在我们深入研究数据减少边缘计算的重要性之前，定义这两个术语很重要。减少数据是指减少需要传输或存储的数据量的过程，同时仍保持必要的信息和准确性水平。这可以通过压缩，聚集和过滤等技术来实现。

另一方面，边缘计算涉及处理源或附近的数据，而不是将其传输回中心位置，例如云服务器。这允许更快的处理时间和减少网络延迟。

现在我们对这些概念有了更好的了解，让我们探讨为什么减少数据对于边缘计算特别重要。

数据减少对边缘计算的重要性

由于边缘设备的局限性，数据还原对于边缘计算至关重要。这些设备通常具有有限的处理能力，存储容量和网络连接性。
因此，从这些设备中传输大量数据可以消耗宝贵的资源并导致处理时间的延迟。

通过在边缘设备本身上实现数据减少技术，可以在传输或存储之前过滤不必要的或冗余的数据。这减少了需要处理和传输的数据量，从而导致响应时间更快并减少了网络流量。

总的来说，将有效的数据降低策略纳入边缘计算工作流程对于最大化系统效率至关重要，同时最大程度地减少资源使用率至关重要。

还原储物可有用

如果您的应用程序涉及BLOB数据，例如由计算机视觉摄像机捕获的图像，声音录制或二进制格式，则需要一种随着时间的推移存储和跟踪数据的独特方法。这是ReductStore发挥作用的地方，它是专门为处理Blob数据的边缘设备设计的理想解决方案。

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水桶FIFO配额

像其他几个数据库和数据存储系统一样，还原存储器将数据安排到存储桶中。但是，如果您的应用程序不断生成数据，则耗尽边缘设备的磁盘空间只是时间问题。这突出了对存储桶有配额的重要性，一旦达到极限，就可以消除过时的数据。简而言之，还原器的存储桶用作有效存储信息的大型环缓冲区。

标签和排练数据

除了其存储桶配额外，还原设备还提供标签和查询功能。通过将相关的元数据分配给数据，通过大型数据集进行搜索和过滤变得更加容易。此功能可能被证明对可能生成大量数据的边缘设备特别有益，但仅需要一部分用于分析或决策。

此外，还原器的查询API可以根据时间戳记或其他有效的标准检索特定数据点或数据范围。这有助于简化从Edge设备获得关键信息的过程，而无需通过无关或复制数据进行筛选。

例如，假设您的应用程序在图像中检测对象并将其分类；在这种情况下，您可以将这些图像写入数据库中，其中包含类，对象编号和置信度级别的标签。稍后，您可以执行查询以获取特定的图像，并使用某些类或对象号。

结论

总而言之，减少数据是边缘计算的关键方面，有助于优化系统效率并最大程度地减少资源的使用。通过实施诸如边缘设备上的压缩，聚合和过滤等技术，可以消除不必要或冗余的数据传输或存储之前。
这会导致更快的响应时间和减少的网络流量，这对于处理能力和存储容量有限的边缘设备尤其重要。在此方面，诸如还原商店之类的工具可以通过提供诸如桶配额，标签和查询功能之类的功能来帮助有效地管理BLOB数据。 。
总体而言，将有效的数据减少策略纳入边缘计算工作流程可能会在绩效和资源利用方面带来重大好处。

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