为什么设备越多,边缘计算就越重要
随着联网传感器、摄像头和设备数量不断增加,把每一字节原始数据都发送到一个集中的云端,会变得既慢又占用大量带宽、成本高昂。边缘计算在一定程度上正是对这种增长的应对——在数据源附近就地过滤和处理,往往比把所有数据都集中处理更加现实可行。
边缘计算并不能解决所有问题
边缘设备的处理能力和存储空间通常远不及完整的云数据中心,而在成千上万个分散的边缘节点上管理软件更新和安全性,也比管理少数几台集中的服务器要困难得多。边缘计算解决的是延迟和带宽问题,而不是所有问题。
常见问题
边缘计算会取代云计算吗?
不会。在实际的大多数部署中,两者是配合使用的:边缘负责对时间敏感的本地处理,云端负责存储、大规模分析以及不那么紧急的工作负载。
日常生活中有哪些边缘计算的例子?
智能音箱和手机在将语音发送到云端之前,直接在设备本地处理"停止"之类的简单语音指令或唤醒词识别,就是一个常见的、面向消费者的边缘计算例子。