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雾计算和边缘计算是一样的吗?

雾计算也可以称作边缘计算。边缘计算的目的是通过将数据存储到离"地面"更近的地方来解决问题。换句话说，边缘计算将数据存储在存储设备和本地计算机中，而不是通过云中集中的DC运行所有的数据。

从本质上讲，雾计算负责允许快速响应的时间，减少网络延迟和流量，并支持主干网宽带节约，以实现更好的服务质量。它还负责将相关数据传输到云端。

据IDC估计，到2025年底，全球约45%的数据将转移到网络边缘。据称，雾计算是未来几年可以与人工智能、5G和物联网带来变革性影响的技术。

IDC的另一项研究预测，到2020年，边缘设备会产生全球10%的数据。边缘设备将推动对雾计算更有效解决方案的需求，从而减少延迟的出现。

边缘计算

边缘计算本质上算是雾计算的一个子集，它会处理在它附近出现的数据。而雾计算允许更有效的数据处理，从而减少数据延迟的可能性。

将雾计算视为处理数据从生成地到存储地的方法。边缘计算仅指在数据生成地附近处理数据，雾计算封装了边缘处理和将数据从边缘传输到其末端所需的网络连接。

通过边缘计算，物联网设备与可编程自动化控制等设备连接。自动化控制器执行数据处理、通信和其他命令。使用雾计算，数据从端点传输到网关，然后将数据传输到数据源进行处理并返回传输。不同地点上分布的基础设施与云服务相结合，以最小的延迟实现数据分析。

雾计算和边缘计算都有助于更快地将数据转化为可视化操作，以便用户能够更快、更明智地做出决策。雾计算和边缘计算允许公司更有效地使用宽带，同时增强安全性和解决隐私问题。由于雾计算的节点可以安装在任何有网络连接的地方，雾计算在工业物联网的应用中也越来越受欢迎。
 

在数据科学的生命周期中，还有很多可以扮演的职业，如机器学习工程师，商业洞察师等。笔者上方列出了三个主要职位，在做出最后的职业决定前，你也应该对其他的职位也做一些调查。上文提到的所有职业都需要一些编程和查询的知识，这些并不难学习。

数据工程师可能是这三种角色中技术含量最高的，因为这需要比其他任何一种都需要更多的编程。如果读者更倾向于编程，并且了解数据库的来龙去脉，可以考虑成为一名数据工程师。

数据科学家的角色更注重于数学本身。如果喜欢数学，并对建立坚实的统计学基础感兴趣，可以考虑成为一名数据科学家。如果想成为一名数据科学家，则需要一个更强的学术背景，花更多的时间进行学习。需要了解编程知识(用R或Python编写)，并使用工具包构建机器学习模型。

最后，数据分析师需要对数据具有洞察力的人。要成为分析师，则需要知道如何查询数据并找到符合顾客需求的见解。这在三个职业中最需要创意。从事这个职业需要将业务需求转化为洞察力，并进行可视化。还可能需要对客户进行展示。如果你是一个有创造力的人，有良好的表达和沟通技巧，数据分析可能相当适合你。

归根结底，做你喜欢的事，兴趣是第一生产力。
 

2) 雾计算

在雾计算中，数据、(数据)处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，雾计算的主导地位将由一种需要手机更靠近数据源(用户设备)的数据驱动。设备不需要在云中执行必要的处理，并且设备会受到物理限制(低功耗和小尺寸)。

本地处理数据的能力比过去更加重要，因为雾计算增加了数据的安全性。随着物联网的发展，越来越多的设备被添加到网络中。每个设备都被无线连接以进行数据传输和接收。

雾计算是关于如何有效地存储和访问数据。雾计算是指分散在网络中的边缘计算节点的网络化，这样它们可以在不同地点上分布，但仍然在这些节点之间提供有组织的通信。

雾计算的使用涉及到一个复杂的边缘设备互连过程。边缘设备包括传感器、存储系统和网络基础设施，它们一起工作来捕获和分发数据。

然而，雾计算的灵活性及其从集中云和网络边缘设备收集和处理数据的能力，使其成为处理我们今天面临的信息过载最有用的方法之一。

 

（编辑：淮安站长网）

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