1.速度和延迟
处理数据的时间越长,相关性就越少。在数字工厂中,基于智能的系统持续监控生产过程的各个方面,以确保数据一致性,同时将数据分析限制在数据创建的边缘,消除延迟并快速响应,因为它可以节省时间。
2.安全性
DDoS(分布式拒绝服务)攻击可能会扰乱跨国公司的整个运营。在整个企业内分布数据分析工具也可以分散风险。另一个固有的事实是,发送的数据越少,被拦截的数据就越少。边缘计算还可以帮助企业克服本地合规性、隐私法规和数据主权问题。
3.降低成本
边缘计算可以从管理角度对数据进行分类。通过在边缘位置保留尽可能多的数据,您可以减少连接所有位置所需的昂贵带宽,并且该带宽可以直接转化为货币。边缘计算在一定度上也有助于减少数据冗余,这也有助于降低冗余成本。
4.更高的可靠性
许多物联网应用涉及重要的偏远地区,例如农村地区或不太理想的互联网连接。当边缘设备可以在本地存储和处理后续数据时,可靠性会提高。如今,预制微型数据中心几乎可以在任何环境中运行。这意味着间歇性连接的暂时中断不会影响智能设备的运行,因为它只是失去了与云的连接。
5.可扩展性
边缘计算提供可扩展性优势的想法似乎与其背后的理论相反,但实际上是有道理的。即使使用云计算架构,在大多数情况下,数据也必须首先传输到中央数据中心。扩展甚至修改专用数据中心的成本很高。
边缘计算是一种分布式计算模型,其特点包括:
低延迟:边缘计算将计算和存储推到网络边缘,从而减少数据传输的时间延迟。提高数据处理的速度和效率。
高可靠性:边缘计算将计算和存储分布到多个边缘设备,降低单点故障的风险,提高系统的可靠性和稳定性。
数据安全:边缘计算可以在本地处理数据,避免数据传输到云端的风险,从而提高数据安全性和隐私性。
节省成本:边缘计算将计算和存储推到网络边缘,减少对云计算资源的依赖,从而降低成本。
灵活性:边缘计算可以根据需要灵活调整计算资源,适应不同场景的需求。
大规模分布:边缘计算可以分布在大量终端设备上,将计算资源分布到网络边缘,从而实现大规模分布式计算。