边缘计算的两大误区

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边缘计算作为目前炙手可热的前沿技术已经并不新鲜。但是，和传统的云端技术一样，其也具有一些可能存在的风险和隐患。但是，由于能够给社会生活带来巨大的变革，所以描述这些风险的声音似乎并不多见。那么，边缘计算存在哪些风险呢？

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边缘计算可以替代云计算处理大量数据

现在有很多人对边缘计算寄予了过多的期望，想要在边缘端完成更多的数据处理，以便解放云端数据中心的处理能力。但事实上，不同于云计算中心那种大而全的计算方式，大多数边缘计算平台都是嵌入式，且基于SSD的。虽然也有一些基于超聚合基础设施的边缘平台，但那并非主流。

边缘计算并不是把云简单复制到边缘，而是一种体系化的计算框架设计。位居中心的云计算平台和边缘会有分工，处理不同场景下的负载。并且这种分工是动态和敏捷的，以适应整个架构的状态和实际场景的需求。所以，如果你希望用边缘计算解决过量的数据，那么所带来的延迟和速度问题可能会令你大失所望。

边缘设备的功能应该是收集，处理和传输一些需要立即做出响应的数据。比如无人驾驶汽车，你可以通过边缘计算，从汽车配备的摄像头，发动机，获取数据回传到驾驶台，告诉乘客目前汽车的状况。如果汽车周围出现障碍物，也可以提示乘客，我们将按照预设程序进行规避。但是，你不可能指望边缘计算能够帮助你把发动机出现的程序故障修好，这种工作必须交由云端来完成。

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边缘计算的安全无懈可击

现在广为人知的边缘计算优势之一就是其可以获得比云计算更高的安全性。但这也仅限于降低自家数据在传输给第三方云中心时候的风险。如果这些风险是发生在你自己家的，那又该如何是好呢？还是以无人驾驶汽车为例，如果有黑客入侵了你汽车的边缘设备，并生成了一些错误数据，从而掩盖了你行驶过程中发动机出现的一些致命问题，那你该怎么办？毕竟边缘设备相对于云中心来说，具有一定的隔离性。很多用户都不是专业人士，在这方面只能依靠架构师或者服务商。

要解决这一问题，就需要经常将自己在边缘设备上的数据前往云端备份，并在需要的时候对两者进行比对。其实很多公有云的运营商也发现了这个问题。所以，他们在自己未来的边缘产品布局当中，加入了与安全相关的考虑。大多是基于尽可能以自动化的形式更新已知威胁的补丁和为操作系统升级。简单的理解，这和咱们的电脑杀毒软件和系统升级差不多。