虽然数据已经成为数字时代企业的重要资产，但面对数据量的爆炸式增长，企业也面临着巨大的数据管理挑战。如何利用新技术管理数据，充分发挥数据的价值，已经成为企业努力探索的方向。

随着边缘计算的发展，边缘处理数据、管理数据和分析数据已经成为一种新的趋势。边缘计算比数据中心和云中集中处理数据的方式更接近数据生成端，因为边缘计算将传统的集中式数据处理模型转化为分散的数据处理模式。

数据管理中边缘计算的主要优势

边缘计算与集中式数据处理相比，在数据管理方面具有以下优点：

1)延迟更低，响应能力更高。由于边缘计算在更高速数据生成的位置部署了计算、存储、网络等IT资源，这种分散的结构可以在当地执行数据计算和存储任务。与传统的集中数据处理方法相比，可以更高效地智能处理和管理数据，最大限度地减少数据传输的影响，大大减少延迟，加快关键应用的响应时间。使企业能根据数据实时做出快速决策，引导业务创新转型。

二是部署成本和使用成本较低。与数据中心复杂的结构相比，边缘计算更容易安装和部署，因为设备很少(有些边缘终端设备集成度很高，只有一个手掌大的盒子)。同时，边缘计算可以很好地减少数据传输所需的网络带宽和数据存储需求，从而降低数据管理成本，提高成本效益。此外，边缘计算在运行和维护管理方面也有很大的优势。最终，云计算中心或数据中心不再需要处理大量数据，因为数据在当地进行处理或预处理，从而降低了数据中心的能耗，带来了更好的TCO。

三是可靠性和安全性较高。在可靠性方面，由于边缘计算设备通常部署在网络边缘，即使网络中断，它们也可以继续工作，这增加了数据处理的可靠性，减少了对外部网络的依赖。此外，在边缘计算中，数据主要在当地处理，减少了数据传输到云或其他远程位置的需求，降低了数据泄露的风险，增强了数据的安全性。

4)更灵活，更容易扩展。由于边缘计算可以为不同的应用场景设计相应的边缘设备和边缘服务，因此业务适应性更强，数据管理更灵活。同时，边缘设备比集中数据中心更容易扩展，因此企业可以根据不同的需求快速扩展计算资源 ，从而满足业务发展的需要，满足不同的工作负载和数据量。

利用边缘计算进行数据管理的注意事项

尽管边缘计算在数据管理中起着重要作用，但企业在使用边缘计算时，还应注意以下事项：

1、数据安全和数据隐私：因为边缘计算的设备部署在远端，相比之下，它们更容易受到物理的影响

攻击、物理篡改、未经授权访问或受网络安全威胁影响，为了保证数据的绝对安全，企业必须重点解决边缘计算中设备安全带来的挑战。此外，在边缘设备中进行处理和存储时，需要保证符合法律法规的要求，这就要求企业在整个边缘到云(数据中心)中实施全面的数据跟踪机制，以保证数据的完整性和可追溯性。

2、数据从边缘到中心的排列：为了保证分布式数据存储的一致性和一致性，在边缘计算环境中进行有效的数据管理需要对边缘设备和集中存储之间的数据移动进行无缝的排列，企业需要开发复杂的数据同步机制、边缘缓存策略和数据复制协议。同时，为了优化边缘范围内的数据放置、保留和归档过程，还需要采用自动化数据生命周期管理解决方案。

3、边缘原生数据处理与分析：在构建边缘计算解决方案时，必须构建边缘数据管理框架采用边缘原生处理技术，包括轻量级机器学习模型、边缘数据库和流处理引擎，以充分利用边缘生成数据的潜力。只有这样，边缘设备才能独立分析和处理数据，实现更高的运行效率和创新敏捷性。

最后，边缘计算的数据管理解决方案虽然有很多优势，但并不能完全取代集中基础设施的数据管理解决方案。因此，建议企业采用混合架构，将边缘计算与云计算和本地计算相结合，才能真正做好数据管理。

数据管理中边缘计算的落地应用场景

边缘计算因其延迟低、可靠性高、成本效益高、可扩展性和数据管理中的灵活性而被广泛应用于工业制造、医疗卫生、城市管理等多种应用场景。

在工业制造领域，通过边缘计算，可以快速发现异常，分析处理设备的生产过程和状态，提高生产效率和质量。此外，通过边缘分析数据，可以实时监控设备的运行状态，预测和预警设备故障，实现设备的智能维护和故障预防。

此外，边缘计算可以根据市场需求和资源情况，实时获取生产数据和订单信息，灵活调整生产计划和资源分配。通过实时跟踪物料的运输和储存，优化物流路径和储存管理，提高物流效率和准确性。

在城市管理领域，交通摄像头的流媒体和传感器的数据可以通过安装在十字路口的边缘设备实时监控即时交通流量，调整交通信号灯，减少城市拥堵。此外，通过实时监控高清摄像头拍摄的非法取证、路况监控等数据，可以更好地识别违法行为，大大优化交通秩序管理，提高交通效率。

在医疗领域，边缘计算不仅可以用来实时监测患者的状态，自动诊断疾病，提供准确的治疗方案，还可以共享医院与政府部门、医药公司、药店等多个节点的数据，共享流感症状、实时感染人数、治疗费用等信息，帮助政府快速提高相关地区的流感警戒水平，采取措施控制流感的传播。

实际上，边缘计算已广泛应用于千行百业，通过实时数据处理和网络边缘本地决策，实现了较低的延迟和较高的响应能力。

写在最后：

边缘计算正在改变数据管理的方式，使企业能够更好地利用数据，挖掘数据价值。为此，企业必须重新思考数据处理、存储和治理方法，通过积极拥抱边缘计算，采用分散特性和敏捷的数据管理策略，从而充分利用边缘生成数据的潜力，改进数字经济时代的数据管理策略。