边缘计算(Edge Computing)在信息科技领域经常出现，背后到底指的是什么含义，今天简单学习科普一下。

边缘计算是什么

边缘计算(Edge Computing )是一种分布式 IT 架构，它将计算资源从云和数据中心移动到尽可能靠近原始源的位置。边缘计算的主要目标是在处理数据的同时降低延迟要求并节省网络成本。

边缘可以是路由器、ISP、路由交换机、集成接入设备（IAD）、多路复用器等。这个网络边缘最重要的一点是它应该在地理上靠近设备。

边缘计算如何工作

在传统环境中，数据是在用户的计算机或任何其他客户端应用程序上生成的。然后通过互联网、内联网、局域网等渠道将其移动到服务器，在服务器上存储和处理数据。这仍然是客户端-服务器计算的经典且经过验证的方法。

然而，产生的数据量和连接到互联网的设备数量呈指数级增长，这使得传统数据中心基础设施难以适应它们。根据 Gartner 的一项研究，到 2025 年的企业生成数据将在集中式数据中心之外创建。这些数据量给互联网带来了难以置信的压力，进而导致拥塞和中断。

边缘计算的概念很简单——不是让数据靠近数据中心，而是让数据中心靠近数据。数据中心的存储和计算资源部署在尽可能靠近数据生成的地方（最好是在同一位置）。

边缘计算的好处

边缘计算已成为解决与移动当今世界产生的大量数据相关的网络问题的最有效解决方案之一。以下是边缘计算的一些最重要的好处：

1. 消除延迟

延迟是指在网络上的两点之间传输数据所需的时间。这两个点之间的大物理距离加上网络拥塞可能会导致延迟。随着边缘计算使点彼此更接近，延迟问题几乎不存在。

2.节省带宽

带宽是指数据在网络上传输的速率。由于所有网络的带宽都是有限的，因此可以传输的数据量和可以处理的设备数量也是有限的。通过在数据生成点部署数据服务器，边缘计算允许许多设备在更小、更高效的带宽上运行。

3.减少拥塞

尽管互联网多年来一直在发展，但每天在数十亿台设备上产生的数据量可能会导致严重的拥塞"数据量"。在边缘计算中，有一个本地存储，本地服务器可以在网络中断时执行必要的边缘分析。

边缘计算的缺点

尽管边缘计算提供了许多好处，但它仍然是一项相当新的技术，远非万无一失。以下是边缘计算的一些最重要的缺点：

1. 实施成本

在组织中实施边缘基础设施的成本可能既复杂又昂贵。它需要在部署之前明确范围和目的，以及额外的设备和资源才能发挥作用。

2. 数据不完整

边缘计算只能处理在实施过程中应明确定义的部分信息集。因此，公司最终可能会丢失有价值的数据和信息。

3. 安全

由于边缘计算是一个分布式系统，因此确保足够的安全性可能具有挑战性。在网络边缘处理数据存在风险。添加新的物联网设备也可以增加攻击者渗透设备的机会。