linux安装svn服务器搭建:与传统的云计算架构相比,边缘计算的性能、安全性和成本优势

发布于: 2021-08-20 12:17

与传统式的云计算构架对比,边缘计算的特性、安全系数和成本费优点使其愈来愈受大家喜爱,但并不一直最适用分布式系统工作中负载。
边缘计算就是指在最终用户的电脑上、手机上或物联网技术感应器等转化成和消費数据的设备上或周边解决数据的构架。这有别于传统式的云计算,云计算借助中间网络服务器来接受数据、解决数据并将其推送回手机客户端设备。而边缘计算能够降低互联网等待的时间,降低数据在互联网上的曝露,在一些状况下,根据将解决载入到最终用户的设备来控制成本。
因为具备吸引人的优点,云计算系统架构师很有可能期待将尽量多的工作中负载引向边缘计算。可是在那样做以前,她们应当考虑到每一个应用软件的构造、特性规定和安全系数常见问题及其别的要素。
二种种类的边缘计算构架
在衡量边缘计算实体模型是不是适合时,最先要问的难题是哪一种构架可以用。关键有二种种类:
•设备-边缘计算,在其中立即在手机客户端设备上解决数据。
•云计算-边缘计算,在其中在边缘计算硬件配置上解决数据,而边缘计算硬件配置在所在位置上比集中型云计算数据管理中心更挨近手机客户端设备。
假如手机客户端设备可以以统一的方法解决该解决压力,则设备-边缘计算实体模型能够非常好地工作中。能够选用台式电脑或笔记本来解决此难题,但低输出功率物联网技术感应器很有可能缺乏合理解决数据需要的测算和服务器资源。
除此之外,假如公司取决于很多不一样种类的边沿设备和电脑操作系统,全部这种设备很有可能具备不一样的作用和配备,那麼应用设备-边缘计算实体模型很有可能会很艰难。
依靠云计算-边缘计算实体模型,最终用户设备并并不是营造构架的关键要素。假如公司应用云计算-边缘计算构架,那麼最终用户应用的设备种类并不重要,由于不容易将数据储存或解决从中间云迁移到这种设备。与其说反过来,公司必须将负载迁移到在云计算-边缘计算运作的网络服务器。这种网络服务器一般 坐落于比中间云更挨近最终用户的数据管理中心。
边缘计算的局限
在公司决策将工作中负载挪到边缘计算以前,必须评定适用这种边缘计算实体模型是不是有效。这种限定很有可能使公司返回传统式的云计算构架。
边沿安全性
边缘计算根据较大水平地降低数据传送時间来减少一些安全隐患,但与此同时也产生了更繁杂的安全性挑戰。
比如,假如公司在没有受操纵的最终用户设备上储存或解决数据,难以确保这种设备沒有遭受互联网网络攻击很有可能运用的系统漏洞的进攻。即便 应用云计算-边缘计算实体模型来保存对边缘计算基础设施建设的操纵,有着大量可管理方法基础设施建设也会提升攻击面。
与维护已经解决的数据对比,维护根据数据传输的数据(能够对其开展数据加密)一般 要非常容易得多。因而,边缘计算的安全系数的缺点很有可能超出其益处。
这促使边缘计算针对具备高安全系数标准的工作中负载来讲并不是理想化挑选。假如公司要解决比较敏感数据或有独特的合规规定,则具备集中型网络服务器的规范云计算实体模型的风险性很有可能会减少。
延迟时间规定
边缘计算可提升应用软件特性和回应工作能力,由于数据无须来回于云计算的数据管理中心开展解决。针对必须真真正正即时通讯流的工作中负载,这是一个重要优点。云计算服务提供商再次提升数据管理中心的部位,可是她们的大中型数据管理中心设备一般 坐落于避开人口数量管理中心的偏僻部位。
大部分工作中负载具备较低的延迟时间规范。与传统式的云计算构架对比,边缘计算互联网很有可能只能将互联网响应时间提升几ms。针对规范运用,基本构架产生的网络延时是能够接纳的。而保证延迟时间改进的确非常值得开展衡量,尤其是在考虑到了提升的成本费和管理负担以后。
数据量
考虑到公司的工作中负载必须解决是多少数据,及其边缘计算基础设施建设是不是能够合理地解决它。假如公司的工作中负载造成很多数据,则必须一个巨大的基础设施建设来剖析和储存该数据。从管理方法的视角看来,它很有可能成本费更低,而且更非常容易将数据挪到公共性云数据管理中心。
另一方面,假如工作中负载大部分是无状态的而且不涉及到很多数据,则他们通常是边缘计算的理想化挑选。
边缘计算案例
为了更好地表明上边列举的选择,下列是边缘计算什么时候合适和不宜的一些实例。
选用边缘计算的非常好事例包含:
•无人驾驶车辆。无人驾驶车辆会搜集很多数据,必须即时作出管理决策,以保证路面上或周边的旅客和别人的安全性。延迟时间难题很有可能会造成无人驾驶车辆的回应延迟时间几ms,而这类状况很有可能会造成比较严重的危害。
•智能化控温器。这种设备转化成的数据相对性较少。除此之外,搜集的一些数据(比如大家回家了的時间和调节溫度)很有可能会危害个人隐私。将数据保存在边缘计算是行之有效的,能够协助缓解安全风险。
•交通指示灯。交通指示灯具备三个特点,使其特别适合边缘计算:即时回应转变的要求;相对性较低的数据輸出;有时候会丧失互联网技术联接。
下列是一些边缘计算实际效果欠佳的实例:
•基本应用软件。难以想起必须边缘计算基础设施建设的特性或回应工作能力的基本应用软件。它很有可能会降低应用软件载入或回应要求需要的時间,但这类改善并不值投入大量成本费。
•监控探头系统软件。监控录像一般 会造成很多数据。在边缘计算解决和储存数据是脱离实际的,由于这将必须大中型且专业的基础设施建设。将数据储存在集中型云计算设备成本费可能低得多,也非常容易得多。
•智能照明系统系统软件。容许客户根据互联网技术操纵家中或公司办公室中照明灯具的系统软件不容易转化成很多数据。可是智能照明系统系统软件通常具备最少的解决工作能力,都没有极低延迟时间规定,假如开启照明灯具必须一几秒钟的時间,那没有什么了不起的。客户能够搭建用以管理方法这种系统软件的边沿基础设施建设,但这在大部分状况下都不值耗费大量的成本费。

原文链接:,转发请注明来源!
评论已关闭。