分析邊緣計算和霧計算的應用場景

為了使理解更清楚，我們首先需要清楚邊緣計算和霧計算二者的區別與聯系。邊緣計算和霧計算都非常關注本地的計算能力，而不是將其推到云上。更多地。這兩種方法都旨在減少對云計算的完全依賴。要避免在云上分析和處理數據。正如前面的解釋所強調的，這種方法本質上是為了減少決策過程中由于數據被推到云上而產生的時間延遲數據驅動的決策將更快，并將在關鍵的實時應用中實現。其次，這兩者之間有什么區別? 邊緣計算和霧計算主要的區別在于數據處理發生的地方。同樣，它歸結到數據處理方面，邊緣計算的全部內容是在設備上進行的計算，以及連接所有傳感器的地方。換句話說，這些計算設備應該在物理上更接近數據生成點，即傳感器。霧計算在這方面是不同的。數據處理被轉移到連接局域網(Local Area Network)的處理器上，使其距離傳感器和驅動器稍遠一些。距離就是差距。如果它非常接近數據生成的地方，我們稱之為邊緣。如果不是，那就是霧。但它們在許多方面都優于云計算這體現在對數據的分析執行決策的時延。
當我們搞清楚二者的區別與聯系的時候，舉個例子，當危險品化工廠的閥門需要安裝一個電子開關，我們采用的便是邊緣計算，這樣選擇的目的是當傳感器等設備監測到有危險品泄漏時可以第一時間響應關閉閥門，在這種情境下采用邊緣計算將遠優于霧計算和云計算，因為后二者會因為數據的傳輸和遠端設備的分析數據使得時延大大增加。正如材料中所述，在交通信號燈的案例中，原本信號燈一個狀態只持續幾十秒，此時采用邊緣計算便是最佳的選擇。而霧計算的主要應用場景是對多種類別的采集數據進行一個綜合的分析與決策，使其在本地端便可以解決，避免了云端計算的時間浪費。如智慧城市的應用，智慧農業等等。
不管二者何種計算，都需要注意數據的安全，防止非法竊取設備的數據，以及做好設備宕機的應急處理方案。防止因為設備的損壞，導致系統的崩潰。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的分析边缘计算和雾计算的区别以及应用场景的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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