大數據使雲服務器變得難以承受
大數據正在滾雪球，隨著時間的推移，全球的雲存儲和其他類似的服務，通常被稱為“雲即服務”（CaaS）或基礎設施即服務（IaaS），正承受著大量複雜數據處理請求的壓力。現在，支持這一事實的是，數據密集型應用程序存在於遠離其連接的數據中心的地方，需要費力地完成它們的請求。此外，技術正以相當快的速度前進，雲服務提供商也在努力跟上技術的步伐。因此，持續的系統更新正在削減雲服務器的總體工作壽命。其中，一個普通web服務器硬件組件的生命週期接近6年，與雲服務器相關的組件生命週期不超過2年。這就是邊緣計算的切入點。在邊緣計算生態系統中，常規web服務器組件的生命週期大約為8年。
用戶的移動和地理分佈越來越多樣化物聯網曾經是任何討論的秘密話題，因為它已經把我們的日常生活方式連接起來了。誠然，我們已經將物聯網與我們的生活和我們的每一口呼吸融合在一起，現在正受到這項技術的監控，但最終，作為物聯網支柱的雲存儲，正在存儲大量的多樣化數據。
此外，物聯網的每個節點不僅要生成數據並將其推送到雲存儲中，還要反向獲取相同數量的數據。此外，企業正在僱用網絡爬蟲和網絡抓取服務，從特定網站或特定社交媒體網站抓取數據，並分析相同的數據，以產生可操作的見解，以設計一個更好的未來。因此，這種無止盡的雙向數據流的效率和數據處理時間在很大程度上取決於兩個重要因素：
首先，來自遠程節點的數據處理請求取決於該節點與數據中心之間的物理距離。
其次，從地理位置分散的地方不斷增加的數據處理請求也使整個過程陷入停滯。
目前，用戶正從地球的每個角落接入大數據雲，這種現有的雲計算效率水平還需要進一步提高，一個地理上分佈的數據平臺，以帶來服務更多用戶的能力為重點。
是時候推進新的邊緣計算了
在這個日新月異的科技世界裡，與任何服務或服務相關的令人垂涎的“基準”水平每天都在被打破，以達到新的高度。一個超越雲計算的新領軍者已經開始潛入市場，它也擁有將傳統雲計算推回到石器時代的潛力。
技術人員已經為下一階段的雲計算創造了一個新名字，那就是“霧計算”。它也被稱為“邊緣計算”。這種新技術背後的主要理念是在服務器核心和遠程、數據密集型應用程序之間建立更好的操作連接，這些應用程序位於最遠點，即位於網絡邊緣。此外，其他主要領域是分佈式數據源的數據分析和知識生成，分佈式數據存儲的檢索和遠程數據採集過程。
邊緣計算的目的和特點從技術上講，邊緣計算或霧計算主要集中於向移動用戶提供增強的雲計算性能的過程。遊戲的主要目標是為使用數據緩存過程的移動網絡應用程序建立一個數據流加速器，並將數據流加速器推給地理位置最遠的用戶。
自2010年以來，電子消費品製造商出貨的智能手機數量超過了功能齊全的筆記本電腦，而這背後的唯一原因是，全球各地的人們都在尋求不受地點和時間限制的自由。現在，每一個web服務都在為現代用戶提供智能移動服務，而現代用戶則被賦予了敏捷性。今天，為了保持更新，我們比以往任何時候都更多地吸收了大量的信息。因此，一個連續的、更大的數據包流正在被交付給用戶，而邊緣計算正在將雲計算推到它需要的水平。下面是邊緣計算的一些專用特性:
縮小數據與用戶之間的差距。
把世界從物聯網帶到萬物聯網。
建立更高水平的地理數據分佈。
使雲更加通用，以便與其他不斷髮展的服務集成。
幫助其他業務垂直行業利用大數據提高效率。
為數據庫管理員提供更好的數據安全方法。
將數據源的實時數據分析變為現實。
處理大數據或類似數據處理解決方案和服務的組織真正迫使加速器接受和使用這項新技術，其背後的唯一原因是，他們希望通過向他們提供豐富的內容來增強用戶體驗。
讓我們考慮一個流行的web服務，它的用戶遍佈全球，並且不斷地從web應用程序中流出大量的數據。因此，為了保持良好的用戶體驗，web應用程序服務提供者並不僅僅依賴於2或3個數據中心。更確切地說，對於一個故障更少的數據傳遞過程，需要更多的數據中心使用這種新的邊緣計算技術，這種技術可以在網絡的邊緣或以其他方式，更接近最終用戶的位置，完成大多數繁重的數據推送工作。
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