边缘计算

　　传统上，所有数据处理都集中发生在企业拥有和运营的数据中心中。消费者和工业物联网设备现在被安装在无人驾驶汽车、无人机、公用仪表、CCTV摄像头、心脏监视器、石油钻塔等。

　　这些设备产生了大量宝贵的数据，这些数据在创建后很快就会失效。当**试图抓住在逃的罪犯，有人心脏骤停，或者行人撞上自动驾驶汽车时，毫秒就成了问题。

　　在这种情况下，将关键数据从物联网设备转移到公共云或数据中心，然后再返回会导致延迟，从而破坏数据收集本身的目的。它们需要在本地或尽可能靠近设备的地方进行分析、AI和处理，从而使数据变得实时可行。

　　这将导致计算领域的巨大转变，数据处理正在从数据中心和公共云转移到位于偏远位置的分布式、独立、自包含的迷你数据中心，更接近特定地区的物联网设备集群。

　　但这并不意味着，在物联网驱动的数字转型方面，云已经过时了。对于随时间提供洞察力的数据，将边缘数据与云中的应用程序统一起来是值得的。它可帮助您聚合和关联跨多个站点的物联网数据和工作流，对它们进行基准测试和相互比较，并了解哪些是高效的或有利可图的。