边缘计算如何提高可持续性? | 千家视点

如何使用边缘计算提高可持续性?

随着边缘计算越来越受欢迎，在过去几年里不断出现一个问题——如何使用边缘计算来提高可持续性?本文将简要讨论如何使用边缘计算来提高可持续性，以及哪些因素使边缘计算更便宜、更容易。

边缘计算是一种分布式信息技术(IT)体系结构，其中客户端数据处理发生在网络外围尽可能接近原始源的位置。简单地说，这是一个位置的问题。在这里，数据生产发生在传统企业计算中的客户端端点。

例如，考虑用户的计算机。在这种情况下，数据传输通过企业应用程序存储和处理数据的企业LAN，通过WAN（例如互联网）进行。然后将该工作的结果传回客户端端点。对于大多数常见的业务应用程序，这仍然是一种可靠的客户机-服务器计算方法。下面来看看如何使用边缘计算来提高可持续性。

近年来，云计算变得流行起来，许多企业迁移到云平台上。然而，其的快速发展带来了严重的环境风险，这非常令人担忧。

尽管集中式数据中心对当前的云计算基础设施非常重要，但也带来了一个更大的问题。云计算现在的碳足迹比航空业还要多。一个数据中心消耗的电能相当于5万个家庭的用电量。在这种情况下，边缘计算可以帮助提高可持续性。

以下如何使用边缘计算来提高可持续性。边缘计算可以帮助提高可持续性的三个支柱的结果，即:环境、社会和经济。

1、减少能源消耗

边缘计算有助于减少与云之间传输的数据量。还减少了此流量对网络的影响。此外，还降低了云服务提供商(CSPs)的运营成本。这对于高效地使用物联网设备和其他数字转型技术实现工业4.0尤为重要。

以下是边缘计算可用于提高可持续性的一些其他方法：

2、重用现有硬件

在边缘计算中使用(或重用)现有硬件。为了节省资金和减少碳排放，可以使用已经在使用的服务器、交换机、存储和软件。没有必要花时间寻找新技术或构建全新的基础设施。反之，要做的是插入现有硬件，从而通过减少对新硬件生产的需求来提高可持续性。

3、提高弹性和离线工作

这是边缘计算提高可持续性的另一种方式。其允许工业系统离线运行，从而提高弹性。因此，即使无法访问互联网，系统仍然可以正常运行。如果想知道是哪些因素使边缘计算变得更便宜、更容易，这就是其中之一。

4、减少延迟，提供更高效的服务

通过确保所有处理都在本地进行，并且靠近用户居住地，边缘计算可以减少延迟。更短的延迟使得创建更高效的服务成为可能，同时消耗更少的自然资源。故此，可以通过减少浪费和开发更智能的服务来提高可持续性。

5、提高安全性和隐私性

边缘计算提高了数据的安全性和私密性。使用它，可以将数据存储在网络的边缘。其可以帮助防止黑客访问或窃取数据，因为其没有将数据存储在一个中心位置。边缘计算的这一方面通过提高个人数据的安全性来提高社会的可持续性。

6、可扩展性

由于可以根据需要向上或向下扩展边缘计算，因此其能够处理高峰流量时间。边缘计算在硬件和软件方面都是可扩展的。

以下因素使得边缘计算更便宜、更容易:

以下是边缘计算的各种优势:

更低的延迟:边缘处理减少或消除了数据传输。这可以加快对需要低延迟和复杂AI模型的用例的洞察，如全自动驾驶汽车和增强现实。
节省成本:与云计算相比，局域网以更低的成本为企业提供更大的带宽和存储空间。边缘处理的另一个好处是，必须将更少的数据传输到云或数据中心进行额外处理。因此，成本和必须传输的数据量都减少了。
模型准确性:AI依赖于高度精确的模型，特别是对于需要即时操作的边缘用例。降低输入到模型中的数据量，通常可以解决带宽不足的网络问题。减少的图像大小、视频中的跳帧，以及较低的音频采样率都是其结果。当AI模型部署在边缘时，可以使用数据反馈循环来提高其精度，并且可以同时运行多个模型。
更广泛的覆盖范围:对于传统的云计算，互联网连接是必需的。然而，边缘计算可以在没有互联网连接的情况下在本地处理数据。因此，计算现在可以在以前不适合居住或偏远的地方使用。
数据主权:边缘计算使组织能够通过在收集数据的地方处理数据，将所有敏感数据和计算保存在局域网和公司防火墙内。这样，降低了云网络安全攻击的风险，更好地遵守了严格的数据法律。

首先，必须认识到云计算和边缘计算是两种截然不同的、不可替代的技术。

在与集中位置连接较差或没有连接的偏远地区，由于延迟，人们更喜欢边缘计算而不是云计算。边缘计算为这些位置所需的本地存储提供了理想的解决方案，其功能类似于小型数据中心。总而言之，人们可以利用边缘计算的多种优势。

此外，还有助于专业和智能设备的边缘计算。虽然这些设备类似于个人电脑，但其并不是典型的多功能计算设备。这些智能、专业的计算设备以特定的方式对特定的机器做出反应。然而，在一些需要快速响应的领域，这种专业化成为边缘计算的劣势。

综上所述，以上几点可以很好地回答如何使用边缘计算来提高可持续性。边缘计算可以帮助提高可持续性。在技术领域，可持续性有很多好处。如：