全球有数十亿台设备连接到互联网,产生数万亿字节的数据——据估计,每天产生 2.5 万亿字节。所有这些数据都需要存储、传输、分析和处理。将原始数据从创建位置移动到数据中心或云环境的相关带宽成本可能是巨大的。但边缘计算使企业能够在更接近数据创建位置的地方计算、存储和分析数据——缩短响应时间并节省带宽。
边缘计算是一种分布式计算。数据在源头进行处理,并在收集时在网络边缘进行实时分析。该技术减少了对时间敏感的应用程序的延迟,并为低带宽环境中的物联网性能提供支持,为更快的响应时间和提高业务敏捷性提供了巨大的机会。
边缘计算还可以带来安全优势。如果传输的数据较少,则传输中被拦截或丢失的风险较小。与将所有数据存储在同一位置相比,将数据从源头分散到不同位置可以最大限度地降低风险。在本地分析数据时,它受到本地企业的安全流程的保护。边缘计算还有助于克服当地合规问题、隐私法规和数据主权挑战。
因此,边缘计算在偏远地区可能比云计算更有用。如果连接受限或连接不佳,则数据可以保留在要处理的地方。尽管存在间歇性云连接,但使用预制的微型数据中心来确保服务的持续性。
这种类型的技术在自然灾害等情况下可能至关重要,并且确实会改变游戏规则。它使救援人员、基础设施支持和紧急服务能够调查损害情况、分析数据并针对快速变化的情况快速提供解决方案。
它还可以彻底改变远程医疗设置、制造工厂、交通管理和远程位置业务安全性,实现端点快速处理、解决问题并提供现场实时分析。