云计算、雾计算、边缘计算的区别是什么？

云计算是一种集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

 

雾计算可以看作是终端与云之间的中间件，它把一些并不需要放到云的数据在这一层直接处理和存储，既减轻云压力，又提高了效率、降低了时延。

 

雾计算的原理与云计算一样，都是把数据上传到远程中心进行分析、存储和处理。但是雾计算相比于云计而言要把所有数据集中运输到同一个中心，雾计算的模式是设置众多分散的中心节点，即所谓“雾节点”来处理，这样能够让运算处理速度更快，更高效得出运算结果。

 

边缘计算是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序，它使得数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。

 

边缘计算和雾计算的主要区别在于处理数据的位置。边缘计算通常直接发生在传感器所连接的设备或物理上靠近传感器的网关设备上。雾计算将边缘计算活动转移连接到 LAN 或 LAN 硬件本身的处理器，因此它们可能在物理上远离传感器和执行器。

 

边缘计算和云计算互相协同，它们是彼此优化补充的存在。云计算是一个统筹者，它负责长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策等领域运行。而边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析，更好地支撑本地业务及时处理执行。边缘计算和云计算都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是，这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。

 

边缘计算的优点：

 

接近实时的数据处理：因为数据是在边缘结点进行分析，降低了延迟，提升应用的响应速度

 

减少数据传输：数据不需要推送到遥远的云端，减少智能设备和数据中心传输的数据量，节省带宽成本，同时还能减小核心网络的拥堵。比如 Facebook 等社交软件的用户上传的照片在边缘调整到合适的分辨率再上传到云端

 

数据安全：一些比较敏感的数据直接在边缘进行分析，不用当心数据泄漏

 

提高可用性：分担了中心服务器的计算任务，一定程度上消除了主要的瓶颈，并且降低了出现单点故障的可能。


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