要深入探索边缘计算领域和其他相关主题，需要接受足够的培训，例如数据分析与人工智能硕士提供的培训。该计划提供了培养领导技能和基于数据的决策能力的机会。
什么是边缘计算？
边缘计算是一种计算范式，旨在尽可能靠近数据源（即网络的“边缘”）处理和存储数据，而不是在远程数据中心。
这种分散的方法通过更快地处理信息并实现更快的响应来减少延迟。它在物联网 (IoT)、增强现实、自动驾驶汽车和智能城市等技术中特别有用。该系统通过减少中央数据中心的数据流量负载来优化应用程序性能并提高网络效率。
边缘计算和云计算之间的3个关键区别
尽管我们可以看到许多相似之处，但让我们尝试了解边缘计算和云计算之间的主要区别是什么。
计算资源的位置
在边缘计算中，计算资源位于数据生成位置附近，但在云计算中，计算资源位于远程集中式数据中心，通常距离生成数据的设备很远。
延迟
实现更快的数据处理，从而加快应用程序的响应时间。由于生成数据的设备与处理和存储数据的远程数据中心之间的距离，云计算中的延迟通常会较高。
可扩展性和处理能力
与云计算相比，边缘计算的处理能力通常更加有限，因为计算资源分布在多个外围设备上。
边缘计算的优势
我们不断谈论的这种速度是边缘计算的明显优势，但是，在选择该系统时，它还有更多问题。
我们必须考虑到它的优势与新一代网络的功能和特征相一致，例如 5G 和软件定义网络 (SDN)，旨在提供更高的数据传输速度、容量、灵活性和效率。
减少延迟
正如我们已经看到的，减少延迟可以实现更快 黎巴嫩电报电话号码列表 的响应，这在使用增强现实或物联网等技术时非常有用。
节省带宽
通过在将数据发送到云端之前在网络边缘对其进行处理和过滤，边缘计算减少了通过网络传输的数据量，避免拥塞并节省带宽。
更高的安全性
通过最大限度地减少敏感数据在网络上的暴露来提高安全性。此外，将数据保存在靠近其生成的位置可以减少遭受外部威胁的风险。
资源利用效率
它将处理工作负载分布在网络边缘的设备之间，提高资源使用效率。
可扩展性和灵活性
边缘计算通过在网络边缘的设备之间分配工作负载来实现更高的可扩展性，使您能够快速适应需求变化并根据需要添加处理能力。
边缘计算与数据分析、人工智能有何关系？
正如您所看到的，边缘计算允许数据在靠近生成位置的地方进行处理，从而与数据分析和人工智能密切相关。借助该系统，可以立即做出响应，这对于当前和未来此类技术的发展来说是一个明显的优势。
边缘计算应用实例
让我们深入探讨一下这个系统如何应用于不同的领域以及这样做意味着什么。
自动驾驶汽车
在汽车行业，它用于自动驾驶汽车处理来自实时传感器（例如摄像头和雷达）的数据，并立即做出关键决策。因此，自动驾驶汽车可以安全高效地运行，而无需依赖与云的连接，正如我们所见，云的连接具有更高的延迟。
智慧城市
在智慧城市的背景下，边缘计算能够处理来自分布在整个城市的传感器的数据，例如监控摄像头、环境传感器和交通控制设备。通过该系统，城市能够做出更快、更有效的决策，以优化交通管理、公共安全或能源效率等问题。
未来的互联互通将会发生什么？
预测表明，连接的未来正在朝着5G、物联网 (IoT) 和边缘计算等新兴技术的更大程度融合的方向发展。这将推动更快、更可靠、无处不在的网络，促进日常生活各个方面的智能设备互联。超高速连接将使健康、移动、教育和工业等领域的创新应用成为可能。
