近年来,在科技领域“大数据”这个词一直很流行。苹果和搭载Android随着系统智能手机的出现,数据变得越来越关键。这些海量数据包含了巨大的商机。人们可以从大数据中分析用户的偏好,使自己的操作更加自由流畅。
然而,随着需要处理的数据越来越多,设备对数据的要求也越来越高,仅仅依靠大数据已经不能满足人们对数据分析的需求。因此,在过去的两年里,提出了一个新的概念,并正式进入了今年的视野:边缘数据。
边缘数据的优点是什么?
边缘数据更接近数据生成的设备端,这给边缘数据带来了很多好处。
首先,边缘数据比大数据具有更实时、更快的数据处理能力。数据处理速度更快,因为它减少了从设备到云的传输过程。
第二,边缘数据的成本明显较低。由于边缘数据用于处理一些小数据,因此在数据计算和存储方面具有更大的成本优势。
第三,边缘数据对网络的要求很低。在网络设备越来越多的前提下,网络传输的压力显然越来越大。然而,在边缘数据的计算过程中,很少与云服务器交互,因此不会占用太多的网络带宽。
第四,边缘数据提高了应用程序的效率。当然,这应该与上述三点相结合。边缘数据的数据处理更实时、更快,网络带宽占用率更低,因此效率自然可以提高。
第五,边缘数据计算可以更好地保护用户的隐私。今年,用户隐私问题被多次提及,隐私泄露事件较多。与云计算相比,边缘计算的大部分工作都是在当地完成的,数据不会上传到云中,可以有效避免数据泄露。
目前,亚马逊、微软、微软等公共云巨头已经布局了边缘计算Google。
边缘计算的应用场景是什么?
很明显,边缘计算还处于早期阶段,但这并不妨碍我们通过它的场景落地来探索。
自动驾驶是一个非常适合边缘计算的行业应用。在自动驾驶过程中,会产生大量需要立即计算的数据。此时,将数据传输到云中——进行计算——数据返回设备的过程太慢了。设备端边缘计算可以完美解决这个问题。
另一方面,医疗领域也是一个非常适合边缘计算的行业。事实上,之前出现的智能手镯产品相当于一个数据收集器。当然,当时没有边缘计算技术,所以智能手镯也必须将数据上传到云,这是非常不智能的。
从自动驾驶到医疗行业,边缘计算正逐渐渗透到更多的领域,发挥自己的作用。边缘计算的初衷是让终端拥有它“智慧”,但刚刚开始的边缘计算,能否达到人们的预期,还需要时间来验证。
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来源:A5创业网 作者:大熊