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調研機構Gartner公司將邊緣計算定義為便于在數據生成源或其附近進行數據處理的一種解決方案。而隨著企業將其業務轉向邊緣計算以支持其擴展和數字轉型計劃，邊緣計算正在迅速普及。

什么是邊緣數據中心

行業專家表示，邊緣計算運動與IT趨勢的周期性特征相似。從最初的集中式大型機轉向采用客戶端-服務器網絡的分散方式。而公共云的迅速崛起將計算轉向集中式方法，近年來混合云部署的普及使得其轉向分散模式。

通過邊緣計算，IT基礎設施被轉移到邊緣數據中心設施中，這些專用設施位于企業內部部署的數據中心或靠近最終用戶的位置。邊緣數據中心旨在補充現有的公共云或托管部署，提供了這兩者都不具備的優勢。

邊緣部署不是由設施的大小或硬件數量定義的，而是由最終用戶的接近度或要處理的數據源定義的。正是由于這種接近性，才實現了邊緣計算的核心優勢，即它能夠支持需要大量帶寬、需要快速響應時間、對延遲敏感或三者結合的應用程序。

績效與合規性

隨著越來越多的數據主權和旨在保護全球數據隱私法規的推動和發展，很多企業發現保持數據近在咫尺的能力非常有用。畢竟，邊緣數據中心的理想定位是通過物理接近來滿足這些要求，同時仍然滿足其組織的IT要求。

至關重要的是，與托管部署或公共云相比，邊緣數據中心的網絡性能要少得多。這是因為數據通常通過專用的高帶寬網絡傳輸，如果有必要的話，可以輕松快速地擴展。實際上，有些甚至可能通過直接銅纜或光纖布線連接到同一局域網（LAN）。

消除傳統上與廣域連接相關的延遲和連接問題也可以提高可靠性。這有助于企業應用程序的正常運行，確保組織內保持生產力。

邊緣計算的機會

組織使用邊緣數據中心的方式有哪些？其用例數量仍在增加，但常見的包括支持高級物聯網（IoT）設備和增強現實（AR）應用程序。

例如，零售商可以利用增強現實（AR）來改善客戶體驗，其方法是創建可幫助客戶找到商店周圍的應用程序，通過網絡智能鏡子在沒有更衣室的情況下試穿衣服，或者進行個性化促銷，并提供利用其歷史購買和個人品味的服務。

在制造行業中，人工智能（AI）可用于維護成本高昂的機器設備，降低長期維護成本，并顯著降低故障風險。在其他地方，物聯網傳感器的原始輸入也可用于質量控制（QC）或減少浪費。

為了促進快速部署，現代邊緣數據中心可作為一種預先測試和獨立的“微型數據中心”。