Real Data

数据结构已在组织中得到广泛应用，并且随着它们采用边缘来管理数据，它们需要一种能够持续将数据从边缘移动到云端并返回的解决方案。

在边缘运行的设备种类繁多且复杂，控制着 萨尔瓦多电话号码数据 各种行业功能的重要信息。在边缘运行的智能设备可以确定货船的位置，控制化工厂的工艺流程，并与压力传感器配合使用以确定重量，以及与医学诊断图像配合使用以精确定位潜在的癌细胞群。这些设备的数据过去是在数据中心处理的，但现在大部分数据处理都在云端进行。

从边缘设备收集的数据量形式多样，需要电力和管理复杂性的方法。由于边缘的复杂性，组织需要确定在哪个级别完成哪些处理。每个应用程序都有一个应用程序，每个应用程序都有一个操作。对于每个操作，都有数据处理和内存管理。

数据结构是管理这些复杂性的关键。为了创建智能应用程序，组织希望整合来自其他设备、电网、网关和云的数据。通常，数据处理有多个阶段，在设备上进行预处理，在网关处进行进一步处理以管理下游设备并优化发送回云的数据。随着越来越多的数据在边缘创建，数据结构将演变为专门的 边缘数据结构。