边缘计算的优缺点

边缘计算，或在网络“边缘”而不是远程云数据中心的本地服务器和设备上的计算，正在迅速成为支持本地网络技术的绝对数量和复杂性的领先选择，特别是物联网 (IoT) 设备。

公司也在从基于云的解决方案转向基于边缘的解决方案。这样做的原因是云计算的基本成本、存储和带宽要求。

边缘计算的优势

以下是使用边缘计算的一些优势 -

公司的每一毫秒对其成功都至关重要。停机或延迟可能会让他们损失数千美元。边缘计算可以减少延迟，从而提高网络速度。此外，在离信息源更近的地方处理数据，大大降低了它必须传播的距离。

最终结果是以微秒而不是毫秒为单位测量的延迟。因此，整体服务的速度、质量和响应能力都得到了提高。

存储在云端的数据被黑客攻击的风险很高。这是可以避免的，因为边缘计算只将适当的数据发送到云。此外，边缘计算并不总是需要使用网络连接。因此，即使黑客获得了对云的访问权限，也并非所有用户的信息都处于危险之中。

但是，这并不能保证边缘计算是无风险的。然而，与云相比，这提供了可能降低的风险状况。

除了可以简化云安全方法之外，边缘计算还可以由于带宽降低而显着降低成本。由于现在处理和存储在本地化服务器和设备中的数据如此之多，因此大多数数据无需进入数据中心。因此，边缘计算在数据中心级别需要更少的带宽。

数据中心可以通过在云中存储更少的数据并在本地进行更多处理来节省带宽容量并防止对现有云存储功能进行代价高昂的改进。

数据必须传输到云计算系统中的中央数据中心。有时，修改或扩展此数据中心的成本可能很高。另一方面，边缘可用于扩展您自己的物联网网络，而不必担心存储。此外，物联网设备只需植入一次即可放置在这里。

以下是使用边缘计算的一些缺点 -

尽管边缘计算通过减少数据中心必须保护的数据量来提高安全性，但它也引发了边缘网络每个局部点的安全问题。此外，某些数据更容易遭到破坏，因为并非每个边缘设备都具有相同的内置身份验证和安全功能。

网络技术始终是一项巨大的投资，无论您投资于大型跨国云还是分散的边缘设备以满足您的计算需求。虽然投资于更强大的边缘网络可以节省数据中心带宽的资金，但该策略本身也有一套启动和管理边缘设备的成本。

边缘设备可能需要更多的硬件和软件来实现最佳性能和本地存储需求，而且当它们分布在多个本地地理区域时，成本会迅速上升。

筛选云数据中心中的所有数据可能很乏味，但数据的中央存储让您高枕无忧，它会在您需要时就在那里。虽然边缘计算过程为存储节省了空间和金钱，但关键数据可能会被边缘设备意外误解和破坏。

边缘计算有利有弊，但大多数 IT 专家都认为它不会很快消失，尤其是随着 5G 接入的预期扩展。随着越来越多的用户使用各种类型的小工具访问数据，边缘计算及其使用方式正在迅速变化。