数据计算：个人计算将大量数据发送到并存储在云计算的大型服务器中

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数据计算

　　边缘计算（Edgecomputing）是一种IT部署，旨在将应用程序和数据尽可能靠近需要它们的用户或“事物”，通过其在物联网（IoT）中的应用得到了最好的理解，因为物联网产生了对它的需求。简而言之，物联网是连接到互联网并交换数据的所有物理对象。温控器、监控摄像头、冰箱冰柜、Alexa、GoogleHome甚至车辆。就像个人和公司需要增加数据存储的需求一样，这也需要大量的云集中存储功能，而物联网也要求使用更快，更安全的方式来使用相同数据，但需要使用更少的带宽。

　　从个人计算向云计算的转移已经将大量数据发送到并存储在大型服^{[海外高防服务器]}务器场中，这些服务器场主要由Google、Amazon、Microsoft和IBM所有。为了使用云数据，必须对其进行访问、处理和分析，然后才能返回用于目的。家庭助理是一个有用的类比。当您问GoogleHome天气如何时，它将处理您的语音，将压缩后的版本发送到云中，然后将其未经压缩，处理后执行，也许执行API函数以获取答案，然后将其返回给您的设备。这种往返数据使用产生了三个主要问题：延迟，安全性和带宽。

　　随着物联网的兴起，边缘计算解决了物联网与云交互时存在的问题，因此迅速得到普及。如果将您所有的智能设备画成一个圆圈，那么云将集中在它们中间。边缘计算发生在该云的边缘。从字面上讲，地理位置是指边缘计算发生在离设备或企业更近的地方，无论“什么”正在传输数据。这些计算资源从数据中心下放；它们位于“边缘”，并且正是在这里对数据进行处理。通过边缘计算，可以在生产现场对数据进行审查和分析，只有相关数据才发送到云进行存储。这意味着更少的数据被发送到云中，减少了带宽使用，降低了设备使用现场的隐私和安全性，使“黑客攻击”设备变得更加困难，并且与数据交互的速度大大提高。

　　虽然边缘和云计算通常被视为互斥的方法，但大型物联网项目通常需要将两者结合起来。以无人驾驶汽车为例。如果所有汽车传感器的信息都必须发送到云端进行处理并返回以实现功能，那么网络的能力、入侵汽车的能力以及响应的延迟都将意味着自动驾驶汽车不可行。作为云计算和边缘计算的结合体，用户对运行的软件和传感器的实时工作不承担任何责任，但汽车必须使用集中的数据来获取更新，并将处理后的数据发回以增强算法。

　　尽管物联网在市场上已经成熟，但企业直到最近才意识到物联网将如何帮助自动化和完善其提供的服务。边缘计算和云计算在许多方面都对业务有益：节省了分析数据的时间；缩小了存储量；以及易于遵守安全和数据隐私法规，如通用数据保护条例（GDPR）只是其中的一小部分。随着数字世界和“现实”世界的融合，体验变得越来越沉浸其中，所收集的数据的激增是无可比拟的，并将继续增长。

　　保险业完全可以成为第一个受益于边缘计算和云计算的主要行业，通过物联网创造最具沉浸感的用户体验。例如，家庭保险一直是被动的，而不是主动的，依靠用户通过电话向第三方报告索赔。此外，这些数据很少用于计算准确的风险。然而，随着智能家居和物联网设备的兴起，家庭保险公司能够颠覆这种模式。

　　通过使用物联网设备，客户的家可以提供数据，这些数据可以用来更全面地计算风险，而智能安全和传感器可以在家中预防性地使用，在出现问题时向房主及其保险公司发出警报。水灾损失是家庭保险索赔的主要原因之一，也是一个很好的例子。安装在锅炉、水槽和洗衣机等潜在泄漏区域附近的泄漏传感器可以发送通知，以避免发生破坏性事件。如果没有人在家时管道破裂，传感器可以命令智能阀关闭水，将损坏降至最低，通知客户，并将索赔最小化。

　　对于家庭保险公司来说，与物联网公司合作可以改善与客户的关系，并提高对风险的理解，特别是针对每个客户。有了对真实风险的理解，保险公司就可以降低保费。

　　毫无疑问，保险业物联网的未来是边缘计算和云计算的结合，利用各自的主要优势；通过最大限度地减少损害和提供更准确的保费，最大限度地为客户带来利益，同时将公司的风险和索赔成本降到最低。

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