降低数据采集成本
通过在本地处理和过滤数据， 减少了需要传输到中央数据中心或云的数据量，这有助于优化网络带宽并减少网络基础设施的压力。 仅将相关数据或汇总信息发送到云端，这可以显着降低数据传输成本。
提高运营效率
边缘计算使数据处理和分析更接近数据生成源，无需将数据发送到远程数据中心或云端进行处理。 这显着减少了数据传输的等待时间或延迟，从而实现实时或接近实时的处理以及更快的响应时间。 可以提高整体系统性能，特别是对于需要快速处理和决策的时间敏感型应用程序。
实时分析和洞察
边缘计算能够在边缘设备本身实时或近实时地处理和分析数据。 这有助于生成实时见解和可操作的情报，而无需将数据传输到中央位置，从而实现更快的决策和更及时的响应。
增强的数据隐私和安全性
边缘计算允许敏感数据在本地处理和存储，而不是将其传输到远程服务器或云。 这种方法通过减少敏感信息在传输过程中遭受潜在破坏或未经授权访问的风险来增强数据隐私和安全性。
改善资产监控
通过最大限度地减少网络中断或中断的影响来增强应用程序的可靠性，由于关键处理发生在本地，即使与云的连接丢失，边缘设备也可以在一定程度上继续运行，确保业务连续性。
