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技冷知识：边缘计算 随着互联网的发展，人们使用各种智能设备的阔绰生活已经成为了现实。但与此同时，人们对于设备的性能提出了更高的要求，例如延迟低、安全性好等等。这时候，边缘计算技术就应运而生。 边缘计算（Edge Computing），又称雾计算，是指将数据处理和存储放在靠近数据源头或者数据消费者的边缘设备上，而非将它们传输到数据中心进行处理。这样的想法其实已经存在了很久，但是直到近年来才成为了热门话题。
首先，边缘计算有着明显的优势。由于数据分散在各个设备之间进行处理，因此在处理速度上要远远快于上传数据到云端再进行处理的方式。一些需求高性能的应用，如智能家居、无人机等，都需要迅速地获取数据并作出反应，边缘计算就能够完美地胜任这样的任务。 其次，边缘计算能够提高隐私与安全性防护。传统的数据中心会储存大量的个人信息，存在着被攻击的风险。而在边缘设备上处理数据，则能够最大限度地减少数据的泄露风险和攻击威胁。 但是，边缘计算也存在着一定的缺点。
首先是硬件成本的负担。要在不同的边缘设备上部署软件程序，需要硬件资源较强的设备，且数量不会太少。
此外，边缘计算所用的算法与传统的云计算也有所不同，需要设备具有算力的支持。 再者，边缘计算的可扩展性问题。随着边缘设备数量的增加，如何管理边缘设备的运行状态、错误排查、维护更新等问题，都需要一定的投入。如果企业中央的运维人员无法全面掌握每一个边缘设备的运行状态，则容易导致设备的闲置、延误等情况，严重影响应用程序的性能。 因此，边缘计算技术必须结合实际应用场景，既满足用户需求，又要具有扩展性与可维护性。不同的边缘计算方案适用于不同的业务场景，需要选择合适的边缘计算方案才能确保应用程序的性能。