在数据时代，无论是人的活动还是机器的运作都会产生各种各样海量的数据。在对数据梳理和筛选过程中，计算机的运算处理必不可少。为了减少本地计算机算力成本等限制，越来越多的企业选择了云计算和边缘计算。今天，德迅云安全就带您来了解下这2者的区别。

云计算作为一种新的计算模式，基于互联网服务和支付的增长，其目标是扩展互联网虚拟资源，以其诸多优势在互联网上得到了广泛的应用。

云计算技术优势有以下几个方面：

（1）动态是云计算技术最显著的特征之一

它可以结合用户的实际需求，实现相关物理和虚拟资源的动态分配，从而有效地提供具有一定弹性的丰富资源。

（2）根据市场用户的需求优化资源配置

基于测量系统的辅助应用，可以个性化服务的设计和提供需要由市场用户付费。

（3）自助资源分配由云平台自动提供

用户可以根据自己的需求选择相应的服务，最大限度地满足自己的资源分配和使用需求。

（4） 高度灵活性满足用户需求

根据市场用户的实际需求动态释放或增加资源，以满足用户灵活配置和使用资源的需求。

云计算专业人员可以在生产、管理及服务第一线从事：

①云计算系统建设与规划、测试、维护工作；

②企事业单位的云计算应用部署、管理与维护；

③云计算系统的技术支持工作；

④云计算管理平台和服务器虚拟化软件及云应用软件系统产品销售。

云计算技术凭借自身的优势和网络支持，让用户不断构建相应的计算架构，使计算机数据处理更加顺畅可靠，成为高效的数据处理服务平台。

而且经过多年的发展，云计算也吸收了大量的新技术。下面，我们来看看云计算的技术发展趋势：

1. 虚拟化

它是在企业完全不同的用户之间共享应用程序物理实例的许可证密钥的方法。该技术的主要目的是向所有或任何购物者提供典型版本的云应用程序。它因其灵活性和即时运行而被广泛使用，云计算虚拟化的几种类型是：硬件虚拟化、操作系统虚拟化、服务器虚拟化和存储虚拟化。

2. 面向服务的体系结构

面向服务的体系结构是一个应用程序，它每天将服务划分为单独的业务功能和过程。云计算技术的这一组成部分使与云相关的安排能够根据客户的要求进行修改和调整。面向服务的架构分散了两个主要组成部分，一个是质量即服务，另一个是软件即服务。服务质量的功能是从不同的角度识别服务的功能和行为。软件即服务提供了一种新的软件交付模式，该模型继承自应用程序服务提供商的世界。

3. 网格计算

这是一种连接来自多个提供商的多个服务器以实现共同目标的方法。网格计算将巨大的问题转化为较小的问题，并向服务器广播并将其放置在网格中。它主要应用于电子商务平台，旨在大规模集群计算上共享资源。它涉及利用未使用的计算机的力量并解决复杂的科学问题。这可以通过云计算技术来完成。

4. 按量计费

此方法依赖于按使用付费模型。它按需向客户端提供计算服务，以获得计量优势。它主要通过减少初始投资来帮助削减成本。随着业务云计算需求的变化，计费成本也会相应变化，而不会产生任何额外的成本。如果客户端使用量减少，则计费成本也会相应降低。

而什么是边缘计算？

边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。边缘计算将算力从云端拉向了边缘，降低了海量异构数据上传云时对带宽造成的压力，解决了因数据传输而造成的延迟问题，满足了一些对实时性比较敏感的应用需求。基于边缘计算更贴近数据源特性，它也被认为是“人工智能最后一公里”。

与云计算相比，边缘计算有“低时延、低成本、本地计算及安全性高”四点优势，能够助力企业更好地迈向数字化。 

边缘计算出现至今，已在智慧城市、智慧农业、智慧零售、智能制造等多个领域也有着广泛的应用，它弥补了云计算在大量数据传输和实时处理方面的缺失，给企业带来了实实在在的好处。

（1）强大的安全性

上云企业会将各类数据和信息存储在云中，但云的开放性很容易造成数据丢失等情况，但边缘计算架构增加了一层额外的安全，当发生攻击事件时，企业可以断开网络中单个被破坏的组件与其他网络的连接，从而防止所有数据丢失。

（2）节约IT成本

新技术的蓬勃发展，必将推送远程办公、混合办公模式的应用，当用户将数据在物理上更靠近网络边缘时，将数据发送到云端的成本就会降低。此外，边缘计算还有助于通过提高数据传输速度和改进试验新模型所需的网络来帮助企业提高投资回报率。

（3）便于采用物联网

边缘计算将使企业物联网的后续采用变得相当便宜，且对网络带宽的压力也很小。同时，边缘计算的强大计算能力的可以更好的利用物联网，而不增加任何主要的基础设施支出。

总结

云计算是一种互联网分布式计算和交付模式，所有的数据统一放在数据中心进行计算和处理；边缘计算使处理能力更接近消费者:服务器不位于中央数据中心，且所有数据都从那里推出，边缘计算可能会将计算能力分配给最终用户设备、基站或更小的区域中心，以减少延迟。

云计算具有超大规模、虚拟化、高可用和服务低廉的优势，但由于其特性，也容易造成数据传输、数据处理及时性、数据安全及隐私的问题。无网络部署、低延时和更安全则是边缘计算的特征。但服务管理和数据优化难度的增加，让边缘计算存在这一定的问题。

云计算和边缘计算两者之间更多是协同互补的关系。云计算把握整体，边缘计算更专注于局部；云计算耗能更高，边缘计算耗能更低。因为，云计算负责海量数据长周期的大数据分析，能够从整体上对数据进行周期性维护和业务决策；边缘计算着重数据实时性、短周期的数据分析，更好支持本地业务及时处理的问题。