福州苹果XS修屏幕_为什么边缘计算在数据驱动的世界中是创新的必要条件?
2021-07-17 10:38:11 
云计算 边沿计算是一种网络信息技术，福州苹果XS修屏幕其中用户数据在网络边缘尽可能接近原始数据源进行处理。
现代化企业依赖数据来提供重要的业务洞察力，并实时管理基本的业务运作和流程。当人们今天沉浸在信息的海洋中时，可以通过传感器和物联网设备定期获取大量数据，这些数据可以在全球任何地方实时运行。
什么是边缘计算的过程?
边界计算完全取决于位置。在传统的企业计算中，数据是由客户机创建的，包括用户的计算机。这些数据是通过广域网(例如Web)发送到企业级局域网，在那里由企业应用程序进行存储和处理，然后将其处理的结果返回给客户机。对多数普通应用程序而言，这仍然是客户机-服务器计算的长期考验。
但是，连接到因特网的设备数量，以及这些设备创造和使用的数据量，已经超过了传统数据中心基础设施的存储和处理能力。研究机构Gartner公司的调查显示，到2025年，75%的企业生成信息将在集中式数据中心之外产生。这对全球因特网来说，传输如此多的数据是非常重要的，这对全球因特网已经变得非常容易堵塞和中断。
结果是，IT架构师将注意力从中央数据中心转移到基础结构的逻辑边界，将存储和计算资源重新定位到数据创建的位置。其原理很简单：如果数据无法接近数据中心，那么数据中心就应该离产生它的地方更近。边沿计算并非新概念;它基于几十年前的远程计算理念，比如远程站点和地区办事处，在需要的地区部署计算机资源要比依靠单个数据中心更加可靠、高效。
保密和安全。
边缘计算设施存储和处理的数据从安全的角度看可能有风险，特别是当它被各种不如集中式或云计算解决方案安全设备处理时。伴随着物联网设备数量的增长，IT部门必须意识到安全风险，并确保其被保护。这些问题包括加密数据、使用访问控制技术以及潜在的虚拟网络。
另外，处理能力、能量和网络连接的不同设备的需求也会影响边缘设备的可靠性。对边缘处理数据的系统、弹性和故障转移管理来说，确保即使单个节点出现故障也能正确接收和处理数据至关重要。
基于5G的边缘计算
全球运营商都在积极地采用5G这一创新技术，福州苹果XS修屏幕5G技术为多种应用提供了巨大的带宽和更低的功耗，使企业可以扩大数据容量和网络带宽。很多运营商都在5G的实施中加入了边缘计算技术，以提供更快速的实时处理，尤其是便携式设备、智能汽车和自动驾驶汽车，而不是简单地提供更高的速度，让企业继续在云端处理数据。
与控制硬件一样，一些无线通信运营商开始推出带有授权的边缘服务，而非人工操作。Verizon公司的目标是将边缘节点虚拟地驻留在用户附近，通过5G的网络切片功能划分频谱，实现即时、不需安装的连接。比如Verizon的5G、AT&T的Multi-AccessEdge和T-LumenMobile的合作就是这样一个典型的例子。
更为快速的洞察力要求较低的延迟。
网络延迟依赖于距离，这会导致应用程序操作和响应之间的延迟。这个事实无法回避。减少网络延时是当今日益紧密联系的世界的关键。在家里工作的员工，大量的智能设备，以及更高的客户互动质量，这些要求变得越来越重要。高延时又会破坏数据流，降低应用程序的性能，从而严重影响业务运作。
边界计算使得处理和存储资源更接近数据的产生和消耗，缩短了基本数据传输的距离。将网络延时降至最低，提高数据检索与利用的速度，缓解带宽拥塞，降低支持大量数据移动的代价。
据研究机构IDC公司发布的一份调查报告显示，75%的企业管理人员要求在5毫秒内就能成功应用到他们的边缘应用。这样低的延迟使企业能够实时或接近实时地收集和分析数据，从而改进应用程序的性能，从而更快地传递信息。
高品质的商务和生活。
边缘化正在推动各种领域的变革。快速的数据驱动洞察周期可以让更少的时间开发出更多的创新产品、应用程序和数字化体验。这样就能增加收入，改善客户服务，减少开支，提高运营效率。
根据使用场景，边缘计算可以为各种用户提供显著的优势。举例来说，由于小型设备的连通性、更高效的机器人和越来越强大的人工智能，工厂正在变得更加智能。边界计算加速了这些技术产生的和被使用的数据的处理速度，使得生产商可以充分发挥他们的潜力。
生产商能够提高和评估生产设备和设施效率，使用智能设备预测维修需求，避免事故发生，实时跟踪资源，管理库存水平，以简化供应链和物流，同时也可以通过获取和评估业绩信息来采取行动。
边界计算也能显著改变人们的工作和生活方式。举例来说，智慧城市利用互联性设备和传感器收集信息并采取行动，以改善交通和运输管理，改善废物管理运作，以及犯罪侦查等措施提高城市居民的生活水平。这些改进中有很多将包括实时处理从众多设备获取的大量数据。
总结。
由于有了边缘计算，福州苹果XS修屏幕这些数据已经被处理、处理并在全世界无数的设备上发送。由于因特网连接设备(IoT)的急剧增长，以及需要实时计算能力的新应用的推动，边缘计算系统迅速发展。边缘化系统正在加速形成并帮助实时应用，包括图像处理和预测分析、自动驾驶汽车、机器智能、机器人系统等。
