什么是边缘处理（edge Computing）？介绍使用的优点和使用领域

目录

1.什么是边缘处理（edge Computing）？
2. 边缘处理有什么好处？
3. 进行边缘加工的缺点是什么？
4. 利用边缘处理的领域有哪些？
5. 与云计算有什么不同？

随着通信设备和技术的发展，互联网上的通信速度和数据量逐年增加。
随着通信速度和数据量的增加，自然需要“数据处理速度”，但作为提高这种处理速度的方法，被称为“边缘处理”的技术已经普及。
这一次，让我们详细解释边缘处理的基本信息和优缺点，它作为一种新的通信技术备受关注。

什么是边缘处理（edge Computing）？

边缘处理是一个术语，指的是分布式计算的机制。简单来说，边缘处理可能被认为是“一种通过分散数据处理和计算处理来减少负载的技术”。

Edge 是一个词，意思是“边缘，刀片中的刀片”，但这里用来表示“数据收集和利用的边缘”。传统的数据处理和计算处理功能通常具有在服务器上收集数据（信息）的模型，该模型聚集在一个地方并且仅在终端侧显示。随着云计算模式的出现，数据的聚合变得更加容易，“将所有数据放到云环境中”的运动变得突出。

但是，近年来数据量不断增加，在云中聚合信息的模型中，处理海量数据时很可能会出现时滞，这取决于通信速度，并且然后处理它，导致实时。有一个失去性的弱点。随着单纯依靠云的数据处理变得困难，“边缘计算”的想法以一种弥补云弱点的方式诞生。
顺便说一下，边缘处理技术也用于“5G”，它被称为手机和智能手机的通信标准。在上面总务和通信部的官方页面上，您可以查看安装在 5G 中的边缘处理的解释。

边缘处理有什么好处？

● 信息可实时交换
边缘处理是“分布式”的，而不是“集中式”云。边缘处理的优点是处理速度快，因为每个终端都进行处理。由于不需要像在云端那样通过通信来交换信息，因此响应速度快，可以保持实时性。

在智能工厂中，各个设备的工作进度可以实时交换，所以无论过程多么复杂复杂，都可以准确无误地完成工作。如果委托给云端处理，数据量大，容易出现网络延迟和故障，接收最新信息的速度可能会有所不同，因此存在各设备协调不协调的风险不会成功。

在这种情况下，进行边缘处理比云端更方便，这取决于网络的通信环境。

● 以高安全性着称
处理大量机密数据的公司存在难以将数据存储在云环境中的问题。可以通过合并通信数据加密、强用户身份验证或创建自己的云来增强安全性，但它不能替代将重要数据发送到 Internet 的“外部”…

这样，如果您有不想发送到云端的信息，您将需要在边缘侧处理信息。当然，由于数据在内部处理并不安全，但是通过采用边缘处理，可以将其转换为可以发送到外部的形式，然后在云端聚合。

在这方面，它是一种可以降低泄漏风险的计算模型，而不是将所有数据集中在云中。

进行边缘处理的缺点是什么？

● 管理成本偏高
结合边缘处理的缺点是管理成本高。边缘处理机制是分配服务器以减少负载。也就是说，站点需要增加多台服务器，每次增加都会产生维护和管理成本。可扩展的云环境可以在需要时扩展或在不需要时缩小。

初始成本和管理成本可以按需降低，但是边缘处理，需要搭建服务器，就没有那么容易了，因此维护和管理成本比云中高，我会结束。然而，处理本地数据的边缘处理降低了通过网络发送数据的频率，与云相比，这导致通信费用降低。

● 部分数据可能会丢失
边缘处理允许在靠近终端的服务器上进行数据处理，只有重要的数据才能上云。仅延迟必要数据的优势也导致了有可能丢失未发送到云的数据的劣势。有必要了解边缘处理特有的“数据丢失的可能性”的缺点，以免丢失必要的信息或清楚地了解需要哪些信息。

利用边缘处理的领域有哪些？

边缘处理被引入需要处理大量数据的业务和需要处理速度的业务的领域。下面，我们将介绍利用边缘处理的领域的例子。

● 自动驾驶
在自动驾驶中，检测物体并操作制动器和方向盘，但即使是处理过程中的短暂延迟也可能危及生命。在片刻不应该出现延迟和通信故障的区域，我们不能依赖云，这取决于通信条件。

在自动驾驶中，通过将一些信息处理留给边缘侧的终端，只将重要信息发送到云端，实时处理成为可能。

在这个实时性能很重要的领域中执行边缘处理的人工智能也被称为“边缘人工智能”，它与边缘处理一起受到关注。

● 天气预报
“实时处理细分的观测数据”是边缘处理的一个专长。近年来，边缘处理已被纳入天气预报模拟系统中，并且正在建立可以提供更准确的天气预报的系统。

区域越细，该点的天气预报就越准确。另一方面，细分得越多，发送到数据中心的信息量就越大。海量数据的通信导致传递速度和处理速度下降，大量通信的成本也随之增加，因此天气预报的准确性受到限制。

边缘计算打破了这个限制。通过对每个区域进行边缘处理，仅将广域天气预报所需的数据发送到云端，快速模拟成为可能。

● 娱乐领域
在娱乐领域，自互联网这个词不存在的本地时代以来，它一直是一个对实时性能要求严格的流派。即使扩大了在线活动领域，它也不会改变。

在这个领域，例如需要逐帧响应的在线格斗射击游戏和动作/格斗游戏，反映你自己动作的VR，连接现实和虚拟的AR（增强现实），以及点播视频分发系统。不乏需要高速响应的事物。毫秒级响应对于提供令人愉悦的用户体验至关重要。在游戏开发等长期以来强调高速处理的娱乐领域，我们率先引入了边缘处理，并利用它来提供舒适的用户体验。

与云计算有何不同？

最后，简单解释一下边缘和云的区别。边缘计算与云计算相反。Edge 是一种在本地提供实时处理的机制，而云是一种在 Internet 上的服务器上进行处理并允许通过 Internet 使用服务的机制。

使用云的服务包括以邮件系统为代表的 Gmail 和 Yahoo! Mail。只要能上网，不需要安装软件，在任何终端上都可以使用服务。此外，由于数据存储在互联网上，因此具有即使数据损坏也易于恢复的优点。

简而言之，边缘和云“处理数据在不同的地方”是可以的。Edge 以分布式方式在本地处理数据，而云是一种在云服务器上集中处理数据的机制。

由于物联网设备的普及，“边缘处理”正在普及。一时间，云计算的浪潮扑面而来，但云计算的劣势开始显现，边缘计算开始以弥补其劣势的方式受到关注。但是，云和边缘都有优点，当然也有缺点。云易于管理和共享信息，与服务器不同，具有可扩展性，对于拥有大量数据的公司来说是必不可少的。

而不是“使用云还是使用边缘”的极端故事，理想的形式是将两者结合起来并弥补彼此的弱点。