十多年前，云计算服务器的概念开始出现。当时，人们意识到，收集以前分散的计算资源并将其转移到远程“云”数据中心进行集中处理，可以转化为灵活、可定制的服务，并远程分发给不同地点的客户。一种更有效的方法。此后，物联网应用的快速扩张也很大程度上得益于网络边缘云计算设备的祝福，它们只需负责简单的任务，如收集数据和执行指令，将复杂的计算任务传输到云大大简化了物联网边缘节点的设计和部署。

然而，随着应用的发展和需求的变化，这种单一的集中式云计算模式也遇到了挑战，其一些固有的弱点也逐渐显现出来：

物联网数据量的快速增长消耗了极其巨大的网络传输资源。如果所有数据都被发送到云端进行处理，无论带宽有多大，都会让人尴尬和不知所措。

作为一种远程数据处理方法，云计算不可避免地会受到延迟的影响。对于具有非常严格实时要求的物联网应用，如自动驾驶和工业控制，这显然是不可接受的。

信息传输过程中存在安全风险，一些用户不希望自己的敏感数据存储在云上。这些安全和隐私问题日益突出。

在能源消耗方面，研究表明，云计算服务器中数据传输所消耗的能源比数据处理所需的能源高出一个数量级。从整个计算架构的角度来看，这显然是不经济的。所有这些云计算问题的答案都是“边缘计算”

所谓的边缘计算服务器实际上是一种分布式计算模型，它使计算机数据存储更接近预期位置。计算主要或全部在分布式设备节点上进行。边缘计算将使应用程序、数据和计算能力（服务）更接近用户，而不是更接近中心点。边缘计算服务器的目标是应用程序或通用功能，它们需要更接近与物理世界交互的分布式系统技术的操作源。尽管边缘计算可以与集中式云交互，但它不需要接触任何集中式云。与云计算服务器不同，边缘计算指的是在网络边缘进行分散的数据处理。

也就是将以往在云端完成的计算任务，下放到网络边缘端或靠近边缘端的设备中去完成，这样一方面可以对来自边缘端的数据进行更及时的处理和响应，另一方面也可以对数据进行“初加工”后再传输到云端做进一步的深加工处理，有效缓解网络传输和数据中心的工作负荷，达到一个最优的计算资源配置。

初看可能不是很明白，我们可以理解为边缘计算是云计算的一个逆操作，云计算服务器强调的是计算和存储等能力从边缘端或桌面端集中过来，而边缘计算则是将这种计算和存储等能力重新下沉倒边缘。在万物互联的背景下，边缘数据迎来了爆发性增长，为了解决面向数据传输、计算和存储过程中的计算负载和数据传输带宽的问题，研究者开始探索在靠近数据生产者的边缘增加数据处理的功能，即万物互联服务功能的上行。

以上就是边缘计算服务器和云计算服务器的对比，如果你还有不懂的话，欢迎随时联系我们。

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