边缘计算补充了云服务并使大数据分析更加高效。
2020 年将有超过 50 亿消费者与数据进行交互，全球 75% 的人口，即 2025 年将达到 60 亿人，Worldwide Knowledge 估计每 18 秒将至少进行一次数据交互。 公司，IDC。
边缘计算，更广为人知的名称是“边缘计算”，由于性能和速度的优化，同时将工作负载应用到更靠近处理地点的地方，它使世界人口之间的这种互动与最有效的大数据咨询和分析成为可能。 .
该技术允许微型数据中心网络尽可能在本地处理和存储信息、应用程序或传感器或物联网设备到信息源。 同样，它有助于将信息发送到几公里外的中央数据中心或云存储； 这意味着公司正在使用人工智能和机器学习不断发展，人工智能和机器学习将计算、存储和网络结合到一个单一的集成中。 包裹。
Cirion Applied sciences 安第斯数据中心、安全和云业务集群总监 Felipe Gómez 指出，互联网上产生的大部分数据都上传到中央计算单元。 然而，当今的数据源通常是移动的并且离主机太远而无法保证可接受的响应时间（延迟）。
“因此，此类解决方案（边缘计算）已开始为云服务提供一系列优势，从信息的实时分析到高效快速的数据分析，” 有压力。
拥有边缘计算服务的优势
实时数据分析： 边缘计算环境的分散计算单元处理和评估数据，并允许对连接的设备进行持续监控。 结合机器学习算法，实时状态监控成为可能，例如控制、优化和分析智能工厂中的流程。
减少延误：“借助边缘计算解决方案，可以在更接近数据创建位置的地方处理和分析数据。 由于数据不会从网络传输到公共云进行处理，因此延迟显着减少，”Gómez 说。
消耗更少的带宽： 当您必须在本地处理需要大量带宽的数据时，使用边缘计算特别有用，因为如果您要处理大量数据，实时传输通常是从公共云的中央计算机完成的。 不可能。 .
节约时间： 边缘计算可帮助您释放海量数据的潜力。 “有了这个边缘解决方案，您可以采取行动探索新的商机，提高运营效率，并为您的公司和客户提供更快、更可靠和一致的体验，”Gómez 说。
最后，网络和技术的发展在生活的方方面面都是不可阻挡的，随着新的发展的到来，对具有更高效连接和更自主处理的新技术设备的需求将会增加。 因此，需要了解的是，边缘计算并不是在云端集中进行数据处理，而是在网络边缘以去中心化的方式进行。
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