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边缘计算技术的应用随着互联网的不断发展而逐渐覆盖到了更多的行业领域，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，边缘计算技术应用都有哪些注意事项。
1.边缘计算速度
在很多情况下，从技术上讲，数据可以从终端设备移动到云端，其中应用程序可以处理数据，然后将信息发送回去，以指示这些终端采取适当的措施，这可能在几秒钟内发生。
事实上5G确实比4G和LTE网络传输数据更快-但是5G不会完全消除边缘计算在速度方面的优势，特别是随着5G的普及，企业在5G网络上增加流量和压力的时候。
2.AI和机器学习
边缘计算不会完全取代云计算资源，但是企业将使更多的AI和机器学习功能尽可能地靠近端点设备，以确保这些智能流程能够以所需的速度和可靠性运行。
例如，考虑一下如何在边缘利用AI来协助制造业。在制造过程中，传感器沿着装配线部署，它们可以直观地检查所制造的产品是否有缺陷，然后将检查数据发送到边缘设备，这些边缘设备可运行算法以识别产品是否有缺陷、确定缺陷的类型、选择解决问题的佳方法，然后终指示制造系统采取纠正措施。
3.安全性
边缘计算的分散性质对于企业网络安全具有重要意义，因为数据和计算能力从其在核心数据中心的集中位置(无论是公共云还是私有云)分散到企业整个网络中的各个节点。
这种转变要求IT安全领导者以相应的方式扩展防御范围，以确保企业防御范围从中央数据中心通过网络扩展到边缘设备和端点本身。
当企业采用真正的边缘范式时，他们可能会进一步提高其安全状况，他们在边缘保留更多数据，仅将有限的信息发送回核心。这样做，他们可限制攻击者成功入侵中央数据中心后挖掘的潜在价值。
但是，如果企业希望通过边缘部署获得此类安全性改进，则必须拥有强大的数据治理流程，该流程可以识别正在生成的什么数据以及这些数据应在何处处理、传输和存储。
4.边缘计算和云计算
企业正在边缘保留越来越多的数据，并且，随着他们设计更多利用该技术的用例，数据量还会增加。
在技术方面，我们看到趋势的变化。在过去的十年中，我们转向云技术，但是现在，我们又转向边缘。
但边缘计算趋势并不会消除对云计算的需求-专家预计，企业将继续依靠公共云和私有云来获得某些功能。
企业可能会设计其IT环境以将云资源用于重型应用程序，而将边缘计算用于轻型应用程序。这将包含网格网络，在边缘的节点相互连接、共享信息和指令，当与AI和机器学习结合使用时，以及更高的自动化程度，这将助力自主的工作流程。
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2025-02-07
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