公共雲計算平台使企業能夠通過利用全球服務器來增強其私有數據中心。這使得基礎設施可以擴展到任何位置，並有助於計算資源的靈活擴展。混合公有雲和私有雲爲企業計算應用程序提供了無與倫比的靈活性、價值和安全性。

然而，分布在世界各地的實時人工智能應用程序可能需要大量的本地處理能力，特別是在遠離集中式雲服務器的遠程位置。某些由低延遲或數據駐留要求驅動的工作負載需要內部部署或特定於位置的部署。

爲了應對這些挑战，許多企業選擇了邊緣計算，這是一種專注於處理數據來源的範式。與傳統的雲處理不同，邊緣計算在邊緣設備上本地執行操作，在源位置存儲數據。這種方法消除了對互聯網連接的依賴，允許設備作爲獨立的網絡節點運行。

雲計算

什么是雲計算？

本質上，雲計算是通過互聯網（“雲”）提供計算服務（包括服務器、存儲、數據庫、網絡、軟件、分析和智能），以提供更快的創新、靈活的資源和規模經濟。

雲計算有什么好處？

與傳統的內部IT設置不同，根據所選的雲服務，雲計算有助於實現以下目標:

降低IT成本：雲計算消除了與採購硬件和軟件以及建立和運營內部數據中心相關的前期成本。這包括服務器機架、電力和冷卻的持續功耗以及對IT專業人員監督基礎架構管理的需求。此外，企業只需爲使用的計算資源付費，就可以很好地控制其運營成本。

簡化的IT管理：借助按需雲基礎架構，企業可以在很短的時間內部署應用程序並更快上市。雲服務提供商允許客戶訪問熟練的IT管理專業人員，使員工能夠專注於其業務運營的基本要求。

提高可靠性：雲計算使數據備份、災難恢復和業務連續性變得更容易、更具成本效益，因爲數據可以跨雲提供商網絡上的多個冗余站點進行鏡像。此外，雲計算允許您根據需求自動配置或取消配置資源。該功能可以降低成本並提高組織的整體效率。

邊緣計算

什么是邊緣計算？

邊緣計算是一種分布式計算框架，使企業應用程序更接近物聯網設備或本地邊緣服務器等數據源。 邊緣計算因其將計算能力引入網絡或設備邊緣的方法而得名，它可以實現更快的數據處理、增強的帶寬並確保數據主權。

邊緣計算減少了將所有設備生成的數據發送到集中式數據中心或雲而引起的帶寬和延遲問題，這對於數據科學和人工智能等現代應用程序尤其重要。

邊緣計算有什么好處？

由於低延遲或數據駐留要求，某些工作負載需要保留在本地或特定位置。 這就是邊緣計算的優勢發揮作用的地方。

更低的延遲：對於許多應用程序來說，毫秒的時間就可以產生影響。 數據傳輸需要時間，但邊緣的數據處理消除或減少了數據傳輸。 邊緣計算可以在本地處理數據，無需訪問互聯網。 這將計算範圍擴展到以前無法訪問或偏遠的位置。

模型精度：人工智能很大程度上依賴於高精度模型，尤其是對於實時響應能力要求較高的邊緣場景。 在網絡帶寬不足的情況下，典型的解決方案包括減少模型的輸入數據大小。 這會導致圖像尺寸縮小、視頻幀跳過以及音頻採樣率降低。 當在邊緣實施時，利用數據反饋循環可以提高人工智能模型的准確性，從而實現多個模型的並發操作。

數據安全：數據在本地進行分析，邊緣計算允許組織將所有敏感數據和計算保留在局域網和企業防火牆內。 這降低了雲中網絡安全攻擊的風險，並可以更好地遵守嚴格且不斷變化的數據法。

邊緣計算和雲計算之間的區別

容器化應用程序在邊緣和雲計算環境中都很有用。 這些易於部署的軟件包允許在各種操作系統上運行應用程序。 它們被設計爲從主機操作系統中抽象出來，確保跨不同平台和雲的兼容性。

雲容器和邊緣容器之間的主要區別在於它們的位置。 邊緣容器位於網絡邊緣，靠近數據源，而雲容器在集中式數據中心內運行。 已經集成容器化雲解決方案的組織可以將其部署無縫擴展到邊緣。

在許多情況下，組織選擇雲原生技術來監管其邊緣人工智能數據中心。 這種選擇是由邊緣 AI 服務器的分布式特性驅動的，通常跨越 10,000 個位置，沒有物理安全或訓練有素的員工。 因此，確保邊緣人工智能服務器規模的安全性、彈性和高效管理變得勢在必行，從而促進了雲原生解決方案的採用。

邊緣計算與雲計算的應用

盡管雲計算和邊緣計算具有不同的功能，但大多數組織都使用這兩種計算。 以下是雲計算和邊緣計算在部署工作上的區別。

總結

雲計算和邊緣計算都有各自的優勢和不同的功能，因此對於許多組織來說，雲和邊緣的融合是必要的。組織盡可能集中，必要時分散。混合雲架構使企業能夠利用內部部署系統提供的安全性和易管理性，同時利用公共雲服務提供的資源。

混合雲解決方案的定義因組織而異。它可能涉及在雲中進行培訓並在邊緣進行部署，在數據中心使用邊緣的雲管理工具進行培訓，甚至在邊緣進行培訓，同時利用雲集中模型進行聯合學習。將雲和邊緣結合起來的可能性是廣泛的。

來源：FS

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標題：雲計算與邊緣計算：有什么區別？

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