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本文摘要:人们对动态数据处理有很大的市场需求。许多公司读取和分析数据、根据数据库采取行动很慢,但如果网络容量因当前建立的数据量而无法正常工作,则无法将所有数据传输到云进行实时处理。但是,如果您可以在将计算和存储云服务扩展到边缘的同时保持云的简单性和经济性呢? 这些解决方案通常被称为边缘计算,由于数据的快速增长和企业的快速市场需求的响应,边缘计算的发展趋势大幅下降。

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人们对动态数据处理有很大的市场需求。许多公司读取和分析数据、根据数据库采取行动很慢,但如果网络容量因当前建立的数据量而无法正常工作,则无法将所有数据传输到云进行实时处理。但是,如果您可以在将计算和存储云服务扩展到边缘的同时保持云的简单性和经济性呢? 这些解决方案通常被称为边缘计算,由于数据的快速增长和企业的快速市场需求的响应,边缘计算的发展趋势大幅下降。Gartner公司似乎希望将边缘计算纳入2018年十大战略技术趋势之一,以减少更多的企业延迟,修正数据处理过程,尽可能加快速度。

边缘计算又称为雾计算,很快成为云的补充结构。根据MarketsInsider的计算,到2022年市场规模将超过67.2亿美元,但对CIO来说,投资边缘的时间和加强现有数据中心、公共云和私有云的时间是个问题。在各行各业,数据分解推动了网络容量的无限大。

根据希捷科技赞助商国际数据公司(IDC )发表的《数据时代2025》研究,现在企业管理着数据圈97%以上的数据,到2025年,全部数据的60%将由企业设立。重新进入云世界企业级市场充分理解云的灵活性、规模和可采访性。如果数据和处置数据的应用可以利用体系结构的规模构建集中化,云的工作效果最差。

但是,如果需要数十亿台实时处理的设备构成数据源,需要处理的数据量以多位数减少,则只有云过剩。云为企业提供了在随时随地连接的虚拟存储空间中收集数据的机会。然而,其他组织不能完全拒绝即时的系统分析,这意味着根据现有的比特率是不可能的,并且在处理非常大的数据级别时,当前的比特率是不允许处理能力的。

中央云模型随后根据企业网络结构核心2017年McAfee的报告,93%的企业现在用于云服务,到今年年底,云方面的支出将占IT支出的80%。但是,考虑到更好的CIO必须满足企业运营部门对动态数据处理的市场需求,云和边缘受到了更多的应对。将云延伸到边缘,在保存和分析数据时计算更近的数据源,使其更接近不受气候控制的传统集中化数据中心。

数据处理和数据存储在工厂、企业仓库或自动驾驶车等场所展开。在分析更近的不道德数据源时,云可以有权处理更困难的任务,例如整合和分析多个边缘设备上的数据。

所有这些都依赖于边缘设备上的智能数据存储、数据集成处理和数据管理,边缘是否符合商业市场的需要? 对首席数据官来说,他们用边缘计算的不道德是由其特定商业市场的需要推动的。一些首席数据官不希望在OT团队和IT部门之间有困难的OT团队计算有助于对现场和供应链技术实施强动态分析的支出,但IT部门偏向于采用谨慎的做法。本质上,使用边缘进行计算可能不受企业使用了多少由物联网驱动的设备的影响。

对于想使用可靠智能的物流系统或者通过从网络设备生成的动态数据来提高效率的企业来说,边缘可以促进企业的发展。以上意味着是两个例子。这些应用程序需要即时计算机的智能化,但想利用的CIO不能等待云处理。数据从分解方位传输到云服务提供商,通常需要150~200毫秒,但使用附近这些设备的边缘服务器和网关可以将这些时间延长到2~5毫秒。

如果生产业务中有能自动检查零件质量和产品质量的图像识别系统,这个减少的延迟就能在积累的情况下大幅度提高生产效率。因此,在正确的领域投资边缘有助于企业在业务活动中引入可靠的动态分析,提高效率,最终提高数据处理的标准。

在我们对动态智能的市场需求减少的同时,边缘计作为云计算已经获得和发展的服务的补充和增长,使云和平,云分担新功能,同时推动企业的发展。


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