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发布者：上海IT外包来源：http://www.lanmon.net点击数：1019
蓝盟IT小贴士，来喽！
数据是边缘计算策略的核心。 边缘设备收集、分析和存储有关用户及其环境和响应的信息。 其结果是，更多的信息出现在人们的各种设备中，信息片段遍布整个环境。 这就是“小数据传播”。
今后几年，市场的关注点将从大数据扩展到小数据。 大型数据容易控制、管理、分析，存储在中央数据湖中，数据管理者在那里保护数据，少数数据科学家进行了分析。 小数据增长增加了与数据相关的价值和风险。 企业，监督机构，特别是个人，需要准备好小数据的传播。
数据点1 :边缘计算设备(尤其是物联网设备)的数量急剧增加
分析师表示，目前世界上约有2000万台边缘计算设备，这一数字呈指数增长。 例如智能仪表、汽车与可穿戴设备、物联网与边缘计算技术已经遍布各行各业。 农民、医疗器械厂商和厂商不断收集遥测数据的政府、赌场、零售公司对于监视录像的收集也是如此。
数据点2 :这些设备生成的数据量在增加
技术人员和科学家总是想得到更多的数据。 即使现在不能用，他们也希望将来挖掘历史数据的价值。 因此，各设备生成的数据量迅速增加。 与遥测数据相比，视频和音频的数据量更大，分辨率更高。 遥测设备生成更多的数据，这些数据收集得更加频繁。 自动驾驶汽车收集的数据达到25GB /小时，这个数字还在增加。
数据点3 :需要在边缘进行初始处理
边缘计算装置需要在本地进行初始处理，因此成为技术上成熟的计算装置。 如果需要开自动驾驶车或控制起搏器，速度太慢，不能依赖不可靠的网络。 要查明犯罪和环境问题，不能等待中央处理资源。 因此，实时计算是由边缘计算器本身进行的。 结果是小数据传播开来。
数据点4 :机器学习必须在中心进行
边缘计算装置可以执行算法，但是机器学习只能在中心进行。 需要在许多设备之间访问和学习完整的数据集，并且需要在更长的时间内利用更多的计算资源。 边缘计算优化流媒体；中心优化分析、丰富和学习。 这意味着边缘计算需要向中心发送数据。
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