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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?
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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?

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。

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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。

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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。

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