“边缘计算”的概念是指在本地或网络“边缘”处理数据。它是一种 IT 网络，旨在最大限度地减少带宽和延迟，最终目标是加快计算机和云处理速度。这种本地数据处理由附近的设备执行，例如边缘服务器、物联网设备或用户的计算机本身。
如果您的企业需要每天处理大量数据，那么通过实施边缘计算理念可以加快您的运营速度。在本指南中，我们将更深入地探讨这一概念，分析其优缺点，并定义其与云计算的关系。
边缘计算如何工作？
边缘计算通过尽可能靠近企业应用程序来处理数据，从而提供高速体验。因此，来自原始源的数据基本上是在现场处理的。这些数据不需要通过网络传输到数据中心或云。通过缩短传输时间，您的流程将加快。
通过实施边缘计算，您企业的计算能力将变得分散。虽然仍有一个本地数据中心，但边缘计算为您的每台连接设备提供了一个微型数据中心，用于处理自己的数据。
这意味着，尽管远程设备距离主数据中心有 阿富汗 whatsapp 数据 数英里远，它们也可以自行处理数据。通常，这种距离会导致延迟和长时间等待，而边缘计算可以完全消除这一问题。
就其如何为您的业务服务而言，边缘计算可提供即时结果。从分析的角度来看，边缘计算可以即时提供见解，因为您的数据无需传输并从中央云报告回来即可提供结果。
或者，如果您的员工在大型仓库或互联网有限的区域工作，边缘计算可以让这些员工无缝地开展工作，而不受慢速互联网的限制。
怎样描述边缘计算和云计算之间的关系？
尽管这些术语有一定程度的重叠，但边缘计算 产品发布和预测市场趋势和云计算之间存在明显的概念差异。边缘计算可以支持、简化和加速基于云的流程。
但是，由于边缘计算在本地处理数据，因此使用边缘计算时，您实际上运行的云计算进程更少。边缘可以执行通常由云完成的密集计算机处理。
这就引出了一个问题：云计算和边缘计算有什么区别？
主要区别在于：
云计算是集中式的，而边缘计算是分散式的。
云计算可能具有高延迟，而边缘计算则提供最小的延迟和滞后。
云计算提供最大的处理和计算能力，而边缘计算提供有限的、个人级别的处理和计算能力。
边缘计算用例
为了让您更好地了解边缘计算在现实世界中的应用，以下是一些熟悉的边缘用例供您考虑：
智慧城市——智慧城市由智能汽车、能源、住宅 首席执行官电子邮件列表 和基础设施组成。智慧城市的每个组成部分都需要一定程度的边缘计算才能以生活的速度运行。例如，智能交通信号灯、现场摄像头和其他传感器检测工具可以采用边缘计算技术来促进更快的分析和行动。
自动驾驶汽车——自动驾驶汽车还可以利用边缘计算在道路上无缝行驶。这些车辆将配备传感器，用于检测其他车辆的速度和道路状况——这两者都可以通过边缘进行分析和采取行动。
物联网 这种远程计算
技术允许物联网设备独立运行。这些设备可以以低延迟无缝处理信息、处理和存储数据。
智能电网——边缘计算也可以应用于智能电网。检测能源使用情况的传感器可以配备边缘计算技术，以记录和分析温度和气候的实时变化。基于这种快速分析，可以改变能源使用情况以适应当前温度。
远程医疗——边缘计算在医疗保健领域应用广泛，尤其是在需要即时和远程处理数据的情况下。例如，远程医护人员可以使用边缘设备快速分析健康信息。
工业– 通过边缘计算，制造流程得到了简化。在远程装配线上，问题会意外出现，需要快速解决。边缘计算可以分析流程并在必要时提供快速干预。
农业和耕作边缘计算
甚至已成为农业工具的流行补充。据悉，农民利用边缘设备远程分析土壤、温度和湿度。一些灌溉系统也采用边缘技术来分析湿度水平。
零售– 无线销售点设备越来越普遍地配备边缘计算技术。远离公司主数据中心的零售店也可以利用边缘计算来简化流程。
鉴于边缘用例范围广泛，预计未来几年该解决方案的采用将逐步增长。从现在到 2030 年，预计年增长率为 37.9%（基于行业垂直研究）。