隨著5G和數據中心等新基礎設施領域的建設加速，邊緣計算作為大數據環境中的重要網絡技術之一，也將迎來更廣泛的應用。與邊緣計算密切相關的安全行業之一就是其中之一。

視頻監視系統是安全行業的重要物理基礎。視頻監視系統處于最前沿，需要將許多子系統組合起來以發揮自己的功能。這是安全行業的核心環節。

一方面，邊緣計算可以執行附近的計算，以有效處理巨大的人臉數據，人群分析，生物識別和其他分析結果。例如，在人臉識別應用程序中，將前端和后端智能與前端捕獲和中央分析結合使用。該模型具有人臉識別智能算法前端，前端相機內置高性能智能芯片，并通過邊緣計算，將人臉識別和捕捉的壓力分散到前端，解放了人臉識別的計算資源。中心，并專注于計算資源的優勢，以進行更高效的分析。

這不僅可以大大減輕信息傳輸系統和后端設備的負擔，而且可以提高視頻圖像分析的效率，加快整個監控系統的響應速度。

另一方面，由于邊緣存儲服務，可以在附近存儲分布廣泛的攝像機，它還可以在附近存儲大量監視數據，這不僅減少了無效視頻的存儲，減少了存儲空間，而且還最大化了存儲基于證據的視頻數據以增強證據。信息的可信度提高了視頻數據的存儲空間利用率。

隨著智能城市，智能交通和智能家居等行業的快速發展，加上邊緣計算的興起，安全行業還將拓寬其邊界并加速智能化進程。邊緣計算的安全性仍然需要注意。在通過邊緣計算促進安全行業發展的過程中，還需要引起重視：在充分享受邊緣計算帶來的便利之前，還必須解決數據備份，連通性，協作性和安全性等問題。邊緣設備的數據安全性。

一方面，以云為中心的處理至關重要。邊緣計算和云計算實際上都是處理大數據的計算操作的一種方式。邊緣計算更適合實時數據分析和智能處理。與純云計算相比，它更高效，更安全。因此，邊緣計算的興起不會取代云計算。邊緣計算是云計算的補充。目前，兩者的融合越來越明顯，未來它們將相互合作，共同提高計算效率。

一方面，但是由于邊緣計算的廣泛分布，環境的復雜性以及應用程序的數量眾多，以及在許多應用程序開始時對安全風險的考慮不足，傳統的安全保護方法一直無法實現。完全滿足邊緣計算的保護需求。作為響應，平臺，企業和人員的三個要素結合在一起，以提高前端設備自身的安全性指標，不斷監視前端設備，并建立協調的防御系統以確保邊緣的數據安全。

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