• 边缘计算是指在用户和设备附近处理数据的方法。
  • 让边缘计算更便宜、更简单的因素包括使用丰富的设备和执行自动化操作。

本文将介绍边缘计算的定义，以及使其价格更低、更易使用的因素。

什么是边缘计算？

边缘计算是指在用户和设备附近处理数据的方法。这种方法最大限度地减少了延迟和带宽成本，确保了快速、可扩展的数字体验。边缘计算的基础设施包括专用服务器、服务器网络和物联网设备，随着技术的不断发展，其部署位置千差万别。

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什么让边缘计算更便宜、更简单？

边缘计算对于希望优化数据处理能力的组织来说非常适用。通过将数据处理分散到更靠近其来源的地方，它可以实现更快的响应时间，并增强低功耗、经济型设备的性能。从蜂窝网络和 Wi-Fi 连接到容器化和微服务，各种平台、技术和软件解决方案在这个生态系统中协同工作。了解这些组件对于旨在充分利用边缘计算优势的组织至关重要。

1. 利用丰富的设备

边缘计算是充分发挥日常设备潜能的一种有效方式。边缘计算有效地利用本地资源，与仅依赖云网络相比，能够更快、更可靠地执行任务。这种方法提高了边缘应用的性能，同时最大限度地减少了与延迟和带宽消耗相关的问题。例如，边缘计算非常适合传感器和执行器等联网设备。这些设备在本地收集数据，并将其传输到服务器进行进一步分析，从而促进跨不同地理位置的实时监控和行动。

2. 通过自动化提高成本效益

边缘设备执行数据过滤和处理任务，如压缩、聚合和去重，减少了传输到云端进行分析的数据量。这种方法有效降低了与数据传输、存储和基于云的处理相关的成本。此外，边缘设备可以根据预定义的规则或机器学习模型执行自动化操作。这消除了人工干预和集中式云资源的需要，从而减少了与人工劳动和集中式计算基础设施相关的费用。

3. 与云服务集成

领先的云提供商，如 AWS、Azure 和 GCP，提供了强大的工具来促进边缘计算解决方案的部署。他们的一整套套件支持边缘网关、服务器和云资源的创建与部署，涵盖计算能力、存储能力、网络工具和强大的安全措施。云集成使应用程序能够从任何有互联网连接的地方访问数据和服务，增强了传统总部运营之外的灵活性。此外，通过云连接利用机器学习等强大的分析引擎，可以提高各种边缘计算场景下的运营效率。

4. 低延迟

在自动驾驶汽车、工业自动化和增强现实等快节奏应用中，延迟会显著影响用户体验。边缘计算通过在数据源附近处理数据来应对这一挑战，从而缓解网络拥堵。这实现了实时或近实时的信息交换，而不会影响性能质量。