让我们更具体地了解什么是边缘数据中心。首先，与变得如此普遍的庞大的大型数据中心相比，它们的设施更小。它们在地理位置上靠近它们所服务的社区（以减少延迟），并且边缘数据中心通常与更大的数据中心或许多不同的数据中心连接。通过创建这种区域数据中心模型，可以更快地传输和处理关键数据，从而改善最终用户体验。

　    随着产生的数据量不断增长，数据中心需要更快、更智能的方式来处理所有这些信息。数据中心正在接受边缘计算作为解决方案的想法，因为在靠近源的地方处理数据比将数据发送到云和从云中发送更有效。边缘计算的工作原理是将网络和计算资源放置在距离它们所服务的区域更近的地方，以减少延迟。这些区域数据中心已被称为边缘数据中心。让我们仔细看看边缘数据中心是如何工作的以及我们为什么需要它们。
       在传感器应用最少的情况下，设计和工程选择会对能源消耗和可持续性产生重大影响。当传感器和应用程序形成通信链接时，有多种方法可以优化引导过程。这涉及管理应用程序处理注册功能和设置数据结构以供操作使用。只需传输读数即可减少对受限设备的通信和编码影响。

　　另一个可以改善能源使用的优化是内容序列化格式的选择。例如，在频谱的一端，传感器读数可以以XML格式传输，并且需要解析复杂的字符串信息以进行应用程序处理。另一端涉及使用JSON和CBOR格式。在比较测试中，从湿度传感器传输单个读数表明有可能将有效载荷减少5倍。更小的JSON甚至更小的CBOR格式也有助于减少序列化和反序列化任务中涉及的计算资源和能源消耗.

　　另一组提高能源性能和延长电池供电远程设备使用寿命的方法使用睡眠模式技术。这依赖于预先安排的睡眠时间表，以便设备仅在准备发送读数时才轮询其通信网络。

　　3GPP标准系列指定了节能模式(PSM)，允许设备避免寻呼网络并休眠长达413天的时间间隔。主要缺点是在此期间网络无法访问该设备

　　提到边缘计算时，您总会听到的一个词是延迟。延迟只是数据从一个点传输到另一个点所需的时间。虽然延迟并不是数据中心面临的新问题，但由于通过网络基础设施推送的数据比以往任何时候都多，这更令人担忧。物联网设备、大数据、云服务和不间断视频流的激增意味着最终用户根本无法接受延迟。边缘数据中心已被证明是服务提供商可靠地提供服务和满足客户需求的有效方式。

　　将数据移入和移出云的成本可能会迅速增加，将数据存储在云中的成本也是如此。边缘数据中心的本地特性可以显着降低这些成本，从而可能为公司节省大量资金。合规性是边缘数据中心越来越受欢迎的另一个原因。通过使用边缘计算在本地存储和处理数据，这些数据可能更安全，从而符合GDPR等计划，甚至对于数据传输标准更高的公司来说也能实现自我合规。