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[经验] 边缘计算有哪些优缺点

2020-6-23 10:25:16  108 边缘计算
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  边缘计算的优点
  在人脸识别领域,响应时间由900ms减少为169ms。
  把部分计算任务从云端卸载到边缘之后,整个系统对能源的消耗减少了30%-40%,数据在整合、迁移等方面可以减少20倍的时间。
  边缘计算的缺点
  在企业决定将工作负载移至边缘计算之前,需要评估支持这些边缘计算模型是否合理。这些限制可能使企业回到传统的云计算架构。
  边缘安全
  边缘计算通过最大程度地减少数据传输时间来降低一些安全风险,但同时也带来了更复杂的安全挑战。
  例如,如果企业在不受控制的最终用户设备上存储或处理数据,很难保证这些设备没有受到网络攻击者可能利用的漏洞的攻击。即使使用云计算-边缘计算模型来保留对边缘计算基础设施的控制,拥有更多可管理基础设施也会增加攻击面。
  与保护正在处理的数据相比,保护通过网络传输的数据(可以对其进行加密)通常要容易得多。因此,边缘计算的安全性的弊端可能超过其好处。
  这使得边缘计算对于具有高安全性规范的工作负载而言并非理想选择。如果企业要处理敏感数据或有特殊的合规性要求,则具有集中式服务器的标准云计算模型的风险可能会降低。
  延迟要求
  边缘计算可提高应用程序性能和响应能力,因为数据不必往返于云计算的数据中心进行处理。对于需要真正即时通信流的工作负载,这是一个关键优势。云计算提供商继续增加数据中心的位置,但是他们的大型数据中心设施通常位于远离人口中心的偏远位置。
  大多数工作负载具有较低的延迟标准。与传统的云计算架构相比,边缘计算网络可能只会将网络响应速度提高几毫秒。对于标准应用,常规架构带来的网络延迟是可以接受的。而确保延迟改善确实值得进行权衡,尤其是在考虑了增加的成本和管理负担之后。
  数据量
  考虑企业的工作负载需要处理多少数据,以及边缘计算基础设施是否可以有效地处理它。如果企业的工作负载产生大量数据,则需要一个庞大的基础设施来分析和存储该数据。从管理的角度来看,它可能成本更低,并且更容易将数据移至公共云数据中心。
  另一方面,如果工作负载基本上是无状态的并且不涉及大量数据,则它们往往是边缘计算的理想选择。

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