边缘计算有效助力大数据分离。

边缘计算正在增加“新潮”。这种能够使计算和解决网络资源更接近验证数据的专业技术削弱了内部结构数据核心的相关性，并迅速发展。Gartner目前，约10%的企业数据应在集中数据核心或云之外建立和处理。到2025年，这一数据将上升到75%。

虽然边缘目前是你基础设施建设不可或缺的一部分，但它可以科学地预测和分析，它将接管越来越多的行业数据处理和交付功能，它将保证这一点在你从未预测过数据解决的领域。

边缘计算将无处不在,甚至大型农场升级的边缘计算水平使该技术能够应用于更广泛的领域,这些行业位于偏远地区，无法进入或只是风险标准。这也是自动化技术、工业机械手和物联网的关键竞争优势之一确保人类安全。

农业是边缘计算最有前途的应用之一。农民利用边缘技术检测自来水和动物活动，明确施肥地点和肥料量，检查土壤质量，检测作物生长发育。大型拖拉机及其覆盖领域的传感器可以成为边缘互联网的一部分。

过度考虑顶级数据可以提供核心竞争力，边缘计算越来越智能，它可能过滤掉的噪音越多，中间网络交换机必须处理和选择以获得使用价值。

这一优势可以为梅赛德斯奔驰奔驰-AMG新加坡国家石油公司f运输队给予核心竞争力。每辆车的数百个传感器收集相关性能的即时数据——每场比赛的数量TB数据。这有利于他们维护跑车，确保驾驶员的安全，并制定比赛计划。但是，如何清除使用价值相对较低的监控呢？ms当它很可能代表结果时，精英团队期待安排更智能的传感器，并在边缘实施额外的解决方案，为技术工程师提供更重要的数据。

它反映了改进和性能监管不仅是一级方程式，也是其他业务流程的前沿。

边缘越来越多“模糊不清”，就像一个专业术语“雾计算”这就是所暗示的，“边缘的边缘”。这个概念类似于边缘计算。它移到边缘解决方案，但它走得更远，因为它不依赖云，而是在边缘进行更多的计算、存储和通信。传统上，边缘计算一直致力于将无用的数据与有意义的数据分离。

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