十多年前，云計算服務器的概念開始出現。當時，人們意識到，收集以前分散的計算資源并將其轉移到遠程“云”數據中心進行集中處理，可以轉化為靈活、可定制的服務，并遠程分發給不同地點的客戶。一種更有效的方法。此后，物聯網應用的快速擴張也很大程度上得益于網絡邊緣云計算設備的祝福，它們只需負責簡單的任務，如收集數據和執行指令，將復雜的計算任務傳輸到云大大簡化了物聯網邊緣節點的設計和部署。

然而，隨著應用的發展和需求的變化，這種單一的集中式云計算模式也遇到了挑戰，其一些固有的弱點也逐漸顯現出來：

物聯網數據量的快速增長消耗了極其巨大的網絡傳輸資源。如果所有數據都被發送到云端進行處理，無論帶寬有多大，都會讓人尷尬和不知所措。

作為一種遠程數據處理方法，云計算不可避免地會受到延遲的影響。對于具有非常嚴格實時要求的物聯網應用，如自動駕駛和工業控制，這顯然是不可接受的。

信息傳輸過程中存在安全風險，一些用戶不希望自己的敏感數據存儲在云上。這些安全和隱私問題日益突出。

在能源消耗方面，研究表明，云計算服務器中數據傳輸所消耗的能源比數據處理所需的能源高出一個數量級。從整個計算架構的角度來看，這顯然是不經濟的。所有這些云計算問題的答案都是“邊緣計算”

所謂的邊緣計算服務器實際上是一種分布式計算模型，它使計算機數據存儲更接近預期位置。計算主要或全部在分布式設備節點上進行。邊緣計算將使應用程序、數據和計算能力（服務）更接近用戶，而不是更接近中心點。邊緣計算服務器的目標是應用程序或通用功能，它們需要更接近與物理世界交互的分布式系統技術的操作源。盡管邊緣計算可以與集中式云交互，但它不需要接觸任何集中式云。與云計算服務器不同，邊緣計算指的是在網絡邊緣進行分散的數據處理。

也就是將以往在云端完成的計算任務，下放到網絡邊緣端或靠近邊緣端的設備中去完成，這樣一方面可以對來自邊緣端的數據進行更及時的處理和響應，另一方面也可以對數據進行“初加工”后再傳輸到云端做進一步的深加工處理，有效緩解網絡傳輸和數據中心的工作負荷，達到一個最優的計算資源配置。

初看可能不是很明白，我們可以理解為邊緣計算是云計算的一個逆操作，云計算服務器強調的是計算和存儲等能力從邊緣端或桌面端集中過來，而邊緣計算則是將這種計算和存儲等能力重新下沉倒邊緣。在萬物互聯的背景下，邊緣數據迎來了爆發性增長，為了解決面向數據傳輸、計算和存儲過程中的計算負載和數據傳輸帶寬的問題，研究者開始探索在靠近數據生產者的邊緣增加數據處理的功能，即萬物互聯服務功能的上行。

以上就是邊緣計算服務器和云計算服務器的對比，如果你還有不懂的話，歡迎隨時聯系我們。

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