在第12天的時候我們聊到了邊緣運算的基本概念，今天要來探討的是其之應用與遇到的困境。

1. 邊緣運算的應用

實時數據處理：邊緣運算被廣泛應用於需要即時反應的場景，如自動駕駛汽車、工業自動化、智慧城市等。在這些應用中，邊緣設備會即時處理來自感測器和設備的數據，並做出快速決策，無需等待數據傳輸至雲端。
物聯網（IoT）：IoT 設備在日常生活中的應用越來越廣泛，如智能家居和健康監測設備。邊緣計算可以在本地處理這些設備生成的數據，以減少延遲並提高效率，特別是在遠程或網絡不穩定的環境中。
視頻分析與監控：邊緣運算能在視頻監控系統中本地處理視頻數據，進行臉部識別、動作偵測等實時分析，而無需將所有數據傳輸至中央伺服器，這樣可以節省網絡帶寬並提高反應速度。

實例：在自動駕駛汽車中，車輛配備的邊緣設備（如強大的車載計算模組）會即時處理車輛周圍環境的感測器數據，包括攝像頭、雷達和激光雷達等。當感測到前方有障礙物或行人時，邊緣設備會立即做出反應，觸發剎車系統，避免交通事故。這種即時反應無法依賴雲端進行，必須通過邊緣運算完成。

2. 邊緣運算的挑戰

設備管理難度：邊緣運算需要管理大量分佈在不同地點的設備，這些設備的維護、更新和安全保障都會比集中式的雲端系統更為複雜。企業需要有完善的管理工具和策略來應對設備分散帶來的挑戰。
安全與隱私風險：由於邊緣設備通常位於開放的環境中，容易受到物理攻擊或未經授權的訪問。此外，邊緣設備的處理能力有限，無法像雲端那樣提供高強度的安全防護，這使得邊緣運算環境中的數據和應用面臨更多的安全威脅。
資源有限：邊緣設備通常具有有限的計算、存儲和電力資源，因此在處理大量數據或進行複雜的計算時，可能無法達到與雲端同樣的效率和能力。這需要開發者根據應用場景精心設計輕量級的運算模型和優化策略。

實例：在大型零售連鎖店中，每個門店都可能有邊緣設備用於處理銷售數據和監控系統。管理這些分散的設備需要專門的運維團隊來確保設備軟體的更新、設備運行狀態的監控，並及時處理故障，避免門店運營受到影響。