边缘计算云计算雾计算(边缘计算和云计算区别)

什么是云计算，雾计算，霾计算，边缘计算和认云计算是一种添加、使用和交付基于互联网的相关服务的模型，通常涉及通过互联网交付动态可扩展且通常是虚拟化的资源。美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用付费的模式，它提供对可配置的共享计算资源池（资源）的可用、方便、按需的网络访问。包括网络、服务器、存储、应用程序、服务），这些资源可以通过最少的管理工作或与服务提供商的交互来快速交付。
雾是云计算的扩展概念。它介于云计算和个人计算之间。它是一种半虚拟化的服务计算架构模型。它是以小型个人云、私有云、企业云等云为主。在雾计算模型中，（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎完全存储在云中。雾计算不是由强大的服务器组成，而是由各种功能较弱、较分散的计算机组成，它已经渗透到工厂、汽车、电器、路灯以及人们物质生活中的各种用品中。
雾计算这个概念可以很好地描述相对较差的云计算或雾计算。如果“云”或“雾”提供的服务出现丢失漏泄、传输不稳定、成本严重超支等问题，给用户带来的好处可能远小于其危害，就像“雾霾”对用户的危害一样。人类健康。
边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘，集成网络、计算、存储和应用核心功能的开放平台，就近提供先进的智能服务，满足行业数字化的需求敏捷连接、实时业务和数据优化。、应用智能、安全和隐私等关键需求。边缘计算和云计算有些相似之处在于，它们都是处理大数据的计算方法。但不同的是，这次数据不再需要传输到外部云端。可以在边缘解决。更适合实时数据分析和智能处理，也更高效、更安全。

边缘计算与雾计算随着物联网的快速发展和大数据2.0时代的出现，预计不久的将来将有500亿个物联网设备接入互联网，50%的物联网网络将面临网络带宽限制，40%的数据必须在网络边缘进行分析、处理和存储。
此前，数据是通过网络传输在界面中采集并在云端计算，一系列数据作为计算结果返回到界面进行相应操作。然而，我们现在面临的是庞大的物联网设备的接入。每天产生的数据量给网络带来巨大的传输压力。将近TB级的操作转移到云端进行实时数据交互是非常不现实的。
对于自动驾驶汽车来说，需要更低的网络延迟，这也需要将计算能力移近边缘，以提高工作的安全性。基于这样的背景，雾计算和边缘计算受到了广泛的关注。
我们首先看一下边缘计算和雾计算这两个术语。
雾计算
这个概念由思科于2011年提出，与云计算相关。它不是一台性能强大的服务器，而是由各种功能较弱、较为分的计算机组成，它已经渗透到电器、工厂、汽车、路灯以及人们生活中的各种物体中。
简单来说，它扩展了云计算的概念。相比云计算，它更接近数据产生的地方。数据、数据相关处理和应用集中在网络边缘的设备中。，而不是将几乎所有内容存储在云中。这里因“云”而得名“雾”，源于“雾是离地面较近的云”这一说法。
缘计算
它进一步推进了雾计算中“局域网处理能力”的概念，但实际上边缘计算的概念比雾计算更早提出。边缘计算的起源可以追溯到20世纪90年代，当时Akamai推出了内容分发网络(CDN)，该网络在靠近最终用户的地方建立了分发节点，可以存储缓存的静态内容（例如图像和视频）。。
边缘计算的处理能力更接近数据源，其应用在边缘发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在业务实时性、应用智能、安全和隐私等基本需求。边缘计算位于物理设备和工业连接之间，或者位于物理设备的边缘。
某些应用程序可以收集大量数据，将这些数据发送到中央云服务的成本很高。但他们收集的数据中只有一小部分是有用的。如果在网络边缘进行一些处理，只将相关信息发送到云端，可以有效降低成本。
例如，对于安全摄像头来说，将24小时的视频发送到中央服务器将非常昂贵，其中23小时可能只是一条空走廊。如果您使用边缘计算，您可以选择仅发送实际发生事件的时间。
那么两者有什么区别呢？
简单来说，雾计算和边缘计算都是更接近原点的计算。主要区别在于治疗的具体方式。
为了区分边缘计算和雾计算，我们以智慧城市为例。
想象一个配备智能交通管理基础设施的智慧城市，交通灯上装有传感器，可以记录十字路口两侧等待的车辆数量，并优先考虑等待数量最多的车道开绿灯。这是一个相当简单的计算，可以使用边缘计算在交通信号灯本身进行。这减少了需要通过网络发送的数据量，从而降低了运营和存储成本。
现在想象一下，这些交通信号灯是互联对象网络的一部分，包括多个交通信号灯、人行横道、污染监控器、公交车GPS跟踪器等等。
决定是在五秒还是十秒内将交通灯变绿变得更加复杂。也许此时路口一侧有公交车晚点，也许下雨时城市决定优先考虑行人和骑自行车的人，也许附近有人行横道或自行车道等等，等等，一切都会影响最终判断。
在这种更加复杂的情况下，计算评估逻辑也会更加复杂。此时，我们可以在本地部署一个微型数据中心来分析多个边缘节点的数据。这些微型数据中心就像局域网中的本地迷你云，被视为雾计算。
从这个角度来看，物联网需要真正的边缘计算/雾计算来应对日益增长的计算需求。未来，边缘计算市场规模将突破万亿，成为云计算级别的新兴市场。

雾计算是边缘计算有哪些区别

许多网络用户不知道雾计算和边缘计算之间的区别。让我们简单地看一下。

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从计算方式上来说，雾计算更加层次化一点，架构更加扁平化，使得整个计算更加稳定。

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对于边缘计算来说，边缘计算在执行计算时不依赖于网络。换句话说，边缘计算在计算过程中并不形成架构，而是使用各个节点来进行计算。

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由于雾计算在计算过程中采用扁平架构，因此具有一定的与网络节点的协作能力，可以通过节点进行更广泛的应用计算。

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由于边缘计算在计算过程中不进行架构，因此可以理解边缘计算就像在孤岛上的单独节点上运行计算一样，也必须通过云端来实现流量。转换功能。

现在常说的边缘计算与云计算有什么不同？

边缘计算和云计算是两种不同的计算模式，它们在数据处理和存储的位置上有明显的区别。

云计算是一种基于互联网的计算模式，将计算资源（包括处理能力、存储和网络带宽）集中在大型云服务提供商的数据中心。用户可以通过互联网连接到云服务提供商的服务器来获取计算资源，并在这些服务器上进行数据处理、存储和应用部署。云计算为大规模数据处理和应用程序部署提供了高可扩展性、灵活性和成本效益。

边缘计算是一种将计算资源移近数据源的计算模型。在边缘计算中，计算任务和数据处理发生在更靠近数据源的边缘设备（例如边缘服务器、智能手机、物联网设备）上，而不是传统的集中式云数据中心。边缘计算的目的是降低数据在网络上的传输延迟和带宽要求，提高响应速度，并在网络连接不稳定或有限的环境中实现更可靠的数据处理。

边缘计算与云计算的区别包括：

数据处理地点：云计算将数据处理集中在远程云服务器上，而边缘计算则将数据处理转移到更靠近的边缘设备上。数据源。

延迟和带宽要求：边缘计算通过将数据处理放在边缘设备上，降低数据在网络上的传输延迟和带宽要求，从而提高响应速度和效率。

数据隐私和安全：在云计算中，数据需要通过网络传输到云服务器进行处理，可能存在数据隐私和安全的风险。在边缘计算中，数据处理发生在边缘设备上，减少了网络上的数据传输，提供了更高的数据隐私和安全性。

网络连接要求：云计算依赖于稳定和高带宽的网络连接，而边缘计算可以在网络连接不稳定或有限的环境中运行，因为数据处理发生在本地设备上。

云计算和边缘计算并不是相互排斥的概念，它们可以一起使用。在某些场景下，可以将部分计算任务和数据处理放在边缘设备上，而另一部分任务则可以交给云服务器，以实现更加优化的计算架构。