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IT外包网管服务，边缘计算同时带来机遇和不确定性

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对于其他组织来说，边缘纠正算法也是有趣的发展。对于本地处理数据的组织来说，最大的好处之一是由于低延迟，可以更快地做出决策，而无需向云传输太多数据。想想自动驾驶车。必须在不到一秒的时间内决定道路上的黑影是只是路面的变化还是必须避免。为此超低延迟是不可或缺的。

根据数据服务的计费方式，经济上也有吸引力的是将每个数据字节存储在云中而不是返回到云中。请考虑一下马达。

只发送或存储超过带宽的振动信号。因此，人工智能(AI )和机器学习相关用例的需求增高，需要在网络端进行处理。

选择中心环境或分布式环境的最大挑战始终是安全性、支持和维护领域。编织的主要关注点是边缘网络是否成为网络犯罪的后门，网络犯罪可以这样绕过网络安全。这是一个合理的问题，重要的原因是使用智能工具来识别和抵抗边缘攻击，以保护边缘网络。不可或缺的部分是识别、分析和检查所连接的设备。然后必须监视这些设备，检测异常的使用或动作，并在此采取对策。
从组织内的不同角度对IT组织施加压力，使传感器、设备连接或设备之间的通信成为可能。如果来自这些设备的数据对业务非常重要，则必须确保这些数据来自正确的设备，以确保数据可靠。

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