边缘计算、雾计算和云计算之间差异

物联网(IoT)现在就在人们身边。从数以百万计的Amazon Alexas到全球范围内连接日益紧密的工厂，物联网使人们的日常生活和任务更加轻松。物联网出现带来的噪音中失去的一个方面是缺乏一种万能的解决方案。物联网解决方案的差异与数据发送和处理的位置有关。是将数据发送到一个中央位置(通常是数据中心)，还是由于区域设置、资源或首选项而不可行?

在边缘计算、雾计算和云计算之间进行选择时，始终要考虑多个因素。尽管每个解决方案的目标都是相同的，但它们的功能却不同。

那有什么区别呢?

边缘计算

在边缘处理数据意味着在源位置分析信息，而不是等待将数据发送回集中位置。当数据源(传感器或其他设备)位于连接困难、昂贵或无法连接的偏远地区时，这种技术特别有用。即使某个位置可以访问某种程度的连接，将大量数据发送到其他地方进行处理也可能花费太长时间或太昂贵。

边缘计算消除了需要连接的麻烦，并且可以立即将数据分解为有用的信息，以供在源处使用。如果数据不是用作大型系统的一部分，而是仅用于通知特定的设备或设施，则边缘计算是一个很好的解决方案。无需等待总部或异地人员的潜在维护危险信号。该信息是前期信息，在其他地方进行处理不会有任何延迟。边缘计算是非连接性的王者，通常是对远离现场的操作员的正确解决方案。对于那些以稍微集中和连接的方式进行操作的人员来说，通常有一个更合适的解决方案。

雾计算

雾计算解决方案位于边缘计算和云计算之间，但与边缘计算更加紧密地结合在一起。从传感器收集数据并将其发送到局域网(LAN)，而不是发送到集中位置的云计算进行处理。这还允许将来自多个源的数据点在单个位置进行处理以进行比较和分析，从而在保持相对较小规模的同时，可以从大角度查看本地网络。使用雾计算的主要好处是，它在发送大量数据时可提高在云平台上的效率，并由于其分散的性质而降低了安全风险。

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（编辑：济南站长网）

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