边沿计算、雾计算和云计算之间差异（边沿计算,雾计算和云计算之间差异大吗）

物联网(IoT)现在就在人们身旁。从数以百万计的Amazon Alexas到全世界范围内连接日趋紧密的工厂，物联网令人们的平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少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?

　　在边沿计算、雾计算和云计算之间进行选择时，始终要斟酌多个因素。虽然每一个解决方案的目标都是相同的，但它们的功能却不同。

　　那有甚么区分呢?

　　边沿计算

　　在边沿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(传感器或其他装备)位于连接困难、高价的或没法连接的偏僻地区时，这类技术特别有用。即便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高价的。

　　边沿计算消除需要连接的麻烦，并且可以立行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份，而是仅用于通知特定的装备或设施，则边沿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伏保护危险信号。该信息是前期信息，在其他地方进行处理不会有任何延迟。边沿计算是非连接性的王者，通常是对阔别现场的操作员的正确解决方案。对那些以略微集中和连接的方式进行操作的人员来讲，通常有一个更适合的解决方案。

　　雾计算

　　雾计算解决方案位于边沿计算和云计算之间，但与边沿计算更抓紧密地结合在一起。从传感器搜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范围的同时，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力，并由于其分散的性质而下降了安全风险。

免责声明：
本网址（www.yingxiongyun.com）发布的材料主要源于独立创作和网友匿名投稿。此处提供的所有信息仅供参考之用。我们致力于提供准确且可信的信息，但不对材料的完整性或真实性作出任何保证。用户应自行验证相关信息的正确性，并对其决策承担全部责任。对于由于信息的错误、不准确或遗漏所造成的任何损失，本网址不承担任何法律责任。

本网站所展示的所有内容，如文字、图像、标志、音频、视频、软件和程序等的版权均属于原创作者。

如果任何组织或个人认为网站内容可能侵犯其知识产权，或包含不准确之处，请即刻联系我们进行相应处理。