人们对动态数据处理具有极大的市场需求。许多企业都愈发必须较慢地读取数据、分析数据，以及以数据为依据较慢采取行动，而在网络容量因现在创立的数据量而失灵的情况下，无法构建将全部数据都传输到云端展开实时处理。 但是，如果可以将计算出来和存储云服务伸延到边缘，同时维持云端的简练和经济呢？这种解决方案一般来说被称作边缘计算出来，在数据快速增长和企业对快速反应市场需求的驱动下，边缘计算出来的发展势头正在大大减小。Gartner公司将边缘计算出来列入2018年十大战略技术趋势之一，似乎，更加多的企业期望减少延后，修改数据处理过程，以便尽量地加快速度。
边缘计算出来有时又被称作雾计算出来，正在很快沦为云的补足架构，根据MarketsInsider，到2022年，边缘计算出来市场规模未来将会超过67.2亿美元，然而对于首席信息官们而言，问题是何时对边缘展开投资，以及何时增强其现有的数据中心、公共云和私有云。在各个行业，数据的分解正在推展网络容量的无限大。根据希捷科技赞助商、国际数据公司（IDC）公布的《数据时代2025》研究，如今，企业管理着数据圈中97%以上的数据，到2025年，全部数据的60%将由企业创立。
重新加入云端世界 企业级市场早已充份理解了云的灵活性、规模和可采访性。在数据和处置数据的应用于可以利用架构规模构建集中化的情况下，云的工作效果最差。不过，当数十亿台必须实时处理的设备构成了数据源，必须处置的数据量以多个数量级减少时，只有云是过于的。
云为企业获取了在一个可以随时随地相连的虚拟存储空间中搜集数据的机会。然而，的组织机构更加拒绝完全是立即的对系统分析，意味着依赖现有的比特率是不有可能构建的，在处置十分极大的数据级时，当前的比特率不会容许处置能力。 中央云模型将之后作为企业网络结构的核心根据2017年McAfee报告，93%的公司当前正在用于云服务，截至今年年底，在云方面的开支将占到IT支出的80%。
不过，鉴于更好的首席信息官正必须应付其企业运营部门对动态数据处理的市场需求，云与边缘正在被更加多地因应用于。将云伸延到边缘 边缘计算出来在存储和分析数据时更加附近数据源，更加靠近不受气候掌控的传统集中式数据中心。数据处理和数据存储则在工厂、企业仓库或者自动驾驶汽车等场所中展开。
在分析不道德更加附近数据源的情况下，云端可以权利地处置一些更为艰难的任务，比如将多台边缘设备上的数据展开统合和分析。所有这一切都依赖于在边缘设备上的智能数据存储、数据综合处理和数据管理对于边缘设备而言，安全性维护就是指最初就内置其中的措施，而非可选的组成部分。 边缘合乎商业市场需求吗？ 对于首席数据官而言，他们使用边缘计算出来的不道德将由其特定的商业市场需求所驱动。一些首席数据官甚至不会在OT团队和IT部门之间左右为难OT团队期望边缘计算出来开支可以协助他们将强劲的动态分析实施到厂房车间或供应链技术上，而IT部门则更加偏向于采行慎重的作法。
本质上，使用边缘计算出来或许不会受到企业用于了多少由物联网驱动的设备的影响。对于想使用确实智能的物流体系，或想通过由联网设备所产生的动态数据而提高效率的企业而言，边缘可以增进企业发展。
以上意味着是两个示例。这些应用于必须即时机器智能，而那些想利用它们的首席信息官们无法等候云端来展开处置。 数据从分解方位传输到云服务提供商并回到一般来说必须花费150到200毫秒，而享有附近这些设备的边缘服务器或网关则可以将上述时间延长到2到5毫秒。
如果您的生产业务享有可以自动检查部件质量或产品质量的图像识别系统，这种减少延后在积累之下可以大大提高生产力。因此，在准确的领域对边缘展开投资可以协助企业将确实的动态分析引进其商业活动之中，提高效率，最后提升数据处理的基准。
在我们对动态智能的市场需求减少的同时，边缘计算出来作为云早已在获取和发展的服务的补足与伸延，和平了云端，让云端可以分担新的功能，同时推展企业发展。
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