云计算与边缘计算

　　云计算涉及通过互联网交付计算服务，如存储和计算能力，使用户可以使用自己的计算机从世界各地访问服务，不需要投资存储和处理数据所需的基础结构。

　　边缘计算对数据中心的优势是解决了与云计算相关的延迟问题。云计算中会出现延迟问题，因为数据要经常从原装设备传输到数据中心数千里才能进行处理和分析。

　　对于云编辑文档的人来说，虽然不是问题，但是将数据传输到原始设备或者从原始设备传输数据所花费的秒数，对于需要实时分析决策才能正常运行的APP来说是不可能的。这样，云计算就解决了延迟问题，因为计算能力在数据源附近，可以分析数据，实时做出决策。

　　边缘计算和物联网。

　　每天有数百万的物联网设备在线。随着物联网设备的增加，这些设备生成的数据量和速度也在增加。数据中心规模巨大，但无法应对物联网设备生成的大量数据。这就是边缘计算的武之地。

　　边缘计算可以通过当地处理数据大幅增加数据量，减轻数据中心的压力。这减少了必须发送到云处理的原始数据量。相反，边缘计算机在当地处理数据，只将触发器的数据发送到云中，进行后处理和远程监视。

　　通过将处理后的相关数据发送到云端，不仅可以减轻数据中心的压力，还可以释放大量的带宽，这些带宽原本可以用来将原始数据发送到云端进行处理和分析。

　　此外，通过减少所需带宽，可以降低与原装设备之间传输大量数据的成本。如果物联网设备位于计量互联网连接，用户或组织需要支付使用的数据量，这一点尤为重要。

　　5G的可用性将进一步增加物联网设备的数量，从而推动边缘计算机应对数据增长的需求。同样，5G将增加自动驾驶汽车的数量，从而增加边缘计算机在边缘运行机器的学习和推理算法，实时指导自动驾驶汽车的需求。总的来说，边缘计算对云计算的两个主要优点是边缘计算提供的低延迟和高带宽计算。

　　边缘计算如何影响数据中心?

　　云仍然有它在当今到位的世界，多亏了大量的计算资源，可以通过按钮访问，不再需要向组织投入大量资金建立和扩大自己的基础设施访问计算能力和存储能力，提供强大无缝的可扩展性。

　　也就是说，尽管云解决了很多问题，但物联网和5G的兴起意味着数据中心跟不上物联网设备生成的大量数据。

　　除此之外，由于必须实时存储和处理和分析大量数据，人工智能和自动化技术正在增加边缘计算的采用。边缘计算使过程更加简单快捷，因为数据不再需要将数千里的距离传输到数据中心，组织可以更加智能、更快地行动。

　　随着物联网设备数量的增加和实时分析的需求越来越重要，对数据中心的分散要求也越来越高，将更多的数据中心放在人口密集的地区，如城市和商业区。数据中心离组织越近，用户面临的等待时间越短，性能越好。