数据是每个成功的业务运营的核心。它提供了深刻的见解，使组织能够进一步改进其业务战略。传统的数据中心不再能够处理每天生成的大量数据。这就是为什么许多组织正在部署边缘计算以在源头本身收集数据的原因。
在边缘计算中，数据在发送到数据中心进行进一步审查之前在源头进行处理。在将少量数据发送到数据中心之前处理少量数据的能力使组织能够克服延迟和带宽问题。边缘计算也被证明是在热带雨林、沙漠、石油钻井平台等困难环境条件下收集数据的有效方法。
为什么边缘计算很重要？
边缘计算能够支持各种各样的计算任务。让我们以自动驾驶汽车为例。交通控制将不得不实时分析大量数据。边缘计算可以帮助完成处理如此海量数据的艰巨任务。
带宽
带宽是指网络在一定时间内可以承载的数据量。组织可以增加带宽限制以满足其要求。然而，这可能会招致巨额投资，从长远来看，这可能会证明有点昂贵。
潜伏
延迟是指数据从一个点到达另一个点所花费的时间。最轻微的延迟都会对决策过程产生巨大影响，阻碍实时响应的能力。在自动驾驶车辆的背景下，后果可能很严重，甚至可能导致生命损失。
拥塞
数十亿人使用他们的设备连接到互联网。这对互联网来说可能有点不堪重负，并且经常会导致拥塞，从而进一步导致中断，从而使互联网完全无法使用。
边缘计算有什么好处？
边缘计算可以帮助克服带宽限制、延迟过长和网络拥塞等问题。除此之外，边缘计算还可用于保护数据免受任何未经授权的第三方访问。
自治
边缘计算可以帮助处理连接和带宽等问题。在困难的环境条件下收集数据的任务可能有点具有挑战性。边缘计算允许用户将少量数据发送到数据中心。这可以显着降低对额外带宽和连接的需求。
数据主权
跨境移动大量数据存在几个安全问题。边缘计算允许用户将数据保持在靠近源头的位置。这意味着您可以依靠您所在国家/地区的现行数据保护法来确保您的数据安全，然后再将其发送到其他司法管辖区的云中。
边缘安全
边缘计算可用于实施额外的安全措施以确保数据安全。数据在传输到数据中心时可以通过加密来保护。边缘计算可用于进一步提高边缘部署的安全性，以防止任何恶意活动。
结论
边缘计算可用于处理带宽和延迟相关问题。在将数据发送到数据中心之前处理少量数据的能力改进了决策过程。组织可以在信息生成的地方分析信息，并在将信息发送到数据中心之前获得实时洞察力。边缘计算还可以在困难的环境条件下协助数据收集过程。流通中的海量数据催生了边缘计算。它是解决与处理大量数据任务和制定策略以进一步提高业务运营绩效相关的问题的理想解决方案。
