边缘的数据处理有可能通过对传感器数据的实时响应来彻底改变操作。但是，成都小程序开发需要知道如何优化其设备和数据管理，以充分发挥边缘计算和边缘分析的优势。改进边缘处理似乎具有挑战性，但这些技巧可以帮助任何组织入门。
改善边缘数据处理的第一步是专注于在边缘设备上处理正确的数据。边缘分析有很多好处和应用，但可以说最重要的是对物联网传感器信息的快速响应。在边缘处理数据允许更灵活的自动化和物联网功能，即使有限的带宽会成为问题。
但是，组织仍然需要管理来自其边缘设备的数据。当在边缘处理对时间最敏感的数据并将其他所有数据发送到存储或其他数据中心时，边缘分析的效果最佳。这会优先考虑最相关的数据，并允许以最有效的方式使用边缘设备的分析功能。
边缘处理就是消除将信息发送到云或数据中心进行处理所需的时间和带宽。因此，组织应在将数据发送到存储之前立即在边缘优先分析数据。这有几个原因。首先，它是使用边缘处理的最有效和最有效的方法。
除了效率之外，在存储数据之前在边缘分析数据还可以提高数据安全性。随着分析和处理在边缘进行，黑客拦截性能关键信息的机会就会减少。当数据确实被传输到服务器或其他数据存储时，它已经被处理并服务于它的目的。
此外，在边缘分析数据，然后将其发送到服务器，可以让组织在存储备份和灾难恢复信息的位置方面更加灵活。云非常适合恢复——即使它只用于备份，它也能实现比从传统服务器恢复更快、更可靠的自动化灾难恢复。
不幸的是，云并不适合快速处理边缘计算数据。组织可以通过在边缘处理数据然后将其发送到云进行备份和恢复来获得两全其美。
对于成功的自动化操作取决于对传感器信息的反应的情况，边缘处理是完美的解决方案。例如，无人驾驶车辆不能等待数据传输到数据中心进行处理。AI 需要实时对传感器数据做出反应，才能在道路上安全运行。
边缘处理非常适合这些情况。但是，组织可以通过为边缘设备准备响应模型来进一步改进边缘分析，以便在处理数据后使用。
继续上面的例子，假设自动驾驶汽车上的物联网传感器检测到有人在前方过马路。汽车中的边缘设备处理传感器信息并确定车辆路径中是否存在障碍物。预先构建的模型允许汽车的人工智能快速响应这种分析。例如，来自边缘设备的确定可能会激活一个响应模型
告诉汽车刹车接合。
当然，也可能存在信息无法预测反应的情况。在这种情况下，机器学习算法可能有助于增强预先构建的响应模型。人工智能和边缘处理可以协同工作，实时确定对传感器数据的最佳反应。
改善边缘数据处理需要额外的网络安全协议。安全是当今每个企业和组织最关心的问题。这种担忧需要包括边缘设备，以保护边缘处理和依赖它的操作。
对于边缘设备来说，安全性有点像一把双刃剑。一方面，它通过将数据分析保持在靠近收集和使用数据的位置来提高安全性。另一方面，这使得边缘设备对操作和性能至关重要，使其成为网络攻击的高价值目标。研究表明，勒索小程序攻击在 2021年增加了 92.7%，其价值和频率都在增加。黑客可以使用勒索小程序劫持或锁定边缘设备，从本质上冻结依赖它们的关键操作。
因此，加强边缘设备的安全性对于改善边缘数据处理至关重要。组织可以通过多种方式做到这一点。例如，网络分段可以将高安全性网络上的边缘设备与更易受攻击的高流量网络（例如员工在正常工作日使用的网络）隔离开来。
此外，如果电源被恶意切断或由于恶劣天气，边缘设备应该有备用电源。边缘设备还应该定期获得小程序更新，因为它们通常会包括安全增强功能以抵御新出现的威胁。
边缘的数据处理和分析具有提高运营能力和效率的巨大潜力。成都小程序开发通过在边缘处理数据，系统可以更快地响应传感器数据，即使带宽有限。响应模型和强大的边缘设备安全性有助于确保以最佳方式使用边缘处理的数据。通过这些策略，组织可以充分利用其边缘设备。
