云计算边缘相辅丨边缘计算和云计算协同

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物联网和云计算的兴起激发了对无服务器计算的相关兴趣。

这是一个高度可扩展的过程，它将所有服务器和相关管理任务分配给云提供商，使公司从拥有本地设备中解放出来。

正如将所有数据发送到云端存在安全风险一样，在边缘处理所有数据也是如此。

这种方法对许多组织都有意义。然而，设计一个性能良好且易于维护的无服务器架构需要大量的时间和精力。在大多数情况下，理想的方法是决定在云中处理哪些数据以及哪些数据更适合边缘计算和雾计算。

正如将所有数据发送到云端存在安全风险一样，在边缘处理所有数据也是如此。云提供商有严格的安全协议共同降低网络攻击风险。并非总是可以对边缘设备应用类似的措施。

雾和边缘计算让服务提供商过滤掉敏感数据，以便在本地处理，同时在云中处理非敏感信息。这对于经常处理个人数据的医疗保健和零售等行业很有用。

一些应用程序还需要本地数据处理才能正常运行。例如，与智能助手相关的信息处理通常直接发生在设备上。这是最佳选择，因为人们希望他们的查询得到及时的答复。

那么，雾计算和边缘计算的未来会怎样？

大多数边缘计算和雾计算用例都与物联网有关。这可能是因为到目前为止，大多数关于这个问题的研究都集中在物联网的可能性上。然而，随着人们对探索过去感知的极限越来越好奇，这种情况可能会改变。例如，韦恩州立大学的研究表明它可以改善消防。

当工作人员在灭火之前和扑救时掌握准确的最新细节时，他们更有可能成功控制火势，挽救生命并保护财产。研究表明，在救火车上或在本地数据中心内处理相关数据可以提供处理关键细节所需的更快速度。

边缘计算和雾计算对于处理现场体育赛事中摄像机捕获的大量数据也很有用。一台高清摄像机每小时可以生成大约 1.8 GB 的数据，具体取决于其设置。在本地处理这些信息——而不是将其传输到云端——可以改善人们观看奥运会和超级碗等备受瞩目的赛事的体验。

随着人们对边缘计算和雾计算的了解越来越多，他们将不会试图弄清楚哪种技术带来了卓越的产品，从而获得了更加平衡的观点。

在大多数情况下，这些技术相互补充。在可预见的未来，雾和边缘计算将推动技术及其应用向前发展，尤其是当使用它们的人花时间了解了它们带来的优势时。

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