边缘计算的优秀案例和优势

边缘计算的兴起取决于分析技术的不断提高，这些技术可实时分析由端点设备生成的数据，这种分析与AI、机器学习和自动化结合使用时，可以用于控制端点的操作—这些端点只有有限或没有人工干预。

例如，完全自动化的装配线可以检测并纠正错误，或者安全检查点可以根据生物特征识别允许授权用户。这些情况需要边缘计算提供低延迟和可靠性。

Addressable Markets 公司首席战略官兼The Analyst Syndicate(资深独立分析师社区)成员Bruce Guptill 称：“物联网、传感器、移动设备和其他联网设备的快速发展和部署意味着更多的数据，以及对边缘计算的广泛需求。”

“但是，随着使用的数据量，数据类型和格式的广泛变化，企业对通过更多的方式保护更多类型数据的需求日益增长，以及在众多类型设备上利用数据的需求日益增长，在多个云计算之间来回移动数据的效率变得很低。而且网络带宽跟不上趋势，因此响应时间变得更糟。”

边缘计算的5个优势

顾名思义，边缘计算将计算从企业的核心数据中心移出，并将其放置在生成数据的端点设备附近，这带来了几个关键优势，包括以下方面：

1. 速度

通过专用设备(靠近端点的邻近服务器或虚拟数据中心)提供边缘计算，从而无需将数据从端点移至云，然后再移回。减少传输时间可以节省流程时间，这可以以秒为单位进行度量，有时甚至是毫秒。企业云解决方案提供商Ahead公司常务董事David Williams说：“由于数据不必一直传回到核心站点(即数据中心或公共云提供商)，因此边缘应用程序和服务可以受益于实时或接近实时的延迟水平。”

2. 安全性

PA Consulting公司AI和区块链负责人Yannis Kalfoglou表示，边缘计算可实现更高的安全性和灵活性，因为其分散的特性消除了单一中央故障点。

这样做的结果是，安全团队可以隔离被攻击的端点和边缘计算设备。此外，边缘设备可以部署特定于设备的安全协议，从而使不良行为者更难学习如何侵入更多设备。

3. 成本节约

Williams认为，企业边缘计算的主要优势之一就是节省更多成本。他说：“边缘计算架构和技术的成本通常比集中式等效技术更低。由于往来于边缘和核心/中央站点的数据量减少，因此连接成本的降低还可以进一步节省成本。”

4. 可靠性

根据专家的说法，即使在通信通道速度缓慢、间歇可用或暂时中断的情况下，边缘计算也可以继续运行。Accenture Labs公司董事总经理Teresa Tung表示，例如，一家能源公司在石油钻井平台上部署了边缘计算，他们不必一直依靠可用的卫星连接将所有数据中继回数据中心进行处理，而是选择在连接可用时从边缘移动必要的处理信息。

如果边缘发生任何故障，则影响可能仅限于受影响的设备-整体操作仍将继续进行，从而提高了整个系统的可靠性。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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