尽管有多种好处，但在优化边缘计算的使用方 澳大利亚电话号码数据 面也存在一些挑战，例如
系统复杂性和成本
边缘计算需要与线路和基地一样多的边缘服务器。因此，硬件数量增加，系统可能会变得复杂。由于线路和基地的数量需要硬件，因此初始成本和系统开发成本将增加。
确保人力资源和培训成本
由于边缘计算通常分布在每个地点，因此有时一个人无法集中管理多个终端，尤其是在制造工厂车间出现问题且IT专业知识有限的情况下。结果，培训人员的成本往往会增加。确保现场人员的安全可能是边缘计算运营中最大的问题，这就是为什么选择一个简单、受保护和自主的边缘计算平台至关重要。
数据存储容量
通常，边缘计算机，例如工业 PC，没有很大的内存容量。因此，不可能永久存储所有数据。用于分析的数据通常在一段时间后或将分析结果发送到云服务器后被删除。必须选择要保留哪些数据以及将哪些数据存储在边缘和云中。
边缘计算和云计算用例
正如我们到目前为止所看到的，单独使用云计算和将其 提高潜在客户转化率：您的业务增长路线图 与边缘计算结合使用都有优点和缺点。根据情况和环境，组织必须考虑不同的用例，并决定哪种用例最适合他们。
云计算的合适用例
需要后台操作来提高工作效率和降低成本，但通常不需 要以毫秒为单位的速度。例如，支持销售的文书工作很重要，但不需要以毫秒为单位的实时性能来完成单项任务。在相同的环境中，通过分析累积的数据来提高需求预测的准确性至关重要。在这两种情况下，云计算——它可以存储大量数据并且更具成本效益——是一个切实可行的选择。
边缘计算的合适用例
在生产基地，由于机械的复杂性和制造周期的缩短，对以毫秒为单位的数据处理的需求不断增长。当需要以毫秒为单位进行处理时，延迟的影响更大。使用云计算消除延迟极其困难，并且无法达到所需的处理速度和实时性能水平。
边缘计算适用于需要如此精确的实时性能的情况。通过满足所需的速度，可以实现生产线的自动化并改善制造周期，并且将物联网的使用与高速数据处理相结合，可以带来成本效益。
此外，边缘计算在管理机密数据时至关重要，因为它可以 海地名单 区分哪些数据需要外部传输，哪些数据必须在内部处理，例如机密数据，从而改善网络安全并防止数据泄露。