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远程信息处理中的边缘计算

通过新的分布式边缘计算架构，远程信息技术客户有机会在性能和用户体验方面得到显著改善。

在边缘计算设计的系统中，所有远程信息处理数据的采集和处理都发生在车辆驾驶室内。这种离线计算架构比上一代云计算更可靠，上一代云计算通常在网络服务不可用或云服务器出现问题时崩溃。

要理解边缘计算的基本原理，请考虑最近云计算失败的一个实际例子。据报道，在2019年末和2020年初，两家最大的车队管理远程信息处理供应商高通公司(QualcommInc.)和Omnitracs的客户经历了ELD停机，影响了数十万辆汽车和驾驶员。这种类型的事件不会影响边缘计算远程信息处理系统，无论云上的网络连接或服务器可用性如何，边缘计算远程信息处理系统都会在驾驶室内持续收集和处理实时数据。因此，车队管理人员可以确信，来自驾驶员来源的数据将是准确和随时可用的。

边缘计算在任何时候都提供支持ELD合规性的资源，并可全面了解车队运营情况。通常情况下，当驾驶员经过小区范围外的一个远程位置时，车队会失去能见度。使用边缘计算设备，一旦网络和服务可用，数据就会同步传输到云端，以便共享、查看和报告。车队经理能够与驾驶员沟通，查看服务时间数据，并实时优化回程机会。

您是否需要一个边缘计算系统用于ELD和车队管理?简短的回答是肯定的。边缘计算远程信息处理提供实时可视性，所有数据的收集和处理都发生在驾驶室内。这种离线计算架构比上一代云计算更可靠，上一代云计算通常在网络服务不可用或云服务器出现问题时崩溃。

解决延迟

延迟是请求数据与开始传输之间的延迟。驾驶室中边缘计算技术的延迟比4GLTE网络的延迟低15倍以上。许多传统的车队管理提供商仍然有数十万个单元在3G上运行，这是4GLTE的两倍。
 

随着技术的进步，卡车行业优化运营的机会增加。

卡车运输领域的最新技术发展，包括联邦汽车承运商安全局(FederalMotorCarrierSafetyAdministration)2017年的电子记录设备(ELD)要求。各种规模的航空公司突然被期望拥有一套先进的系统来监控司机的位置和服务时间。但这项任务也提供了一个升级这个大多数人认为充其量是过时的行业的技术的机会。

作为回应，ELD供应商开始适应新的市场。大多数人选择了云计算模式，即远程收集授权数据，通过互联网连接传输到外部服务器，并在处理后返回给用户。

与此同时，另一种技术出现在ELD市场中：边缘计算。与云计算不同，它将逻辑和数据处理从集中的服务器转移到网络的最远点(或边缘)。在边缘计算模型中，数据在最接近其原点的点进行收集、处理和分析，然后将结果传输到云端以供查看、报告和共享。即使网络连接不可用，边缘计算技术也能无缝工作。

边缘计算模型为实时数据计算提供了增强功能。通过在源代码处进行数据处理，利用网络生态系统边缘的大量节能计算能力，显著改善了网络的固有延迟，并降低了数据传输要求和功耗。
 

据脱敏

对核心业务表的敏感字段要进行脱敏处理，例如姓名，邮箱，电话号码，身份证号码，可以利用中间平台去处理，例如阿里云的DMS可以配置数据脱敏，支持数据库，表，字段三个级别，默认在平台上查询都是以*号显示，如果想要查看明文，需要申请敏感数据权限，并提交工单，审批通过后才可以查看，权限时间默认为一天，最长不超过7天。

在做营销活动之前，都会做数据库性能压测，需要把PROD数据库全量导入UAT环境，会涉及一些敏感数据，一般需要通过中间层做脱敏处理，例如手机号可以前3位后3位进行打码处理，15222210123脱敏成152****123。
 

据安全

数据是企业宝贵的资源，每个业务域产生的数据以及需要的数据都不一样，如何保证安全的访问数据是非常重要的，一般大公司都有自己的数据管理平台，比如阿里的iDB，现在已经是一个服务DMS(数据管理服务)，可以管理各种类型的数据库。

数据访问范化

所有数据变更都应该走审批流程，发起人和审批人不能是同一个，重要敏感的数据操作需要提交工单，进行多级审批，确认没有问题才能执行，执行之前要先做好备份，以便回滚时使用。

建议使用数据库管理平台来管理数据库，一般需要用户注册账号，申请权限(数据导出，结构变更，数据变更)，服务Owner审批，提交工单进入审批流程等操作，所有的操作环节都会记录操作日志。

（编辑：长春站长网）

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