“边缘计算通过在数据生成的位置更接近地处理数据，来补充大数据，从而减少延迟和带宽使用。在大数据场景中，通常会从各种来源收集大量数据，例如传感器、移动设备或物联网设备。如果将所有这些数据发送到中央服务器进行处理，可能需要时间，并消耗大量网络资源。边缘计算允许在网络的边缘进行初步的数据处理和分析，这意味着可以立即做出决策，而无需将所有数据发送到云或数据中心。
例如，可以考虑一个智能工厂，该工厂在机器上使用多个传感器以实时监控性能。边缘设备可以在本地分析数据，以识别和应对问题，例如设备故障，而不是将所有传感器数据发送到中央位置。这种即时分析有助于快速决策，比如关闭故障机器，而不必等待数据稍后聚合和分析。因此，这不仅提高了操作效率，还最小化了需要传输的数据量，在带宽有限的情况下尤为重要。
此外，边缘计算还帮助提高数据安全性和隐私性，这在大数据应用中越来越重要。通过在本地处理敏感数据，企业可以限制数据暴露，降低违反法规或隐私政策的风险。例如，在医疗环境中，患者数据可以在边缘进行分析，确保敏感信息不必不必要地穿越互联网。这种方法有效地平衡了大数据分析的需求与实时决策和安全性的需求，从而增强了从大数据项目中获得的整体价值。”