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边缘计算与分布式边缘计算有什么区别?

如今,分布式系统在企业、政府、学术界和家庭中无处不在。它指的是广泛的现代计算机系统,从 VLSI 芯片到工作站再到 Internet。通常,它们提供共享资源的方法,并通过并行定位问题来提供改进的性能。事实上,分布式系统自宇宙诞生之初就已经存在。但直到互联网的广泛普及,分布式计算的概念才被认为是一种有用的工具。边缘系统是这种分布式系统架构的一部分。

边缘计算与分布式边缘计算有什么区别?

什么是边缘计算?

为了处理二次生成的海量数据,使用了边缘计算技术。但什么是边缘计算?它是分布式云基础设施的一部分,提倡去中心化而不是集中化,这意味着它将数据存储和工作负载尽可能靠近边缘,靠近数据生成和采取行动的地方。物联网设备通常具有有限的数据处理和存储能力,因此必须在本地进行大量处理,边缘提供处理和管理大量物联网设备和数据的环境。边缘系统本质上是远程计算系统,例如智能手机、网络网关或代表云工作的智能对象。通过这种方式,可以快速、安全且无延迟地共享信息。

什么是分布式计算?

分布式系统无处不在——百度搜索引擎、美团、区块链、在线游戏、在线银行等等。分布式系统最常见的示例是客户端-服务器模型。当我们谈论分布式系统时,我们实际上指的是称为节点的独立软件或硬件组件的集合,这些组件通过网络链接在一起,并朝着一个共同的最终目标协同工作。因此,分布式计算是对那些具有位于不同机器上的多个组件的分布式系统的研究。它是一种计算模型,其中系统组件分布在多台计算机上,但它们作为一个系统运行以解决问题。该系统主要由一组处理器组成,这些处理器通过通信网络连接,提供信息处理器之间的交换。

边缘计算和分布式计算的区别

分布式计算是一种用于分布式系统的模型。分布式系统是可以相互通信的独立和个体计算设备的集合。它是一种计算模型,其中系统组件分布在多台计算机上,但它们作为一个系统运行以解决问题。边缘计算是最近对基于分布式计算模型的计算模型的改编,它将数据存储和工作负载靠近边缘,靠近生成数据和采取行动的地方。

可扩展性

边缘系统遵循分布式数据存储和处理的理念,以获得更好的可扩展性。这个想法是通过将计算成本高昂的操作卸载到称为小云的移动云来增强移动设备的计算能力。分布式计算架构是水平可扩展的,这意味着可以增加节点容量,从而增加系统的功能,因为每个节点独立运行,这反过来又显着降低了许多东西的成本曲线。负载也减少了,因为负载分布在多个服务器节点上。

边缘计算与分布式边缘计算有什么区别?

边缘系统基于分布式系统架构,本质上是来自嵌入式系统、计算机安全、和电信等已建立工程领域的远程计算系统。它适用于从小型到大型最终用户和数据源的各种计算设备。其思想是将设备的计算和存储能力放在数据源上,可以更好地支持需要移动性、低延迟、可靠性等的现实生活应用。这是对专注于分散式架构模型的传统云计算架构的巨大转变。随着自动驾驶汽车等创新设备变得越来越普遍,边缘计算对我们日常生活的影响将显着提高。

 

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