大数据不好用，边缘计算来相救，这个行业怎么样？

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