4个最适合运用边缘计算的场景

互联网不断的发展，日益增长的用户和物联网设备生成的大量数据，都让网络工作逐渐意识到，云计算已经不能再快速“服务”这么庞大的数据，但他们发现靠近边缘的实时数据可以依靠边缘设备进行计算，这样不仅可以提高效率和洞察力，也可以改善业务成果。

特别是在与其他技术结合使用时，边缘计算还提供了提供更好的安全性和隐私性的可能性。而在以下这几个场景中体现边缘计算的特点。

媒体：顶级媒体服务越来越依赖边缘计算来增强其直播和点播流。媒体服务不仅需要保证视频流的低延迟，高性能体验，还需要保证从广告到交互功能的大量附加功能，这些都是大规模的。这些功能中许多功能的大部分计算都可以在最终用户设备上进行，因此无需将所有数据发送回中央服务器进行处理。

农业：随着企业创建更多方式收集有关农场和工厂绩效的数据，农业严重依赖于边缘计算。无人机飞越，低功率传感器到智能机械会产生大量数据。他们需要快速，可扩展的系统来处理和分析流入的数据并创建新数据。具有数以万计的传感器监视农场性能（湿度，温度，用水）的农场无需将每个新读数发送回中央管理员。如果读数位于所需位置，则无需传输该数据。

远程：边缘计算是分层体系结构的关键组成部分。它被设计为靠近数据源，并允许在低延迟设计中与应用程序直接交互。该接近允许直接向最终用户数据的部署，推动更好的，更多的经验。在当今始终在线的远程文化中，实时的附近数据访问和应用程序部署是维持成功的人际关系的关键。

医疗：边缘计算用于为各种行业的最终用户提供更快，更安全的数字体验。边缘数据可改善从视频下载到AI或机器学习，再到将医疗数据更快地交到医生手中的一切体验。