边缘计算的优势是什么

边缘计算的优势是什么

边缘计算意味着可以以更低的成本提供更快、更可靠的服务。边缘计算为用户提供了更快、更一致的环境。对于企业和服务提供商，边缘计算支持具有实时监控功能的低延迟和高可用性应用程序。对

边缘计算可以降低网络成本，避免带宽限制，减少传输延迟，限制服务中断，并更好地控制敏感数据的传输。加载时间缩短，用户附近的在线服务可以同时支持动态和静态缓存功能。

边缘计算减少了响应时间，并使增强现实和虚拟现实等应用程序易于使用。

边缘计算的另一个优点是，您可以在现场分析和总结大数据，并几乎实时地做出决策。边缘计算可以在本地实现所有上述计算功能。通过允许组织实施安全实践或满足监管政策要求，可以进一步降低敏感数据泄露的风险。

边缘计算还为企业客户提供了更大的灵活性和更低的成本。在本地实现计算之后，即使核心站点由于某种原因不再运行，本地站点也可以继续运行，而不考虑核心站点。当数据源接近计算时，核心站点和本地站点都可以继续运行。在站点之间传输数据所需的带宽成本也大大降低。

边缘平台确保了操作、维护和应用程序开发的一致性。边缘平台必须支持比数据中心更多的硬件和软件环境的互操作性。有效的边缘策略还允许多个供应商的产品在开放生态系统中合作。

边缘计算和数据分析

边缘计算专注于数据收集和实时计算，以帮助数据密集型智能应用取得成功。例如，人工智能/机器学习（AI/ML）操作，如图像识别算法，可以在数据源附近更有效地执行，而无需将大量数据传输到中央数据中心。

这些应用程序将多个数据点结合起来，以获得更有价值的信息，并帮助组织做出更好的决策。这可以改善各种业务交互，如客户体验、预防性维护、欺诈预防和临床决策。

通过将每个接收数据点视为事件，组织可以应用决策管理和AI/ML验证技术来过滤、处理、限制和组合事件，以获得高级信息。

数据密集型应用程序可以分为在IT环境的不同部分运行的不同阶段。边缘在数据收集阶段（即数据收集、预处理和传输）工作。然后在工程和分析阶段（通常在公共或私有云环境中）存储和转换数据，然后将其用于机器学习模型训练，然后将数据返回到边缘的运行时计算阶段。您可以部署和监视这些机器学习模型。

混合云方法在公共云和私有云之间提供了一致的体验，使您能够在部署环境的边缘进行数据收集和智能验证。云环境中资源密集型数据处理和培训的工作量以及接近业务用户的业务事件和洞察管理系统灵活优化。