边缘计算：实施、优势和劣势
边缘的数据处理有助于快速应用分析和部署人工智能能力，实现无延迟的数据无缝传输。
目前，企业技术的范围已经有了很大的飞跃。在更短的时间内实现更多的目标 "的竞赛已经成为全球许多组织遵循的座右铭。增加边缘的处理能力已成为近年来的一个流行趋势，为自主系统提供了基础。因此，企业可以提高效率和产量，而员工可以专注于更高价值的工作。
你对边缘计算了解多少？
边缘计算是一种分布式/网络计算策略，其处理过程在收集和处理数据的地点附近进行，而不是在集中式服务器或云中。有了这种新的架构，你可以接触到收集数据的传感器和实时、现场安全分析数据的边缘服务器。你也可以将其他设备连接到网络上，如手机、电脑等。
边缘的数据处理有助于快速应用分析和部署人工智能能力，这一点很有意思。此外， 边缘计算可以实现数据的无缝传输，没有延迟，降低网络带宽和存储需求。
边缘计算的有用性已经在全球范围内实现。下面提到的统计数据说明了这一切：
- 根据Gartner的报告，到2022年，50%的企业产生的数据将通过边缘计算在集中式云数据中心之外产生和处理。
- 根据IDC的全球边缘支出指南，到2025年，企业和服务提供商在围绕边缘解决方案的软件、硬件和服务方面的支出将迅速扩大，达到约2740亿美元。
边缘计算及与云的关系
许多人质疑边缘计算是否是 云计算的一个子集，或者反之亦然。事实是，边缘计算与云计算协同工作，提供一个可定制的解决方案，建立在每个企业特定的数据收集和分析基础上。
事实证明，在处理实时数据收集和处理的特定工作负载方面，边缘是合适的。同时，云有助于为大规模分析提供一个集中的站点。他们一起工作，提供关于性能的实时洞察力，并启用机器学习等项目。
为什么边缘计算越来越受欢迎？
- 支持所有业务流程的自动化
- 激励了运营能力
- 为实现可扩展性提出了一个成本较低的策略
- 在所有设备上有更好的性能和安全性
- 降低带宽以提供低传输成本
边缘计算的优势
- 通过将处理和存储分散到各种设备上，提高安全性
- 边缘计算提供更好的速度和更低的延迟，允许更快的数据处理
- 为可扩展性和适应性提供了一条具有成本效益的途径，从而使企业能够增强其计算能力
边缘计算的劣势
- 对于一个企业来说，要想保持在正轨上，数据是各种方式中的王者。当数据/信息被收集在边缘服务器上时，彻底检查合规性和法规变得非常必要。
- 边缘计算的网络化架构增加了已知的攻击。这样的系统很容易受到安全缺陷和恶意软件渗透的影响。
- 随着更多的数据在边缘得到保障，需要更多的计算机。因此，必须增加带宽。边缘计算的实施需要平衡网络带宽。
QA在边缘计算中是如何关键的？
边缘计算的分层架构涉及许多相互依赖的组件。这包括：
- 边缘软件
- 边缘硬件
- 边缘网关
- 互联
- 云计算
- 数据同步
质量保证（QA）的价值在对上述每个组件的功能进行认证和进一步测试时可能很明显，以确保它们作为集成结构的一部分和谐地运行。
对边缘组件进行的一些测试活动有：
你可以进一步清楚地了解边缘计算的使用案例，观察它在我们日常生活中的存在，以及这种耐人寻味的计算模式的天才。
