边缘计算的优缺点
边缘计算，即在网络"边缘"的本地服务器和设备上进行计算，而不是在远程云数据中心进行计算，正在迅速成为支持本地层级海量、复杂网络技术(尤其是物联网 (IoT) 设备)的领先方案。
企业也正在从基于云的解决方案转向基于边缘的解决方案。其原因在于云计算的基本成本、存储和带宽要求。
边缘计算的优势
以下是使用边缘计算的一些优势和劣势
响应时间和延迟
对于企业而言，每一毫秒都对其成功至关重要。停机或延迟可能会造成数千美元的损失。边缘计算可以减少延迟，从而提高网络速度。此外，在更靠近信息源的地方处理数据，可以显著缩短数据传输距离。
最终结果是延迟以微秒而非毫秒为单位。因此，整体服务的速度、质量和响应能力都得到了提升。
高安全性，更低风险
存储在云端的数据存在很高的黑客攻击风险。由于边缘计算只会将相应的数据发送到云端，因此可以避免这种情况。 此外，边缘计算并不总是需要使用网络连接。 因此，即使黑客获得了云端访问权限， 也并非所有用户的信息都面临风险。
然而，这并不能保证边缘计算完全没有风险。然而，与云相比，边缘计算的风险状况可能会降低。
更低的传输成本
除了可以简化云安全方法之外， 边缘计算还可以通过降低带宽显著降低成本。由于现在大量数据都在本地服务器和设备中处理和存储，因此大多数数据无需传输到数据中心。因此，边缘计算在数据中心层面所需的带宽更少。
数据中心可以通过在云端存储更少的数据并在本地进行更多处理来节省带宽容量，并避免对现有云存储功能进行昂贵的改进。
可扩展性和多功能性
在云计算系统中，数据必须传输到集中式数据中心。修改或扩展此数据中心有时成本高昂。另一方面，您可以利用边缘计算来扩展自己的物联网网络，而无需担心存储问题。此外，只需一次植入即可将物联网设备放置在此处。
边缘计算的缺点
以下是使用边缘计算的一些缺点 −
安全性
虽然边缘计算通过减少数据中心需要保护的数据量来提高安全性，但它也引发了边缘网络每个本地点的安全隐患。此外，由于并非所有边缘设备都具有相同的内置身份验证和安全功能，某些数据更容易受到泄露。
基础设施成本
无论您是投资大型跨国云平台，还是投资分散的边缘设备来满足您的计算需求，网络技术始终是一项巨大的投资。虽然投资更强大的边缘网络可以节省数据中心带宽成本，但该策略本身也会带来启动和管理边缘设备的成本。
边缘设备可能需要更多硬件和软件才能实现最佳性能和本地存储需求，而且当它们分布在多个本地地理位置时，成本可能会迅速上升。
数据丢失
在云数据中心筛选所有数据可能很繁琐，但 数据的中央存储让您安心无虞，因为 您需要时，数据就在那里。虽然边缘计算流程节省了存储空间和成本，但关键数据可能会被边缘设备意外地误解和破坏。
结论
边缘计算有其优缺点，但大多数 IT 专家都认为，它 不会很快消失，尤其是在 5G 接入预期扩展的情况下。随着越来越多的用户使用各种类型的设备访问数据，边缘计算及其使用方式正在迅速发生变化。
