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邊緣計算、霧計算和云計算之間差異

發布時間:2020-01-03   來源:機房360   編輯:admin   閱讀:121次
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物聯網(IoT)現在就在人們身邊。從數以百萬計的Amazon Alexas到全球范圍內連接日益緊密的工廠,物聯網使人們的日常生活和任務更加輕松。物聯網出現帶來的噪音中失去的一個方面是缺乏一種萬能的解決方案。物聯網解決方案的差異與數據發送和處理的位置有關。是將數據發送到一個中央位置(通常是數據中心),還是由于區域設置、資源或首選項而不可行?

在邊緣計算、霧計算和云計算之間進行選擇時,始終要考慮多個因素。盡管每個解決方案的目標都是相同的,但它們的功能卻不同。

那有什么區別呢?

邊緣計算

在邊緣處理數據意味著在源位置分析信息,而不是等待將數據發送回集中位置。當數據源(傳感器或其他設備)位于連接困難、昂貴或無法連接的偏遠地區時,這種技術特別有用。即使某個位置可以訪問某種程度的連接,將大量數據發送到其他地方進行處理也可能花費太長時間或太昂貴。

邊緣計算消除了需要連接的麻煩,并且可以立即將數據分解為有用的信息,以供在源處使用。如果數據不是用作大型系統的一部分,而是僅用于通知特定的設備或設施,則邊緣計算是一個很好的解決方案。無需等待總部或異地人員的潛在維護危險信號。該信息是前期信息,在其他地方進行處理不會有任何延遲。邊緣計算是非連接性的王者,通常是對遠離現場的操作員的正確解決方案。對于那些以稍微集中和連接的方式進行操作的人員來說,通常有一個更合適的解決方案。

霧計算

霧計算解決方案位于邊緣計算和云計算之間,但與邊緣計算更加緊密地結合在一起。從傳感器收集數據并將其發送到局域網(LAN),而不是發送到集中位置的云計算進行處理。這還允許將來自多個源的數據點在單個位置進行處理以進行比較和分析,從而在保持相對較小規模的同時,可以從大角度查看本地網絡。使用霧計算的主要好處是,它在發送大量數據時可提高在云平臺上的效率,并由于其分散的性質而降低了安全風險。

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