今天，分布式系统在企业、**、学术界和家庭中无处不在。它指的是范围广泛的现代计算机系统，从超大规模集成电路芯片到工作站再到互联网。通常，它们提供了共享资源的方法，并通过并行处理问题来提高性能。事实上，分布式系统自宇宙诞生以来就一直存在。但直到互联网的广泛普及，分布式计算的概念才被认为是一种有用的工具。边缘系统是这种分布式系统体系结构的一部分。

什么是边缘计算(edge computing)？

为了处理第二次生成的大量数据，使用了边缘计算技术。但是什么是边缘计算？它是分布式云基础设施的一部分，提倡分散而不是集中化，这意味着它使数据存储和工作负载尽可能接近生成数据和执行操作的边缘。物联网设备通常具有有限的数据处理和存储能力，因此实质性的处理必须在楼宇内进行，边缘提供处理和管理大量物联网设备和数据的环境。边缘系统本质上是远程计算系统，如智能**、网络网关或代表云工作的智能对象。这样可以快速、安全地共享信息，而且无需延迟。此外，它还提高了数据处理的速度，这是对云依赖性降低的直接结果。

什么是分布式计算(distributed computing)？

分布式系统无处不在——谷歌搜索引擎、亚马逊平台、Netflix、区块链、在线游戏、网上银行等等。分布式系统最常见的例子是客户机-服务器模型。当我们谈论分布式系统时，我们实际上指的是一组独立的软件或硬件组件，称为节点，它们通过网络连接在一起，朝着一个共同的最终目标协同工作。因此，分布式计算就是研究分布在不同机器上的多个组件的分布式系统。它是一种计算模型，其中系统组件分布在多台计算机上，但它们作为一个系统运行以解决问题。该系统主要由一组处理器组成，这些处理器通过通信网络连接，通信网络提供处理器之间的信息交换。

边缘计算与分布式计算的区别

模型

–分布式计算是一种用于分布式系统的模型。分布式系统是可以相互通信的独立计算设备的集合。它是一种计算模型，其中系统组件分布在多台计算机上，但它们作为一个系统运行以解决问题。边缘计算是基于分布式计算模型的计算模型的最新改编，该模型将数据存储和工作负载带到靠近边缘的位置，即数据生成的位置和采取操作的位置。

可扩展性

–Edge系统遵循分布式数据存储和处理的思想，以实现更好的可扩展性。这个想法是通过将计算上昂贵的操作转移到称为cloudlet的移动云数据中心来增强移动设备的计算能力。分布式计算体系结构是水平可扩展的，这意味着节点的容量可以增加，因此当每个节点独立运行时，系统的功能也可以增加，这反过来又大大降低了许多事情的成本曲线。由于负载分布在多个服务器节点上，因此负载也减少了。

演出

–边缘计算环境通过在更靠近数据创建位置的位置（而不是在集中的基础设施中）处理数据，显著减少了数据进出主网络的流量。通过将负载卸载到边缘设备，可以显著减少网络拥塞、提高性能和应用程序的吞吐量，并最终实现对最终用户的更快响应时间。分布式系统提倡将工作负载分配到多台机器上，从而使系统高效可靠。

安全

–传统的云计算架构是集中的，这意味着计算是在云中完成的，设备和系统都同步到一个集中的云服务器集群。由于计算具有针对多个客户端的单服务器体系结构，因此系统更容易受到DDoS攻击和断电的影响。边缘计算银行的分散化意味着将计算设备放在靠近数据源的位置，这使得破坏整个网络变得极为困难。由于设备位于不同的位置，对一个系统的攻击不会对其他系统产生任何影响。

边缘计算与分布式计算：比较图

总结 - 边缘计算方法(of edge computing) vs. 分布式计算(distributed computing)

边缘系统基于分布式系统架构，本质上是来自嵌入式系统、计算机安全、云计算和电信等已建立的工程领域的远程计算系统。它可以容纳从小型到大型的终端用户和数据源的各种计算设备。其想法是将数据源中设备的计算和存储容量放在一起，可以更好地支持要求移动性、低延迟、可靠性等的实际应用。这是对传统云计算架构的一次重大转变，传统云计算架构侧重于分散式架构模型。随着像自动驾驶汽车这样的创新设备变得越来越普遍，边缘计算对我们日常生活的影响将大大提高。