边缘计算器可加速智能安全应用程序的落地需要重视安全问题
随着5G和数据中心等新基础设施领域的建设加速，边缘计算作为大数据环境中的重要网络技术之一，也将迎来更广泛的应用。与边缘计算密切相关的安全行业之一就是其中之一。
视频监视系统是安全行业的重要物理基础。视频监视系统处于最前沿，需要将许多子系统组合起来以发挥自己的功能。这是安全行业的核心环节。
一方面，边缘计算可以执行附近的计算，以有效处理巨大的人脸数据，人群分析，生物识别和其他分析结果。例如，在人脸识别应用程序中，将前端和后端智能与前端捕获和中央分析结合使用。该模型具有人脸识别智能算法前端，前端相机内置高性能智能芯片，并通过边缘计算，将人脸识别和捕捉的压力分散到前端，解放了人脸识别的计算资源。中心，并专注于计算资源的优势，以进行更高效的分析。
这不仅可以大大减轻信息传输系统和后端设备的负担，而且可以提高视频图像分析的效率，加快整个监控系统的响应速度。
另一方面，由于边缘存储服务，可以在附近存储分布广泛的摄像机，它还可以在附近存储大量监视数据，这不仅减少了无效视频的存储，减少了存储空间，而且还最大化了存储基于证据的视频数据以增强证据。信息的可信度提高了视频数据的存储空间利用率。
随着智能城市，智能交通和智能家居等行业的快速发展，加上边缘计算的兴起，安全行业还将拓宽其边界并加速智能化进程。边缘计算的安全性仍然需要注意。在通过边缘计算促进安全行业发展的过程中，还需要引起重视：在充分享受边缘计算带来的便利之前，还必须解决数据备份，连通性，协作性和安全性等问题。边缘设备的数据安全性。
一方面，以云为中心的处理至关重要。边缘计算和云计算实际上都是处理大数据的计算操作的一种方式。边缘计算更适合实时数据分析和智能处理。与纯云计算相比，它更高效，更安全。因此，边缘计算的兴起不会取代云计算。边缘计算是云计算的补充。目前，两者的融合越来越明显，未来它们将相互合作，共同提高计算效率。
一方面，但是由于边缘计算的广泛分布，环境的复杂性以及应用程序的数量众多，以及在许多应用程序开始时对安全风险的考虑不足，传统的安全保护方法一直无法实现。完全满足边缘计算的保护需求。作为响应，平台，企业和人员的三个要素结合在一起，以提高前端设备自身的安全性指标，不断监视前端设备，并建立协调的防御系统以确保边缘的数据安全。
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