边缘计算是指在最终用户的电脑、手机或物联网传感器等生成和消费数据的设备上或附近处理数据的架构。这不同于传统的云计算，云计算依靠中央服务器来接收数据、处理数据并将其发送回客户端设备。而边缘计算可以减少网络等待时间，减少数据在网络上的暴露，在某些情况下，通过将处理加载到最终用户的设备来降低成本。

由于具有吸引人的优势，云计算架构师可能希望将尽可能多的工作负载推向边缘计算。但是在这样做之前，他们应该考虑每个应用程序的结构、性能要求和安全性注意事项以及其他因素。

两种类型的边缘计算架构

在权衡边缘计算模型是否合适时，首先要问的问题是哪种架构可用。主要有两种类型：

• 设备-边缘计算，其中直接在客户端设备上处理数据。
• 云计算-边缘计算，其中在边缘计算硬件上处理数据，而边缘计算硬件在地理位置上比集中式云计算数据中心更靠近客户端设备。

如果客户端设备能够以统一的方式处理该处理负担，则设备-边缘计算模型可以很好地工作。可以采用台式机或笔记本电脑来处理此问题，但低功率物联网传感器可能缺少有效处理数据所需的计算和存储资源。

此外，如果企业依赖于许多不同类型的边缘设备和操作系统，所有这些设备可能具有不同的功能和配置，那么使用设备-边缘计算模型可能会很困难。

借助云计算-边缘计算模型，最终用户设备并不是塑造架构的主要因素。如果企业使用云计算-边缘计算架构，那么最终用户使用的设备类型并不重要，因为不会将数据存储或处理从中央云转移到这些设备。与其相反，企业需要将负载转移到在云计算-边缘计算运行的服务器。这些服务器通常位于比中央云更靠近最终用户的数据中心。

边缘计算的局限性

在企业决定将工作负载移至边缘计算之前，需要评估支持这些边缘计算模型是否合理。这些限制可能使企业回到传统的云计算架构。

边缘安全

边缘计算通过很大程度地减少数据传输时间来降低一些安全风险，但同时也带来了更复杂的安全挑战。

例如，如果企业在不受控制的最终用户设备上存储或处理数据，很难保证这些设备没有受到网络攻击者可能利用的漏洞的攻击。即使使用云计算-边缘计算模型来保留对边缘计算基础设施的控制，拥有更多可管理基础设施也会增加攻击面。

与保护正在处理的数据相比，保护通过网络传输的数据(可以对其进行加密)通常要容易得多。因此，边缘计算的安全性的弊端可能超过其好处。