边缘计算正在成为物联网不可或缺的技术，但它绝不是一种多用途的技术，目前仍有一些偶尔的挑战需要解决。在本博客中，我们将考虑边缘计算的优缺点，以及它与云计算的比较。
边缘计算和云计算
边缘计算是信息利用中的一项重要技术，其中强调实时性能。尽管利用边缘计算平台有许多出色的好处，但偶尔会遇到一些挑战，需要根据平台的使用方式来解决。
在比较边缘计算和云计算（包括两者的用例）之前，让我们来看看什么是边缘计算和云计算。
什么是边缘计算？
边缘计算通常被定义为一种分布式的开放 IT 架构，其中处理由网络边缘的物联网设备执行。边缘计算的 “边缘” 是指网络的边缘，而云（例如数据中心）位于网络的中心。
边缘计算和云计算可以被视为对立面，但它们并不相互排斥。边缘计算是一种通过区分必须在边缘处理的数据和可以在云端处理的数据来提高处理效率的机制。
通过在边缘处理数据，边缘计算平台可以防止负载集中在网络路径和数据中心上，并实现高速处理，最大限度地减少延迟。
有关边缘计算的更多信息，请阅读以下博客：
为什么边缘计算备受关注——与云计算和本地计算相比有什么区别？
什么是云计算？
云计算利用可从多个远程服务器访问的计算机资源，例如存储、应用程序、服务和数据库。云支持从多个位置进行访问并根据需要处理数据。
将计算机资源放在不同的位置使公司和个人在使用计算机资源时无需构建自己的计算环境。借助云计算，可以分析大量数据，为多个用户提供支持，并开发需要高级处理的应用程序。
除了能够通过互联网共享信息外，它的特点还在于能够使用不属于公司的系统和应用程序。
云计算的好处
过去，组织通常在内部拥有、管理和运营信息系统。在云计算中，公司没有自己的系统，但可以通过互联网使用该系统。用户可以在任何地方利用这些服务和应用程序。
由于其初始成本低，易于根据需求进行系统扩展以及高度便利，云已变得很流行。下面，我们将仔细研究云计算的好处。
没有时间或地点限制
借助云计算，只要有一个连接到互联网的终端（具有足够的性能），就可以在任何地方使用服务和应用程序。由于没有时间或地点的限制，使用模式的范围扩大了，提供服务的自由度也提高了。
高度可扩展
云计算的一个主要优势是能够根据需要扩展系统。即使公司需要比目前更多的资源，他们也不必建立内部计算环境。组织可以根据需要扩展资源。如果需求下降，也可以缩小规模。
硬件资源的有效利用
云计算也使服务提供商受益。多个用户共享相同的硬件，从而最大限度地提高了资源利用率并充分利用了他们提供的计算环境。
提高了成本效率
在不超支的情况下，用户可以在需要时利用所需的资源。成本可以根据需求波动而改变，公司可以降低固定成本，提高财务稳定性。从本质上讲，由于没有硬件购买成本，初始投资可能会受到抑制。
轻松获得最新技术
云服务提供商拥有大型数据中心，可以快速部署最新的硬件和软件。云提供商更有可能采用最新技术，这意味着消费者也可以随时掌握最新技术。
使用云计算面临的挑战
在上面列出的好处中，云计算的使用也带来了新的挑战，包括：
网络连接要求
要使用云端资源，必须连接到互联网。如果网络出现问题或故障，则存在整个系统不可用、业务运营停止的风险。
安全风险取决于云服务器
由于关键数据存储在云服务器上，因此针对外部网络攻击的对策将取决于这些云服务器的安全性。如果存在安全漏洞，所有数据都可能被泄露。
由于交通量增加而导致的延误
云计算通常涉及频繁的客户端通信。此外，由于在云服务器上执行各种流程，因此要发送和接收的数据量非常巨大。当此类数据传输和接收集中时，会发生数据拥塞，或者由于通信流量增加而导致的延迟。对于需要持续操作或实时处理的系统，其影响甚至更大。
边缘计算的优势
边缘计算通过分布式处理带来多种好处。其中，有许多元素可以解决云计算的挑战。让我们来看看边缘计算带来的好处：
减少延迟，提高实时性能
在云计算中，由于向远程云服务器发送和接收数据，会出现数百毫秒到几秒钟的时间延迟。借助边缘计算，需要避免延迟的处理可以在附近的计算机上进行管理，从而可以毫不延迟地处理数据。这确保了数据利用的实时性。
通过分布式数据存储提高安全性
在云端存储企业和个人信息时，安全风险、信息泄露和外部攻击始终是一个问题。但是，通过边缘计算，数据泄露的风险降低了，因为数据在边缘端处理，并以分布式方式存储在边缘和云中。
通信流量优化
边缘计算在边缘处理所有数据，无需将其聚合到云端。这可以减少通信量并优化通信流量。当流量需要发送到云端或从云端接收时，延迟的可能性较小。此外，组织可以通过减少发送到云端的数据量和通信量来削减通信成本。
发生网络故障时的业务连续性
当所有数据都在云端操作时，在云服务故障或网络故障的情况下，可能很难可靠地开展需要数据的业务。如果边缘计算平台在边缘端处理必要的数据，则即使出现网络故障，也可以继续开展业务。因此，边缘计算也是业务连续性规划 (BCP) 的一项衡量标准。
使用边缘计算面临的挑战
尽管有多种好处，但在优化边缘计算的使用方面也存在一些挑战，例如：
系统复杂性和成本
边缘计算需要与线路和基地一样多的边缘服务器。因此，硬件数量增加，系统可能会变得复杂。由于线路和基地的数量需要硬件，因此初始成本和系统开发成本将增加。
确保人力资源和培训成本
由于边缘计算通常分布在每个地点，因此有时一个人无法集中管理多个终端，尤其是在制造工厂车间出现问题且IT专业知识有限的情况下。结果，培训人员的成本往往会增加。确保现场人员的安全可能是边缘计算运营中最大的问题，这就是为什么选择一个简单、受保护和自主的边缘计算平台至关重要。
数据存储容量
通常，边缘计算机，例如工业 PC，没有很大的内存容量。因此，不可能永久存储所有数据。用于分析的数据通常在一段时间后或将分析结果发送到云服务器后被删除。必须选择要保留哪些数据以及将哪些数据存储在边缘和云中。
边缘计算和云计算用例
正如我们到目前为止所看到的，单独使用云计算和将其与边缘计算结合使用都有优点和缺点。根据情况和环境，组织必须考虑不同的用例，并决定哪种用例最适合他们。
云计算的合适用例
需要后台操作来提高工作效率和降低成本，但通常不需要以毫秒为单位的速度。例如，支持销售的文书工作很重要，但不需要以毫秒为单位的实时性能来完成单项任务。在相同的环境中，通过分析累积的数据来提高需求预测的准确性至关重要。在这两种情况下，云计算——它可以存储大量数据并且更具成本效益——是一个切实可行的选择。
边缘计算的合适用例
在生产基地，由于机械的复杂性和制造周期的缩短，对以毫秒为单位的数据处理的需求不断增长。当需要以毫秒为单位进行处理时，延迟的影响更大。使用云计算消除延迟极其困难，并且无法达到所需的处理速度和实时性能水平。
边缘计算适用于需要如此精确的实时性能的情况。通过满足所需的速度，可以实现生产线的自动化并改善制造周期，并且将物联网的使用与高速数据处理相结合，可以带来成本效益。
此外，边缘计算在管理机密数据时至关重要，因为它可以区分哪些数据需要外部传输，哪些数据必须在内部处理，例如机密数据，从而改善网络安全并防止数据泄露。
边缘计算的未来趋势
边缘计算和云计算经常被比作对比技术。但是，边缘计算将处理分为边缘端和云端。因此，云计算的好处也是边缘计算的好处。
随着数据的实时性质变得越来越重要，预计边缘计算将变得越来越重要。以下几点可以视为边缘计算越来越重要的原因。
与 IoT/AI/5G 的相关性
物联网已经广泛应用于各个领域。随着许多设备发送和接收大量数据，网络路由和云服务器的负载也在增加。
例如，实时数据处理在自动驾驶技术等领域极为重要，在这些领域，即使很小的延迟也可能带来很大的风险。此外，随着AI（人工智能）的实际应用，越来越有可能省略 “人类判断” 的工作过程。随着 AI 实现高速处理成为可能，保持这种速度也将成为一项挑战。
此外，5G 还实现了高速、大容量、低延迟的通信。但是，即使通信速度有所提高，如果数据处理出现延迟，也无法充分利用5G的特性。预计5G和边缘计算的结合将实现更低的延迟处理。
促进社会 5.0
社会5.0被提议为继社会1.0到社会4.0之后的第五个新社会，后者涵盖狩猎社会、农业社会、工业社会和信息社会。它也是作为内阁办公室的一项政策启动的，代表了我们未来应该追求的社会模式。
社会 5.0 被定义为融合和利用网络空间（虚拟空间）和物理空间（真实空间）的社会。通过网络空间和物理空间的融合，物联网将使所有人和事物能够相互连接，知识和信息可以轻松共享。通过这种方式，我们的目标是创造前所未有的新价值，实现经济发展和社会问题的解决。
要实现 Society 5.0，所有的 IT 应用都是必要的，例如物联网、机器人技术、AI 和大数据。边缘计算可实现高速处理和实时性能，对于在更高层次上利用这些技术也很重要。
政府正在推广智慧城市，以此将Society 5.0推向最前沿。在与人们生活息息相关的项目中，数据管理变得更加重要。在这种情况下，边缘计算的重要性有望进一步提高，它可以确保实时数据，改善运营连续性并降低安全风险。
实时数据必不可少的时代的最佳选择
在这篇博客中，我们涵盖了边缘计算和云计算的挑战。不幸的是，在边缘计算方面，成本是一项挑战，但是随着系统开发方法的发展和硬件价格的下降，这种情况预计将发生转变和改善。
确定组织将在何处以及出于何种目的利用边缘计算或云计算至关重要。无论是在制造工厂还是在小型办公室，领导者都有这样的决定要做。
