云計算涉及通過互聯(lián)網(wǎng)交付計算服務(wù)，例如存儲和計算能力，從而使用戶可以使用自己的計算機從世界各地訪問服務(wù)，而不必投資存儲和處理其數(shù)據(jù)所需的基礎(chǔ)架構(gòu)。
邊緣計算相對于數(shù)據(jù)中心的最大優(yōu)勢在于，它解決了與云計算相關(guān)的延遲問題。云計算中會出現(xiàn)延遲問題，因為數(shù)據(jù)必須經(jīng)常從原始設(shè)備傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心數(shù)千英里才能進行處理和分析。
盡管對于在云中編輯文檔的人來說這不是問題，但是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆荚O(shè)備或從原始設(shè)備傳輸數(shù)據(jù)所花費的秒數(shù)使得對于需要實時分析和決策才能正常運行的應(yīng)用程序來說是不可能的。這樣，云計算解決了延遲問題，因為計算能力位于數(shù)據(jù)源附近，可以分析數(shù)據(jù)并實時做出決策。
邊緣計算與物聯(lián)網(wǎng)
每天有數(shù)以百萬計的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上線。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增加，這些設(shè)備生成的數(shù)據(jù)量和速度也隨之增加。數(shù)據(jù)中心規(guī)模巨大，但它們將無法應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù)。這就是邊緣計算的用武之地。
邊緣計算將能夠通過本地處理數(shù)據(jù)來大幅增加數(shù)據(jù)量，從而減輕數(shù)據(jù)中心的壓力。這減少了必須發(fā)送到云進行處理的原始數(shù)據(jù)量。相反，邊緣計算機在本地處理數(shù)據(jù)，并且僅將引起某些觸發(fā)器的數(shù)據(jù)發(fā)送到云，以進行后處理和遠程監(jiān)控。
通過僅將處理后的相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)送到云，不僅可以減輕數(shù)據(jù)中心的壓力，而且還可以釋放大量帶寬，而這些帶寬原本可以用于將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云進行處理和分析。
此外，通過減少所需的帶寬，可以減少與原始設(shè)備之間傳輸大量數(shù)據(jù)的成本。如果物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備位于計量互聯(lián)網(wǎng)連接上，而用戶或組織需要為使用的數(shù)據(jù)量付費，這一點尤其重要。
5G的可用性將進一步增加物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量，從而推動邊緣計算機應(yīng)對數(shù)據(jù)增長的需求。同樣，5G將增加自動駕駛汽車的數(shù)量，從而增加對邊緣計算機在邊緣運行機器學習和推理算法以實時指導(dǎo)自動駕駛汽車的需求?？傮w而言，邊緣計算相對于云計算的兩個主要好處是邊緣計算提供的低延遲，高帶寬計算。
邊緣計算將如何影響數(shù)據(jù)中心?
云仍然有它在今天到位的世界多虧了大量的計算資源，可以通過按下按鈕來訪問，不再需要對組織投入大筆資金建立和擴大自己的基礎(chǔ)設(shè)施來訪問計算能力和存儲能力，可提供強大而無縫的可擴展性。
也就是說，盡管云解決了許多問題，但物聯(lián)網(wǎng)和5G的興起意味著數(shù)據(jù)中心無法跟上物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù)。
此外，由于必須實時存儲，處理和分析大量數(shù)據(jù)，因此AI和自動化技術(shù)正在增加邊緣計算的采用。邊緣計算使流程更簡單，更快捷，因為數(shù)據(jù)不再需要將數(shù)千英里的距離傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心，從而使組織可以更智能，更快速地行動。
隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增加以及對實時分析的需求變得越來越重要，對數(shù)據(jù)中心的分散要求也越來越高，將更多的數(shù)據(jù)中心放置在人口稠密的地區(qū)，例如城市和商業(yè)區(qū)。數(shù)據(jù)中心離組織越近，用戶將遇到的等待時間越短，性能就越好。
