邊緣計算如何改變數(shù)據(jù)管理

　　在當今的數(shù)字環(huán)境中模樣，數(shù)據(jù)常常被譽為新石油，邊緣計算的興起成為一股變革力量顯示，重塑了我們管理和利用數(shù)據(jù)的方式善於監督。 邊緣計算標志著從傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)處理模式向分散式方法的重大轉(zhuǎn)變，使計算和數(shù)據(jù)存儲更接近數(shù)據(jù)生成的源頭豐富內涵。 隨著這項技術(shù)的發(fā)展勢頭強勁數據，探索它將如何影響數(shù)據(jù)管理策略勢在必行。

　　了解邊緣計算

　　簡而言之就能壓製，邊緣計算涉及在生成數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)邊緣附近處理數(shù)據(jù)邁出了重要的一步，而不是依賴集中式數(shù)據(jù)處理倉庫或云。 這種方法顯著減少了延遲業務指導，增強了實時處理能力新品技，并緩解了帶寬限制。 它非常適合需要快速響應(yīng)時間的應(yīng)用創造性，例如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備保持穩定、自動駕駛車輛和智能傳感器。

　　邊緣計算的一些關(guān)鍵特征如下：

　　1.靠近數(shù)據(jù)生成：邊緣計算包括將計算資源(例如服務(wù)器能力、存儲和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備)部署在更靠近數(shù)據(jù)生成的地方。

　　2.去中心化架構(gòu)：與傳統(tǒng)云計算不同，邊緣計算遵循去中心化架構(gòu)長足發展。 邊緣設(shè)備(包括路由器紮實做、網(wǎng)關(guān)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備)在本地執(zhí)行計算和數(shù)據(jù)存儲任務(wù)，而無需嚴重依賴與集中式服務(wù)器的連接規模設備。

　　3.可擴展性和靈活性：邊緣計算比傳統(tǒng)云計算模型提供了更大的可擴展性和靈活性支撐作用。 組織可以根據(jù)需要添加或刪除邊緣設(shè)備來快速擴展其邊緣基礎(chǔ)設(shè)施。

　　4.邊緣智能和分析：邊緣計算使邊緣設(shè)備能夠在本地執(zhí)行智能處理和分析任務(wù)至關重要，而無需與集中服務(wù)器進行持續(xù)通信實力增強。

　　5.混合邊緣云架構(gòu)：雖然邊緣計算提供了許多好處，但它并不能完全取代集中式云基礎(chǔ)設(shè)施的需求擴大公共數據。 相反，組織越來越多地采用混合邊緣云架構(gòu)，結(jié)合邊緣計算和云計算的優(yōu)勢設計標準。

　　6.安全和隱私考慮：邊緣計算帶來了組織必須解決的獨特安全和隱私挑戰(zhàn)深度。 這些挑戰(zhàn)涉及數(shù)據(jù)的完整性和機密性。 由于邊緣設(shè)備通常部署在物理脆弱或不受控制的環(huán)境中經過，因此更容易受到物理篡改帶來全新智能、未經(jīng)授權(quán)的訪問或網(wǎng)絡(luò)安全威脅。

　　讓我們看看這些功能如何影響數(shù)據(jù)管理策略。

　　對數(shù)據(jù)管理的影響

　　1. 減少延遲并提高響應(yīng)能力

　　邊緣計算使計算資源更接近最終用戶和設(shè)備自主研發，最大限度地縮短數(shù)據(jù)傳輸所需的距離實際需求。 因此，延遲大大減少發展成就，從而加快了關(guān)鍵應(yīng)用程序的響應(yīng)時間。 數(shù)據(jù)集成工具必須通過優(yōu)先考慮邊緣的實時分析和決策能力來適應(yīng)這種轉(zhuǎn)變建議，從而使組織能夠利用時間敏感的見解優勢，而不必僅僅依賴集中式數(shù)據(jù)處理。

　　2. 可擴展性和靈活性

　　邊緣計算使組織能夠動態(tài)擴展其基礎(chǔ)設(shè)施，跨邊緣設(shè)備分配計算工作負載品率。 這種可擴展性和靈活性需要敏捷的數(shù)據(jù)管理框架將邊緣數(shù)據(jù)與集中存儲庫無縫集成。 結(jié)合邊緣和云資源推進高水平，混合數(shù)據(jù)管理方法將變得越來越普遍開展面對面，使組織能夠有效地平衡性能、成本和數(shù)據(jù)治理要求不斷發展。

　　3. 數(shù)據(jù)治理與合規(guī)性

　　隨著數(shù)據(jù)在分布式邊緣基礎(chǔ)設(shè)施上進行處理和存儲便利性，確保遵守法規(guī)要求和維護數(shù)據(jù)治理變得更加復雜。 數(shù)據(jù)管理策略必須包含強大的安全措施非常重要，以保護邊緣的敏感信息實事求是。 此外，組織必須實施全面的數(shù)據(jù)沿襲跟蹤機制行動力，以維護整個邊緣到云連續(xù)體的數(shù)據(jù)完整性和可追溯性結構。

　　4. 邊到云的數(shù)據(jù)編排

　　邊緣計算環(huán)境中的有效數(shù)據(jù)管理需要無縫編排邊緣設(shè)備和集中式云存儲庫之間的數(shù)據(jù)移動。 這需要開發(fā)復雜的數(shù)據(jù)同步機制落到實處、邊緣緩存策略和數(shù)據(jù)復制協(xié)議雙向互動，以確保分布式數(shù)據(jù)存儲之間的一致性和連貫性。 自動化數(shù)據(jù)生命周期管理解決方案對于優(yōu)化邊緣云范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)放置新創新即將到來、保留和歸檔流程至關(guān)重要生產效率。

　　5. 邊緣原生數(shù)據(jù)處理和分析

　　邊緣計算開啟了直接在邊緣執(zhí)行數(shù)據(jù)處理和分析的新可能性，最大限度地減少對集中式云資源生成洞察的依賴創新能力。 數(shù)據(jù)管理框架必須采用邊緣原生處理技術(shù)至關重要，包括輕量級機器學習模型、邊緣數(shù)據(jù)庫和流處理引擎發展，以充分利用邊緣生成數(shù)據(jù)的潛力改進措施。 通過使邊緣設(shè)備能夠自主分析數(shù)據(jù)并采取行動，組織可以實現(xiàn)更高的運營效率和創(chuàng)新敏捷性效果。

　　邊緣計算實際應(yīng)用：智能交通管理系統(tǒng)

　　在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)處理模型中發展的關鍵，智能交通管理系統(tǒng)可能依賴于將整個城市部署的眾多傳感器的數(shù)據(jù)發(fā)送到集中式云服務(wù)器進行分析。 此過程涉及通過網(wǎng)絡(luò)傳輸大量數(shù)據(jù)，從而導致延遲問題以及對交通事件或擁塞的延遲響應(yīng)有所應。

　　然而道路，邊緣計算使處理能力更接近數(shù)據(jù)生成源，例如交通攝像頭今年、嵌入道路的傳感器和交通信號燈空間廣闊。 在這種情況下：

　　1.實時數(shù)據(jù)處理：安裝在十字路口的邊緣設(shè)備實時分析來自交通攝像頭的流視頻源和來自傳感器的數(shù)據(jù)。 這種即時分析使系統(tǒng)能夠在發(fā)生事故或擁堵等異常情況時進行檢測真諦所在。

　　2.本地化決策：邊緣設(shè)備可以根據(jù)收集的數(shù)據(jù)自主做出本地化決策研學體驗。 例如，具有邊緣計算的交通燈可以動態(tài)調(diào)整其信號時序提供深度撮合服務。 這可以優(yōu)化交通流量以響應(yīng)不斷變化的條件深刻內涵。

　　3.減少延遲：通過在邊緣本地處理數(shù)據(jù)。 該系統(tǒng)顯著減少了檢測和響應(yīng)交通事件所需的時間最為突出。 這種低延遲方法提高了整體響應(yīng)能力逐步改善，從而使交通流更加順暢并減少擁堵。

　　4.帶寬優(yōu)化：邊緣計算最大限度地減少了將大量原始數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒敕?wù)器進行處理的需要。 相反落實落細，只有相關(guān)見解或聚合數(shù)據(jù)才會發(fā)送到云端進行進一步分析。 這可以優(yōu)化帶寬使用并減少網(wǎng)絡(luò)擁塞事關全面。

　　因此交流等，邊緣計算通過允許在網(wǎng)絡(luò)邊緣進行實時數(shù)據(jù)處理和本地決策，徹底改變了智能流量管理與時俱進。 通過利用邊緣設(shè)備與數(shù)據(jù)源的接近性應用，系統(tǒng)可以降低延遲并提高響應(yīng)能力。 這可以更有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源更優質，最終提高智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施的有效性成就。

　　結(jié)論

　　邊緣計算的興起預(yù)示著數(shù)據(jù)管理的變革時代。 它要求組織通過接受邊緣計算的去中心化性質(zhì)并采用敏捷的數(shù)據(jù)管理策略來重新思考其數(shù)據(jù)處理項目、存儲和治理方法相對開放。 組織可以充分利用邊緣生成數(shù)據(jù)的潛力來改進數(shù)字經(jīng)濟中的數(shù)據(jù)管理策略。

　　來源：千家網(wǎng)