要充分利用物联网(IoT)的潜力，最根本的是需要实时做出决策，而在解决这个问题的过程中，近年来的讨论已经转向了边缘计算的主题。
在无数联网物联网设备产生的数据被发送到中央云之前，边缘计算将其存储和处理在本地，在网络边缘的分布式微云中，离设备和产生的数据更近。这样就减少了数据流量往返于远程数据中心的需求，从而使其成为支持物联网所需的实时数据交付的理想选择。2020欧洲杯预赛
通过部署机器学习，这一点得到了进一步优化，有效地使边缘计算设备“更智能”，使每一个设备能够使用其处理的特定数据集进行自我训练，进行更有效的分析，以收集边缘可操作的智能。
边缘计算还有助于提高数据驱动的基于云的企业应用程序的效率和效能，并解决当今企业面临的几个问题。由于数据首先由靠近边缘的多个相互连接的微数据中心处理，然后再被发送到云中进行全球级别的额外处理，IT团队可以获得更多的2020欧洲杯预赛应用程序可伸缩性，并享受可能是边缘计算最大的好处——显著减少延迟。
随着企业认识到将计算处理能力、存储和网络推向前沿的效率和好处，这项技术正在迅速获得动力。例如,高通最近仅仅在英特尔之后一周，就推出了一系列边缘计算服务宣布它自己进入空间的入口。
需要保证
随着边缘计算集为越来越多影响我们生活和业务的应用程序提供支撑，确保这些应用程序运行的网络的连通性保持普遍、一致和响应性至关重要。但是，与任何新兴的技术一样，总是会面临一系列新的挑战，处理这些挑战需要在这些应用程序的整个生命周期中完全可见。
除非流量数据在服务交付、操作和业务性能的背景下不断地进行边缘处理、规范化和关联，否则获取应用程序和服务保障的实时洞察力将是一项挑战。
不幸的是，一旦应用边缘计算，这种情况只会变得更加复杂，此时传统的网络监控和保证工具可能不再足以为公司提供他们在这个新环境中需要的窗口。
因此，获得对组织网络及其上运行的应用程序进行全面有效管理所需的洞察力的唯一方法是采用智能数据解决方案，该解决方案将在应用程序生命周期的各个方面保持可见性。
有价值的情报
智能数据是实时的、可扩展的元数据，内含上下文和来自网络流量深度分析的各种其他属性，它提供无限的规模，跨越网络的所有方面，包括物理和虚拟。一旦企业能够实时访问和分析这些数据，它将能够获得有价值的新见解，了解其网络上的应用程序是如何运行的，它们如何与网络交互，以及它们产生的流量模式类型。最终，通过获取智能数据，企业将处于更好的位置，在如何优化应用程序和网络、分配容量以及如何提高性能以提高运营效率方面做出更明智的决定。
此外，智能数据的可见性还可以帮助企业识别网络中的异常情况;可能显示威胁代理和性能问题等问题的重大更改，这些问题可能会潜在地影响数百或数千连接的设备和应用程序的运行。对于依赖网络来支持物联网和业务应用部署的企业来说，这种类型的可操作智能非常重要。
潜在的成功的
边缘计算可能仍处于早期阶段，但其提供的容量、低延迟和可伸缩性的好处代表了不断扩大的物联网和在微云/微数据中心中运行大量工作负载的企业的巨大成功潜力。2020欧洲杯预赛
随着计算越来越接近边缘，提供更快、更高效的服务，如果企业想要最大限度地利用他们的新投资，对这些新面貌、复杂网络的可见性的需求就变得非常清晰。
只有通过使用智能数据解决方案，他们才有能力监控其应用生态系统的广度和深度，并知道一切都是有保障的。