应用，包括：
- 物联网应用程序或其他需要低延迟或高数据吞吐量的分布式系统
- 实时分析
- 智能家居和城市
- 增强现实和虚拟现实
- 自动驾驶汽车
- 工业自动化
- 医疗保健监控。
边缘计算的好处
边缘计算是科技界的一个上升趋势，这是有充分理由的。 这种类型的计算为企业和组织带来了许多好处，这就是为什么它被越来越多的公司采用的原因。
边缘计算的一些主要优势包括：
- 减少延迟：边缘计算的最大优势之一是减少延迟。 通过在更接近生成位置的地方处理数据，无需将其长距离发送到中心位置，从而减少了获取结果所需的时间。
- 提高安全性：边缘计算的另一大好处是提高安全性。 通过在本地处理数据，敏感信息在传输过程中受到损害的可能性较小。 此外，边缘计算可以帮助降低黑客攻击的风险，因为数据并不存储在黑客可能访问的中心位置。
- 提高可靠性：边缘计算还可以帮助提高可靠性，因为数据不依赖于单个位置。 如果一台中央服务器出现故障，企业可以通过将流量路由到位于网络边缘的其他服务器来继续运行，几乎不会造成任何干扰。
- 降低成本：边缘计算的最后一个好处是它可以帮助降低成本。 通过消除对昂贵的基础设施(例如长距离数据传输线和大型中央数据仓库)的需求，企业可以节省 IT 开支。
边缘计算的商业应用
随着越来越多的企业转向移动和远程操作，边缘计算正在成为管理数据处理和存储需求的越来越流行的解决方案。 边缘计算是指一种分布式计算架构，其中数据在网络的源点或“边缘”而不是集中位置进行处理和存储。 这可以实现实时数据处理并提高对用户需求的响应能力。
边缘计算有许多潜在的商业应用。 例如，它可以通过跟踪库存水平和实时管理发货来提高物流运营效率。 在零售领域，边缘计算可用于根据客户位置和偏好创建有针对性的营销活动。 在医疗保健行业，边缘计算可用于远程监控患者并在紧急情况下提供及时护理。
边缘计算的好处包括降低成本、减少延迟和提高安全性。 随着企业越来越依赖移动设备和基于云的应用程序，边缘计算将成为其 IT 基础设施中越来越重要的一部分。
采用边缘计算的挑战
术语“边缘计算”用于描述一种分布式计算模型，其中数据和计算资源位于生成或收集数据的设备附近。 边缘计算之所以有吸引力，是因为它可以通过减少延迟并消除数据长距离传输的需要来提高应用程序的性能、效率和可靠性。
然而，在边缘计算得到广泛采用之前，必须解决一些挑战。 首先，边缘计算需要一种新的架构来跨大量设备分配数据和计算。 该架构必须具有足够的可扩展性和鲁棒性，以处理潜在的大量设备以及它们之间不同程度的连接。 其次，安全性是边缘计算的一个主要问题，因为数据通常存储在传统安全范围之外的设备上。 此外，许多边缘设备资源有限，这使得部署需要大量计算和存储资源的安全解决方案变得困难。 由于设备功能和连接性的可变性，在大量边缘设备上管理和部署应用程序可能具有挑战性。
边缘计算的安全问题
对基于云的应用程序和服务的日益依赖导致通过网络传输的数据量相应增加。 这反过来又带来了新的安全挑战，因为敏感数据现在通常存储在远程位置并通过公共网络传输。
边缘计算是一种新趋势，旨在通过将数据处理和存储移至更靠近生成数据的设备来解决其中一些安全问题。 这有可能减少延迟并提高安全性，因为数据不需要长距离传输。
然而，也存在与边缘计算相关的安全问题。 例如，如果数据存储在网络边缘的设备上，则可能更容易受到攻击。 还有潜在的隐私问题，因为数据可能会在用户不知情或同意的情况下被收集和处理。
边缘计算是一种有前途的新趋势，具有许多潜在的好处。 然而，在实施任何边缘计算解决方案之前，了解所涉及的潜在安全风险非常重要。
边缘计算的未来
随着世界变得越来越数字化，对更快、更可靠的数据处理的需求只会增加。 边缘计算是数据处理的一种新趋势，它有望通过使处理更接近数据源来提供更快、更可靠的结果。 在本文中，我们将探讨边缘计算的好处及其一些潜在应用。
边缘计算的优势
与传统的集中式数据处理方法相比，边缘计算具有多种优势。 最大的优点之一是它可以大大减少延迟。 由于数据不必传输到中央位置进行处理，因此获取结果的延迟较少。 这对于需要实时结果的应用程序(例如视频流和游戏)尤其有利。
边缘计算的另一个优点是可以提高可靠性。 当数据在边缘处理时，数据传输或存储出现问题的可能性较小。 这可以延长服务的正常运行时间并降低因数据丢失而导致的成本。
边缘计算还可以提高安全性。 通过将数据保存在本地，可以降低敏感信息在传输过程中被拦截的风险。 此外，如果数据存储在本地，未经授权的个人可能更难以访问它。
边缘计算的潜在应用
边缘计算的一项潜在应用是视频流服务。 通过在边缘处理视频，提供商可以减少延迟并为用户提供更好的体验。 此外，这还可以释放中央位置的带宽，从而更好地扩展服务。
边缘计算的另一个潜在应用是自动驾驶汽车。 通过在本地处理传感器数据，车辆可以比集中处理数据更快、更准确地做出决策。 这将提高无人驾驶汽车的安全性和可靠性。
最后，边缘计算可用于支持工业自动化解决方案。 通过在每台机器上处理数据，可以更好地优化生产线，并可以更早地识别事件，从而提高效率和生产率。
结论
边缘计算提供了用于管理数据和计算资源的分布式架构，利用云计算的强大功能，同时了解本地需求。 借助边缘计算，企业可以减少延迟并增加带宽，以处理高度密集的操作。 此外，服务的去中心化使组织能够通过部署在边缘集群上的 AI/ML 平台支持的实时分析快速做出决策，从而增强用户体验。 我们看到了向这种新的服务提供方法的转变，这种方法在很大程度上依赖于边缘计算的成功。
