一、邊緣計算和霧計算什么區別

1、什么是霧計算

霧計(ji)算這(zhe)個概(gai)念(nian)是(shi)相對于云計(ji)算而言(yan)的(de)，它(ta)并非(fei)是(shi)些(xie)性能(neng)強大的(de)服務(wu)器，而是(shi)由性能(neng)較弱(ruo)、更為分散的(de)各種功能(neng)計(ji)算機組成(cheng)，滲入電器、工(gong)廠、汽車、街燈(deng)及人們生活(huo)中的(de)各種物品。

簡單(dan)點說，它拓展了云(yun)計算（Cloud Computing）的(de)(de)(de)概念，相對于云(yun)計算它離(li)產生(sheng)數(shu)據的(de)(de)(de)地方(fang)更(geng)近，數(shu)據、數(shu)據相關的(de)(de)(de)處理和應(ying)用程序都(dou)集中(zhong)于網絡邊緣的(de)(de)(de)設備中(zhong)，而不(bu)是幾乎(hu)全部保存(cun)在云(yun)端。這(zhe)(zhe)里因“云(yun)”而“霧”的(de)(de)(de)命名(ming)源自“霧是更(geng)貼近地面(mian)的(de)(de)(de)云(yun)”這(zhe)(zhe)句(ju)話(hua)。

2、什么是邊緣計算

邊(bian)緣計(ji)算(suan)的概念是20世紀90年代(dai)提出的，它進(jin)一步推進(jin)了霧計(ji)算(suan)中(zhong)“局域網處理(li)能(neng)力(li)”的理(li)念。

邊(bian)緣(yuan)計算(suan)的(de)(de)處理能力更(geng)靠近數據源(yuan)，其應(ying)用程序在(zai)(zai)邊(bian)緣(yuan)側發起，產生更(geng)快的(de)(de)網(wang)絡服(fu)務響應(ying)，滿足(zu)行業(ye)在(zai)(zai)實時(shi)業(ye)務、應(ying)用智能、安全與隱私保護(hu)等方面的(de)(de)基本需求。邊(bian)緣(yuan)計算(suan)處于(yu)物(wu)理實體(ti)和工(gong)業(ye)連接之(zhi)間(jian)，或處于(yu)物(wu)理實體(ti)的(de)(de)邊(bian)緣(yuan)末端。

3、邊緣計算和霧計算的相同點

（1）霧計算和邊緣計算系(xi)統都將數據(ju)處理轉移到數據(ju)生成源頭(tou)。

（2）二(er)者(zhe)都試(shi)圖減(jian)少發送到云端(duan)的(de)數據量，以降低延遲。

（3）通過以上策略，二者都可(ke)以改(gai)善遠程關鍵型應用程序中的(de)系(xi)統(tong)響(xiang)應時間，提高系(xi)統(tong)安全性，因為減少(shao)了(le)通過公共(gong)互聯網發送數據的(de)需(xu)求(qiu)，并(bing)降(jiang)低了(le)成本。

4、邊緣計算和霧計算的區別

霧計(ji)(ji)(ji)算與(yu)邊(bian)緣計(ji)(ji)(ji)算的(de)(de)區(qu)別主(zhu)要在(zai)于使(shi)用方(fang)式(shi)不同，霧計(ji)(ji)(ji)算過程發(fa)生(sheng)在(zai)局域網（LAN）級(ji)網絡(luo)架構(gou)上(shang)，使(shi)用與(yu)工業網關和嵌(qian)入式(shi)計(ji)(ji)(ji)算機(ji)系(xi)統(tong)交互的(de)(de)集中式(shi)系(xi)統(tong)。而邊(bian)緣計(ji)(ji)(ji)算處(chu)理的(de)(de)大部分數據來源于所(suo)在(zai)的(de)(de)物聯網設備(bei)本身。

二、邊緣計算和霧計算的優缺點對比

1、霧計算的優勢

（1）帶寬消耗(hao)低：通過限制(zhi)向云端的數據傳輸，霧(wu)計(ji)算減(jian)少了帶寬消耗(hao)。

（2）減(jian)少資源負載：霧計算可以在(zai)網絡內的中間節點進(jin)行本地數據處(chu)(chu)理。這有助于在(zai)將數據發送到云(yun)端(duan)之前(qian)對(dui)其進(jin)行過濾和預處(chu)(chu)理，從而減(jian)少集中資源的負載。

（3）延(yan)遲改進：源頭(tou)的初始數據處理最(zui)大限度(du)地減少了延(yan)遲時(shi)間。

（4）連接(jie)靈活：霧(wu)計算適用于(yu)有線(xian)、Wi-Fi 或高速 5G 網絡。

（5）分布式智(zhi)能：?霧(wu)計算(suan)在整個網絡中分配智(zhi)能，從(cong)而(er)支持各個級別的(de)決策(ce)。這對(dui)于交(jiao)通管理等應用程(cheng)序尤其有利，因為可以(yi)在本(ben)地級別做出實時決策(ce)。

（6）減(jian)(jian)少(shao)(shao)對云的依賴(lai)：霧計算減(jian)(jian)少(shao)(shao)了與(yu)云持(chi)續(xu)通信的需(xu)要。這可以通過最大限度(du)地減(jian)(jian)少(shao)(shao)數據傳輸成本(ben)和云服(fu)務消耗(hao)來(lai)節省(sheng)成本(ben)。

2、霧計算的缺點

（1）基于位置(zhi)(zhi)的計算(suan)：霧(wu)計算(suan)的物理網絡(luo)共享將(jiang)計算(suan)限制(zhi)在特定(ding)位置(zhi)(zhi)。

（2）安(an)全影響(xiang)：?可能會(hui)出現IP欺騙和中間人攻擊等潛在安(an)全威脅(xie)。

（3）啟(qi)動成本高：實施霧解(jie)決方(fang)案需要與邊緣和云系統集成，這可能會造成初始(shi)財務障礙。

3、邊緣計算的優勢

（1）遠程(cheng)連接：邊緣計算提(ti)供靈(ling)活的連接解決方案，特別是(shi)在(zai)偏遠地區(qu)。

（2）數(shu)據主(zhu)權合(he)規(gui)性：?使(shi)數(shu)據靠近(jin)其(qi)來(lai)源(yuan)可確保遵守數(shu)據主(zhu)權法(fa)規(gui)。

（3）安全性強：數據加密可(ke)保護從網(wang)絡傳輸回云端的信(xin)息。

（4）本地智(zhi)能(neng)：邊緣(yuan)設備可以在本地托(tuo)管人工(gong)智(zhi)能(neng)和機器學習模型，使它們能(neng)夠做出(chu)智(zhi)能(neng)決策，而無需持續(xu)連接到云(yun)。這在與云(yun)持續(xu)通信不切實(shi)際的(de)情況下(xia)非常有用。

（5）可(ke)離線(xian)操(cao)作：?邊緣(yuan)計算允許設(she)備(bei)即使在與云斷開連接(jie)時也(ye)能繼續運(yun)(yun)行(xing)。這對于(yu)互(hu)聯網連接(jie)不可(ke)靠(kao)或間(jian)歇性(xing)的場(chang)景至關(guan)重要，確保(bao)不間(jian)斷運(yun)(yun)行(xing)。

4、邊緣計算的缺點

（1）缺乏集中控(kong)制：邊緣計算(suan)分散(san)了計算(suan)資源，使得集中監控(kong)和(he)管理更加(jia)復(fu)雜。這可能會妨(fang)礙故障(zhang)排除和(he)整體(ti)網絡可見(jian)性(xing)。

（2）可擴(kuo)展(zhan)性(xing)(xing)挑(tiao)戰：?擴(kuo)展(zhan)邊緣部署(shu)可能很復雜。向邊緣網絡添(tian)加更多設備(bei)可能需要仔細的管理和配置，以保(bao)持一致(zhi)的性(xing)(xing)能和可靠性(xing)(xing)。

（3）網(wang)絡連(lian)接可(ke)靠性(xing)(xing)：邊(bian)緣設(she)備依賴網(wang)絡連(lian)接進行通信和數(shu)據(ju)傳輸。不可(ke)靠或(huo)間歇性(xing)(xing)連(lian)接可(ke)能(neng)會(hui)中(zhong)斷操作并導致數(shu)據(ju)丟(diu)失。

（4）部(bu)署(shu)的(de)復(fu)雜性：設(she)(she)置和配置邊緣設(she)(she)備(bei)需要專門的(de)技能和專業(ye)知識。跨不同位置部(bu)署(shu)和管理大量設(she)(she)備(bei)可能會令人(ren)望(wang)而生(sheng)畏(wei)。