由于物联网设备的兴起和云服务的扩展，企业对边缘计算的需求也在不断增加。当边缘计算与云技术结合使用时，企业可以提高公司的内部效率和竞争力，并为客户提供更好的服务。虽然一些企业仍然不了解边缘计算以及边缘计算给企业带来的好处，但您读完这篇文章，您就会对此有所了解了。下面让我们带您了解一下边缘计算的五大优势。
1.速度和延迟
处理数据的时间越长，相关性就越低。在自动驾驶汽车的情况下，时间是至关重要的，它收集和需要的大多数数据往往在几秒钟后就失去了作用。有时候，时间的重要性甚至可以细微到毫秒，尤其是在繁忙的道路上。在数字工厂中，毫秒也很重要，因为基于智能的系统会持续监控生产过程的各个方面，以确保数据的一致性。在许多情况下，没有时间在云之间来回传输数据。在设备故障和危险事件等情况下需要对数据进行即时分析。将数据分析限制在创建它的边缘可以消除延迟，从而转化为更快的响应时间。这使您的数据更相关、更有用、更可操作。边缘计算还可以减少企业的总体流量负载，从而提高所有企业应用程序和服务的性能。
2.安全性
当您的所有数据最终都必须通过一个管道提供给云分析器时，依赖于可操作数据的关键业务和运营流程非常容易受到攻击。因此，一次DDoS（分布式拒绝服务）攻击就可以中断一家跨国公司的整个运营。当您将您的数据分析工具分布在企业中时，您也同时分布了风险。虽然可以说边缘计算扩大了潜在黑客的潜在攻击面，但它也减少了对整个组织的影响。另一个固有的事实是，当您传输更少的数据时，可以被拦截的数据就越少。移动计算的普及使企业变得更加脆弱，因为公司设备现在被传输到受保护的企业防火墙之外。当数据在本地进行分析时，它仍然受到本地企业的安全层的保护。边缘计算还可以帮助公司克服本地合规性和隐私法规以及数据主权的问题。
3.成本节约
既然所有数据都不相同，包含的价值也不相同，那么在传输、管理和保护数据时，如何证明在所有数据上花费相同的资金是合理的呢？虽然有些数据对您的运营至关重要，但有些数据几乎是可有可无的。边缘计算允许您从管理角度对数据进行分类。通过在边缘位置保留尽可能多的数据，您可以减少连接所有位置所需的昂贵带宽，并且带宽可以直接转化为货币。边缘计算并不是为了消除对云的需求，而是为了最大化运营成本而优化数据流。边缘计算还有助于在一定程度上减少数据冗余。在边缘创建的数据必须至少暂时存储在那里。当它被发送到云端时，必须再次存储，这就产生了不同程度的冗余。当您减少冗余存储时，您就减少了冗余成本。
4.更高的可靠性
许多物联网包括一些相当偏远的地区，包括农村和不太理想的互联网连接环境。当边缘设备能够在本地存储和处理后续数据时，可靠性就得到了提升。如今，预制微数据中心的构建几乎可以在任何环境中运行。这意味着，间歇性连接的临时中断不会仅仅因为智能设备失去与云的连接就影响它们的运行。此外，每个站点对一次可以传输的数据量都有一些内在的限制。尽管您的带宽需求可能还没有得到测试，但生成数据的指数级增长将在未来将许多企业的带宽基础设施推到极限。
5.可扩展性
尽管这个想法边缘计算提供可扩展性的优势可能看起来与宣传的理论相反，但实际上是有意义的。即使对于云计算架构，在大多数情况下，数据也必须首先转发到位于中央的数据中心。扩展甚至只是修改专用数据中心都是一项昂贵的提议。此外，物联网设备可以与它们的处理和数据管理工具一起部署在边缘，而不是等待位于多个站点的人员协调工作。
