2、重用现有硬件在边缘计算中使用(或重用)现有硬件。为了节省资金和减少碳排放，可以使用已经在使用的服务器、交换机、存储和软件。没有必要花时间寻找新技术或构建全新的基础设施。反之，要做的是插入现有硬件，从而通过减少对新硬件生产的需求来提高可持续性。3、提高弹性和离线工作这是边缘计算提高可持续性的另一种方式。其允许工业系统离线运行，从而提高弹性。因此，即使无法访问互联网，系统仍然可以正常运行。如果想知道是哪些因素使边缘计算变得更便宜、更容易，这就是其中之一。4、减少延迟，提供更高效的服务通过确保所有处理都在本地进行，并且靠近用户居住地，边缘计算可以减少延迟。更短的延迟使得创建更高效的服务成为可能，同时消耗更少的自然资源。故此，可以通过减少浪费和开发更智能的服务来提高可持续性。5、提高安全性和隐私性边缘计算提高了数据的安全性和私密性。使用它，可以将数据存储在网络的边缘。其可以帮助防止黑客访问或窃取数据，因为其没有将数据存储在一个中心位置。边缘计算的这一方面通过提高个人数据的安全性来提高社会的可持续性。6、可扩展性由于可以根据需要向上或向下扩展边缘计算，因此其能够处理高峰流量时间。边缘计算在硬件和软件方面都是可扩展的。
哪些因素使边缘计算更便宜、更容易?以下因素使得边缘计算更便宜、更容易:边缘计算使运营技术人员能够在网络边缘处理数据，而不是在云端或通过集中式的数据仓库处理重要数据。由于某些业务关键型应用程序将需要实时数据，因此有必要在网络边缘使用物理或虚拟计算机基础设施，以减少所需的带宽访问集中的数据。边缘计算减少了数据传输，并允许在本地过滤敏感数据，从而允许企业创建符合其需求的安全和合规架构。物联网和边缘计算正在推动下一波数据中心现代化和增强。虚拟化和边缘计算允许组织在不放弃传统系统的情况下利用当前的设备。边缘计算的优势以下是边缘计算的各种优势:更低的延迟:边缘处理减少或消除了数据传输。这可以加快对需要低延迟和复杂AI模型的用例的洞察，如全自动驾驶汽车和增强现实。节省成本:与云计算相比，局域网以更低的成本为企业提供更大的带宽和存储空间。边缘处理的另一个好处是，必须将更少的数据传输到云或数据中心进行额外处理。因此，成本和必须传输的数据量都减少了。模型准确性:AI依赖于高度精确的模型，特别是对于需要即时操作的边缘用例。降低输入到模型中的数据量，通常可以解决带宽不足的网络问题。减少的图像大小、视频中的跳帧，以及较低的音频采样率都是其结果。当AI模型部署在边缘时，可以使用数据反馈循环来提高其精度，并且可以同时运行多个模型。更广泛的覆盖范围:对于传统的云计算，互联网连接是必需的。然而，边缘计算可以在没有互联网连接的情况下在本地处理数据。因此，计算现在可以在以前不适合居住或偏远的地方使用。数据主权:边缘计算使组织能够通过在收集数据的地方处理数据，将所有敏感数据和计算保存在局域网和公司防火墙内。这样，降低了云网络安全攻击的风险，更好地遵守了严格的数据法律。边缘计算与云计算的区别首先，必须认识到云计算和边缘计算是两种截然不同的、不可替代的技术。在与集中位置连接较差或没有连接的偏远地区，由于延迟，人们更喜欢边缘计算而不是云计算。边缘计算为这些位置所需的本地存储提供了理想的解决方案，其功能类似于小型数据中心。总而言之，人们可以利用边缘计算的多种优势。此外，还有助于专业和智能设备的边缘计算。虽然这些设备类似于个人电脑，但其并不是典型的多功能计算设备。这些智能、专业的计算设备以特定的方式对特定的机器做出反应。然而，在一些需要快速响应的领域，这种专业化成为边缘计算的劣势。结论综上所述，以上几点可以很好地回答如何使用边缘计算来提高可持续性。边缘计算可以帮助提高可持续性。在技术领域，可持续性有很多好处。如：减少能源消耗改进产品设计和性能减少业务费用和整体碳足迹提供经济和社会效益
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