如何看待边缘计算，雾计算和云计算的区别和联系

边缘计算、雾计算和云计算是三种不同的计算范式，它们有着不同的特点和应用场景。
边缘计算是将计算任务从数据中心转移到靠近数据源的边缘设备上，以提高计算速度和响应速度。边缘计算节点更加靠近数据源，可以减少网络延迟和数据传输量，提高数据处理的实时性和精度。
雾计算是一种将计算资源和数据存储从中心转移到边缘的计算范式。雾计算节点更加靠近数据源，可以聚合用户消息和数据，减小核心网络压力，提高数据处理的效率和可靠性。
云计算是一种将计算任务和数据存储从数据中心转移到远程服务器上的计算范式。云计算可以提供可靠的数据存储和计算服务，适用于需要大量计算和存储资源的场景。
边缘计算、雾计算和云计算之间存在着一些联系。边缘计算和雾计算都是为了提高计算效率和响应速度，它们都需要将计算任务和数据从中心转移到边缘和云端。云计算可以提供可靠的数据存储和计算服务，为边缘计算和雾计算提供了基础设施和技术支持。边缘计算和雾计算也可以与云计算协同工作，形成边缘-云计算环境，以提供更加灵活和高效的计算服务。
总之，边缘计算、雾计算和云计算是计算领域的三个不同方向，它们各有特点，但也可以相互协作，为用户提供更加高效、灵活和可靠的计算服务。

边缘计算的优势是：

1速度和延迟

处理数据的时间越长，相关性就越低。在数字工厂中，毫秒很重要，因为基于智能的系统会持续监控生产过程的各个方面，以确保数据的一致性，而将数据分析限制在创建它的边缘可以消除延迟，从而转化为更快的响应时间。

2安全性

一次DDoS（分布式拒绝服务）攻击就可以中断一家跨国公司的整个运营。当您将您的数据分析工具分布在企业中时，您也同时分布了风险。另一个固有的事实是，当您传输更少的数据时，可以被拦截的数据就越少。边缘计算还可以帮助公司克服本地合规性和隐私法规以及数据主权的问题。

3成本节约

边缘计算允许您从管理角度对数据进行分类。通过在边缘位置保留尽可能多的数据，您可以减少连接所有位置所需的昂贵带宽，并且带宽可以直接转化为货币。边缘计算还有助于在一定程度上减少数据冗余，帮助您减少冗余成本。

4更高的可靠性

许多物联网包括一些相当偏远的地区，包括农村和不太理想的互联网连接环境。当边缘设备能够在本地存储和处理后续数据时，可靠性就得到了提升。如今，预制微数据中心的构建几乎可以在任何环境中运行。这意味着，间歇性连接的临时中断不会仅仅因为智能设备失去与云的连接就影响它们的运行。

5可扩展性

尽管这个想法边缘计算提供可扩展性的优势可能看起来与宣传的理论相反，但实际上是有意义的。即使对于云计算架构，在大多数情况下，数据也必须首先转发到位于中央的数据中心。扩展甚至只是修改专用数据中心都是一项昂贵的提议。

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