在智能技术时代，家庭变得比以往更加互联和智能化。智能灯、恒温器、门铃和语音助手等设备已成为日常生活中的常见配置。然而，随着这些设备数量的增加，它们产生的数据的复杂性和体量也在增加。这时，边缘计算就变得至关重要，它通过在数据源附近进行数据处理，而不是完全依赖云计算，为现代智能家居提供了一种强大的解决方案。
边缘计算增强了安全性，过滤来自本地物联网设备的数据，并仅将有价值的业务信息发送到云端进行进一步处理和存储，从而减少了延迟并提高了物联网设备网络的可靠性。使用边缘计算，组织可以有效地管理其物联网数据。
边缘计算对行业的影响是巨大且深远的，且其还有助于发现联网设备产生的大量隐藏数据的潜力。这将释放新的商机，提高运营效率，并为客户提供更快、更可靠、可扩展和一致的体验。最好的边缘计算模型可以通过本地分析数据来帮助提高性能。此外，边缘计算创新可以保持工作负载，帮助维护隐私，并遵守数据驻留法律法规。
应用和受益于数字孪生技术以及更广泛的边缘计算需要跨多种技术的行业专业知识和深厚的技术技能。企业还必须考虑边缘计算在其可持续发展目标中的作用以及如何最大限度地发挥其潜力。技术专家可以帮助企业解决这些问题并管理繁重的工作，以便企业能够充分利用其边缘投资。
考虑人工智能使用的边缘资源的管理。虽然与其他形式的边缘计算相比，人工智能本身并不需要不同的管理实践，但为边缘和人工智能选择一个专门的平台可能需要不同的管理实践和工具。
云计算数据存储在云端数据中心，需要保证云端的安全性。这涉及数据的加密、访问控制、备份恢复等多个方面。而边缘计算通过在设备端进行数据处理，保护了数据隐私和安全性。因为数据在本地或邻近设备上进行处理，减少了敏感数据的传输，从而降低了数据泄露的风险。
边缘计算的兴起预示着数据管理的变革时代。 它要求组织通过接受边缘计算的去中心化性质并采用敏捷的数据管理策略来重新思考其数据处理、存储和治理方法。 组织可以充分利用边缘生成数据的潜力来改进数字经济中的数据管理策略。
随着我们向智能边缘设备迈进，人工智能、边缘计算和边缘数据库管理的融合将成为预示快速、实时和安全解决方案时代的核心。展望未来，组织可以专注于实施复杂的边缘策略，以高效、安全地管理人工智能工作负载并简化业务中数据的使用。
由智能中央实体控制的自主机器舰队的概念可能类似于反乌托邦科幻小说故事。因此，与涉及人工智能的任何事情一样，需要施加行为参数。在不远的将来，自动化边缘设备完全有可能具有相互学习的能力。这将使其有能力代表我们做出越来越明智的决策，这将对行业和社会产生变革性影响。
边缘计算不会取代集中式服务器和云计算的需求。相反，其将与这些元素结合起来创建一个超级连接的世界。专家预计，计算能力将继续在边缘和核心之间划分，个别用例以及连接性、成本和延迟考虑因素决定何时应使用边缘计算，而不是集中计算资源。
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