边缘的数据处理有助于快速应用分析和部署人工智能功能。此外，边缘计算允许无延迟的无缝数据传输，并降低网络带宽和存储需求。
企业采用的技术范围如今有了很大的飞跃。“在更短的时间内取得更大的成就”一直是全球企业所遵循的座右铭。近年来，提高边缘处理能力已经成为一种流行趋势，为自主系统提供了技术基础。因此，企业可以提高效率和产量，员工可以专注于更高价值的工作。
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，数据的分析和处理发生在数据收集点和处理点附近，而不是在数据中心的服务器或云平台中。借助这种新架构，可以访问收集数据的传感器和安全地实时和现场分析数据的边缘服务器。还可以将其他设备连接到网络，例如手机和电脑等。
边缘的数据处理有助于快速应用分析和部署人工智能功能，这很有趣。此外，边缘计算允许无延迟的无缝数据传输，并降低网络带宽和存储需求。
边缘计算的实用性已在全球范围内实现。以下提到的统计数据说明了一切：
- 根据调研机构Gartner公司发布的调查报告，到2022年，企业生成的数据有50%将通过边缘计算在数据中心或云平台之外生成和处理。
- 根据IDC公司发布的《全球边缘支出指南》，到2025年，企业和服务提供商围绕边缘解决方案在软件、硬件和服务上的支出将快速增长，达到约2740亿美元。
边缘计算和云计算的关系
许多人探讨边缘计算是否是云计算的子集，反之亦然。事实上，边缘计算与云计算协同工作，以提供基于每个企业特定的数据收集和分析的可定制解决方案。
事实证明，边缘计算适用于处理实时数据收集和处理的特定工作负载。与此同时，云计算有助于为大规模分析提供集中站点。边缘计算和云计算一起工作以提供有关性能的实时见解，并支持机器学习等项目。
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。
- 激发运营能力。
- 提出了一种成本较低的策略来实现可扩展性。
- 在所有设备上提供更好的性能和安全性。
- 降低带宽以提供更低的传输成本。
边缘计算的优势
- 通过将处理和存储分散到各种设备中来提高安全性。
- 边缘计算提供更高的速度和更低的延迟，以实现更快的数据处理。
- 提供具有成本效益的可扩展性和适应性途径，从而允许企业增强其计算能力。
边缘计算的缺点
- 为了让企业运营业务保持正轨，数据在各个方面都是重中之重。在边缘服务器收集数据和信息时，必须彻底检查合规性和法规。
- 边缘计算的网络架构增加了已知的网络攻击，这样的系统容易受到安全漏洞和恶意软件渗透的影响。
- 随着越来越多的数据在边缘得到保护，需要更多的计算机。因此，必须增加带宽。边缘计算的实现需要网络带宽的平衡。
质量保证(QA)在边缘计算中的重要性如何?
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
- 互连
- 云计算
- 数据同步
质量保证(QA)的价值在验证上述每个组件的功能和进一步测试以确保它们作为集成结构的一部分和谐运行期间可能会很明显。
在边缘组件上执行的一些测试活动是：
- 单元测试
- API测试
- 性能测试
- 数据库测试
- 集成测试
- 安全测试
人们可以进一步了解边缘计算的用例，并观察它在日常工作和生活中的存在，以及这种有趣的计算模式带来的好处。
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