边缘计算融入云计算结构的优缺点
发布时间：2021-12-23 13:12:15 所属栏目：云计算 来源：互联网
导读：边缘计算是一种将智能集成到边缘设备(也称为边缘节点)中的分布式计算技术，可以在数据采集源附近实时处理和分析数据。在使用边缘计算时，数据不需要上传到云端或集中式数据处理系统。 为什么要使用边缘计算? 大多数企业在集中存储系统中存储、管理和分析数据
|
边缘计算是一种将智能集成到边缘设备(也称为边缘节点)中的分布式计算技术，可以在数据采集源附近实时处理和分析数据。在使用边缘计算时，数据不需要上传到云端或集中式数据处理系统。 为什么要使用边缘计算? 大多数企业在集中存储系统中存储、管理和分析数据，该系统通常是公有云或私有云。另一方面，基础设施和云计算已经不再能够满足许多实际应用程序的需求。例如，在物联网和万物互联的背景下，需要具有低延迟的高度灵活的网络来实时处理大量数据，而这在标准IT上是无法实现的。在这种情况下，边缘计算的好处变得更加明显。 边缘计算的安全 通过减少数据在传输过程中花费的时间，边缘计算最大限度地减少了一些安全问题，但也增加了更复杂的安全问题。 例如，如果企业在不受管理的终端机器上托管或处理数据，则无法确保此类设备没有网络攻击者可能利用的缺陷。即使采用云边缘架构来控制边缘基础设施，但拥有额外的基础设施来维护也可能会扩大网络攻击面。 因此，边缘计算不适合具有严格安全要求的应用程序。如果企业正在处理敏感数据或有特殊的合规性需求，使用集中式服务器的典型云计算方法可能不会那么危险。 延迟要求 由于数据不必在云平台和数据中心之间来回传输进行分析，边缘计算提高了应用程序的速度和响应能力。对于需要真正即时通信流的任务，这是一个显著的好处。虽然云计算供应商继续扩大其数据中心的足迹，但这些庞大的数据中心设施通常位于远离主要人口中心的农村地区。 大多数工作负载的延迟要求较低。与典型的云计算设计相比，边缘计算网络只能将网络响应能力提高几毫秒。传统设计带来的低效率对于应用程序来说是可以容忍的。 检查网络延迟的好处是否真的值得妥协，尤其是当考虑额外的费用和管理负载时。 数据量 确定操作将处理多少数据以及边缘基础设施是否能够处理这些数据。如果企业在工作中创建了大量数据，将需要采用大型基础设施来评估和存储。从管理的角度来看，将数据移动到公有云数据中心可能更便宜、更容易。 然而，基本上无状态且不需要大量数据的工作负载是边缘计算的理想候选者。 （编辑：江门站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
站长推荐