边缘计算和云计算不可并存-边缘计算相比云计算的优点

文章阐述了关于边缘计算和云计算不可并存，以及边缘计算相比云计算的优点的信息，欢迎批评指正。

文章信息一览：

• 1、云计算的数据机房和边缘型PUE值要求区别?
• 2、如何看待边缘计算,雾计算和云计算的区别和联系
• 3、2022年企业工作负载将有一半仍留在内部数据中心吗?
• 4、边缘计算与云计算有哪些结合?
• 5、边缘计算和云计算的联系是什么?
• 6、如何理解边缘计算,雾计算和云计算的区别

云计算的数据机房和边缘型PUE值要求区别?

云数据中心与传统数据中心在区别：一是云数据中心的基础设备更加规模化、标准化，由此带来了管理的复杂性。其次，云数据中心为了节省成本、实现日益增多的业务，必须***用各种虚拟化技术。第三大管理差异，体现在自动化方面。

PUE值是指数据中心消耗的所有能源与IT负载消耗的能源之比。PUE值越接近于1，表示一个数据中心的绿色化程度越高。当前，国外先进的数据中心机房PUE值通常小于2，而我国的大多数数据中心的PUE值在2-3之间。

ISO给出的PUE的定义略有不同：计算、测量和评估在同一时期数据中心总能耗与IT设备能耗之比。 2部分电能使用效率pPUE TGG和ASHRAE给出的pPUE的定义相同：某区间内数据中心总能耗与该区间内IT设备能耗之比。

PUE是评价数据中心能源效率的重要指标，数值越接近1，表明数据中心的能效水平越好，该指标通过计算数据中心的总能耗与IT设备能耗的比值，来评估数据中心在能源利用方面的效率。

PUE = 数据中心总设备能耗/IT设备能耗，PUE是一个比率，基准是2，越接近1表明能效水平越好。

如何看待边缘计算,雾计算和云计算的区别和联系

1、与云计算相比，雾计算所***用的架构更呈分布式，更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。

2、边缘计算和云计算有些类似，都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是，这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。

3、这种设想是非常好，但是在未来很长的一段时间还是非常遥远的目标。而现阶段最实用最落地的方案会是边缘计算（前后端混合运算）、去中心化的分布式计算、雾计算，所有的终端都可以成为分布式的计算节点，一个区链中的所有终端拥有平行的权限。目前这种设计思想在云桌面的开发中已经在应用。

4、优势一：更多的节点来负载流量，使得数据传输速度更快。优势二：更靠近终端设备，传输更安全，数据处理更即时。优势三：更分散的节点相比云计算故障所产生的影响更小，还解决了设备散热问题。

2022年企业工作负载将有一半仍留在内部数据中心吗?

在2022年，我们将看到更多的企业部署边缘计算战略。更加分散的工作负载将推动数据中心东西向流量的大量增加，强调了对类似云计算的数据存储和处理能力的需求。这就催生了DPU的部署，将CPU还给应用。DPU的设计是为了在不影响性能的情况下大规模跟踪有状态的连接和流量。

根据希捷公司委托进行的DataAge 2025调查研究，2018年影响数据中心空间的趋势说明，边缘计算通过部署指导方向、结构的网络解决方案来改变对数据中心距离的需求，同时满足设施的不同需求，以优化和管理基础设施和数据中心运营的功能。

我国 IDC 行业增速较快主要系我国 5G 建设持续推进，5G 应用项目多点开花不断落地，预计到 2025 年，我国数据中心市场规模达到 5952亿元。随着数字经济“东数西算”工程加速推进、互联网和云计算大客户需求不断扩张及数据中心在物联网、人工智能等领域的广泛应用，数据中心行业发展前景广阔，有望保持高速增长。

现在数据中心向着空间集约化、单机大型化的方向发展。超大规模的大型数据中心在2019年末增至504个，还有151个处于不同建设阶段的数据中心。集约化的发展使得单体机房的利用率得以提升，有助于发挥规模效应，降低前期建设成本以及后期运营成本，对于大公司来说，头部效应会更加明显。

此外，已经拥有自己的数据中心的大型企业也可能选择利用托管服务提供商在更多位置部署其服务器。

确切的节省数字显然各不相同，但我们***访的几位专家都认同这个「公式」： 遣返结果是在云中运行等效工作负载的成本的三分之一到一半。 此外，一家大型消费互联网公司的工程总监发现，公共云列表的价格可能是运营自己数据中心成本的 10 到 12 倍。

边缘计算与云计算有哪些结合?

1、此外，边缘计算和云计算也可以相互协同工作，以提高数据的安全性和可靠性。边缘计算可以将一部分数据处理放在边缘设备上，减少数据传输和存储，从而降低了一定的安全风险。而云计算则可以提供高度安全和可靠性保障，以确保数据的保密性和完整性。

2、简而言之，边缘计算可以处理和分析更靠近生成数据源的数据。在边缘计算环境中安装和连接的智能设备能够处理关键任务数据并实时响应，而不是通过网络将所有数据发送到云并等待云响应。设备本身就像一个迷你数据中心，由于基本分析正在设备上进行，因此延迟几乎为零。

3、从云计算厂商的视角来看，边缘计算存在的基础是云计算，本着为云分担的任务和使命而运作。最终边缘计算实现的意义是云边协同：边缘向云反馈信息，云向边缘发布指令等，完成上传下达，实现共存协同式的调度、命令、搜集、处理、计算、更新等工作。

4、云计算与边缘计算：云计算技术可以提供存储、处理和分析大规模数据的能力，使制造企业能够将数据存储在云端，并通过云平台进行协作和共享。边缘计算则将计算和数据处理能力置于接近制造设备的边缘，实现实时响应和更低的延迟。云计算与边缘计算的结合可以为制造企业提供更灵活、高效和安全的数字化解决方案。

5、解决方案利用机器学习、诱骗防御、UEBA 等技术，针对边缘计算的业务和信令特点设计，结合“云管边端”多层面的资源协同和防护处理，实现立体化的边缘计算安全防护处理。解决方案由五个层面的功能组件实现，分别为可视化层、中心安全云业务层、边缘安全编排层、安全能力系统层、数据***集层。

6、综上所述，数据***集与传输、数据存储与处理、网络安全与隐私保护、边缘计算与云计算、行业标准与协议以及数据分析与智能决策是工业互联网中的关键要素。工联网（Gonglian.com）是中国工会会员服务平台，旨在为工会会员提供信息、服务和交流的平台。

边缘计算和云计算的联系是什么?

1、云计算和边缘计算正在塑造物联网（IoT）的未来。这种组合为物联网网络中连接的设备带来了稳定性，并通过处理更接近源的数据来解决延迟问题。云计算明显改变了数据处理的形式，特别是对于大数据。利用云的计算能力，物联网实现了跨越式发展，我们获得，存储和处理数据，而不必配置计算资源和管理。

2、云计算的核心思想是中心化，设想以后的终端自身不再需要高性能的CPU 、GPU、与存储空间，所有的终端都接入云端，每一面镜子、每一部手机都是云的入口，它们自身没有（不需要）计算处理数据，全部交给云端的计算中心来处理。接入端只是输入与输出。

3、边缘计算与云计算的联合决策：边缘设备和云计算可以联合决策，根据数据的特点和处理要求，动态地调整数据的存储、处理和传输方式，从而实现更优化的计算和数据管理。边缘计算和云计算的数据同步：边缘设备和云计算之间可以实现数据的同步和***，以确保数据的一致性和可靠性，从而提高数据的可用性和可靠性。

4、边缘计算、雾计算和云计算之间存在着一些联系。边缘计算和雾计算都是为了提高计算效率和响应速度，它们都需要将计算任务和数据从中心转移到边缘和云端。云计算可以提供可靠的数据存储和计算服务，为边缘计算和雾计算提供了基础设施和技术支持。

5、云：是传统云计算的中心节点，是边缘计算的管控端；边：是云计算的边缘侧，分为基础设施边缘和设备边缘；边涉及的概念是云的子集。端：是终端设备，如手机、lbs定位器、各类传感器、摄像头等。

6、ECC 认为云边协同包含云端与边端基础设施，即：服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）的多种协同。

如何理解边缘计算,雾计算和云计算的区别

1、边缘计算、雾计算和云计算是三种不同的计算范式，它们有着不同的特点和应用场景。边缘计算是将计算任务从数据中心转移到靠近数据源的边缘设备上，以提高计算速度和响应速度。边缘计算节点更加靠近数据源，可以减少网络延迟和数据传输量，提高数据处理的实时性和精度。

2、雾是是云计算（Cloud Computing）的延伸概念，它介于云计算和个人计算之间的，是半虚拟化的服务计算架构模型，是以个人云，私有云，企业云等小型云为主。在雾计算模式中数据、（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中。

3、云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象；而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。

4、优势一：更多的节点来负载流量，使得数据传输速度更快。优势二：更靠近终端设备，传输更安全，数据处理更即时。优势三：更分散的节点相比云计算故障所产生的影响更小，还解决了设备散热问题。

5、与云计算相比，雾计算所***用的架构更呈分布式，更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。

6、雾计算的特点是处理能力强的单个设备接收多个端点来的信息，处理后的信息发回需要的地方。和云计算相比延迟更短。和边缘计算相比较的话，雾计算更具备可扩展性。具有集中处理的设备，设想的网络是从多个端点发送数据的大的网络。雾计算不需要精确划分处理能力的有无。

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