虽然数据已经成为数字时代企业重要的资产，但面对爆炸式增长的数据量，企业也面临着巨大的数据管理挑战。如何利用新技术管好、用好数据，发挥数据的价值，成为企业努力探索的方向。

随着边缘计算的发展，在边缘处理数据、管理数据、分析数据，已经成为新的趋势。由于边缘计算将传统的集中式数据处理模型变成分散式的数据处理方式，这就使得数据的计算和存储方式更加接近于数据生成端，与在数据中心和云中集中处理数据的方式相比，边缘计算有着更多的优势。

边缘计算在数据管理中的主要优势

与集中式数据处理方式相比，边缘计算在数据管理方面主要有以下优势：

1）更低地延迟和更高的响应能力。由于边缘计算将计算、存储、网络等IT资源部署在更高速数据生成的位置，这种去中心化的架构能够在本地执行数据的计算和存储任务，与传统集中式的数据处理方式相比，能够更加高效的对数据进行智能处理和管理，最大限度地减少了数据传输的影响，能够大幅降低延迟，加速关键应用程序的响应时间，使得企业能够实时依据数据进行快速决策，指导业务创新转型。

2）更低地部署成本和使用成本。与数据中心复杂的架构相比，边缘计算由于设备少（有些边缘终端设备集成度非常高，仅仅有巴掌大的一个盒子），安装部署更加简单。与此同时，边缘计算很好地减少了数据传输所需要的网络带宽和数据存储的需求，这也降低了数据管理的成本，提高了成本效益。除此之外，在运维管理方面，边缘计算也有着很大的优势。最后，由于数据在本地进行处理或预处理，云计算中心或数据中心将不再需要处理海量的数据，从而降低了数据中心的能耗，带来了更好的TCO。

3）更高的可靠性和安全性。在可靠性方面，由于边缘计算设备通常部署在网络边缘，即使在网络中断的情况下，它们也能够继续工作，这就增加了数据处理的可靠性，并降低了对外部网络的依赖。此外，在边缘计算中，数据主要在本地进行处理，减少了数据传输到云端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）更加灵活与更易扩展。由于边缘计算可以针对不同的应用场景设计相对应的边缘设备和边缘服务，业务适应性更强，数据管理也更加灵活。同时，与集中式数据中心相比，边缘设备更易于扩展，因此企业可以根据不同需求快速扩展计算资源 ，以此适应不同的工作负载和数据量，满足业务发展需求。

利用边缘计算进行数据管理的注意事项

虽然边缘计算在数据管理中发挥着重要的作用，但是企业在利用边缘计算时，还应该注意以下事宜：

1、数据安全和数据隐私：由于边缘计算的设备部署在远端，相比之下它们更加容易受到物理

攻击、物理篡改、未经授权的访问或受到网络安全威胁的影响，因此企业在边缘计算时必须重点解决设备安全所带来的挑战，以便于确保数据的绝对安全。除此之外，在边缘设备中进行处理和存储，还要确保遵守法律法规的要求，这就要求企业必须实施全面的数据沿袭跟踪机制，以确保整个边缘到云（数据中心）中的数据完整性和可追溯性。

2、边缘到中心的数据编排：在边缘计算环境中进行有效的数据管理需要无缝编排边缘设备和集中式存储之间的数据移动，需要企业开发复杂的数据同步机制、边缘缓存策略和数据复制协议，以确保分布式数据存储之间的一致性和一致性。与此同时，还需要采用自动化数据生命周期管理解决方案，以此来优化边缘范围内的数据放置、保留和归档流程。

3、边缘原生数据处理和分析：在构建边缘计算解决方案时，必须搭建采用边缘原生处理技术的边缘数据管理框架，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，在边缘设备进行自主分析和处理数据时，才能够实现更高的运营效率和创新敏捷性。

最后，虽然采用边缘计算的数据管理解决方案拥有众多的优势，但它并不能完全替代采用集中式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，将边缘计算和云计算、本地计算的优势相结合，才能真正做好数据管理工作。

边缘计算在数据管理中的落地应用场景

边缘计算凭借在数据管理中所具有的低延迟、高可靠性、成本效益、可扩展性和灵活性等优势，使其在工业制造、医疗健康、城市管理等多种应用场景中被广泛采用。

在工业制造领域，通过边缘计算对设备实时监测生产过程和设备状态，快速发现异常并进行分析处理，提高生产效率和质量。此外，通过在边缘对数据分析，能够实时监控设备的运行状态，并对设备故障进行预测和预警，实现设备的智能维护和故障预防。

另外，边缘计算能够实时获取生产数据和订单信息，根据市场需求和资源情况，灵活调整生产计划和资源分配。并通过实时跟踪物料的运输和仓储情况，优化物流路径和仓储管理，提高物流效率和准确性。

在城市管理领域，通过安装在十字路口的边缘设备来实时分析来自交通摄像头的流媒体和来自于传感器的数据，能够监控即时车流量，调整交通信号灯，降低城市拥堵。除此之外，通过对高清摄像头拍摄的违章取证、路况监测等数据进行实时监控，能够更好地鉴别违章行为，极大地优化交通秩序管理和提高交通运输效率。

在医疗领域中，边缘计算不但能够被用于实时监测患者状态、自动诊断疾病并提供精准的治疗方案，还能够将医院与政府部门、医药公司、药房等多个节点进行数据共享，把流感症状、实时感染人数、治疗成本等信息进行共享，帮助政府迅速提高相关地区的流感警戒级别，采取措施控制流感的蔓延等。

事实上，边缘计算已经被广泛应用于千行百业，通过在网络边缘进行实时数据处理和本地决策，实现了更低的延迟和更高的响应能力。

写在最后：

边缘计算正在改变数据管理的方式，让企业能够更好地利用数据，挖掘数据价值。为此，企业必须通过积极拥抱边缘计算，采用去中心化特性和敏捷的数据管理策略，来重新思考数据处理、存储和治理方法，以此来充分利用边缘生成数据的潜力来改进其在数字经济时代的数据管理策略。