通过正确结合使用本地和云资源，可以实现成本效益。例如，使用本地资源进行初始数据收集和处理，然后使用云资源进行存储和分析可能是明智之举。在设计 时，考虑数据流处理的成本也很重要，因为用于提高计算效率的许多技术都可能是资源密集型的。
例如，数据跳过可能需要更昂贵的存储或计算资源来监控哪些数据已处理，哪些数据尚未处理。同时，需要处理实时流数据的系统可能比能够处理一些处理延迟的系统更昂贵。
虽然数据流处理面临着一定的挑战，但有几种策略可以有效地解决这些挑战：
使用本地和基于云的资源和服务的平衡组合
为任务选择合适的工具
建立健全监督 德国手机号码数据 数据集成和处理的基础设施
利用运算符流水线和数据跳过等技术提高效率
划分数据流，提高整体数据处理能力
使用自适应运算符自动调整处理速度
实施有效的流量控制措施以防止背压问题
分析边缘数据的最大优势由 于
阅读有关作者的更多信息鲁迪·德·安达。
对实时数据和分析的需求 实施视频站点地图 从未如此高涨，这是有充分理由的。企业希望能够利用其数据并产生洞察力，从而在各自的行业中占据竞争优势。为了实现这些目标，组织越来越多地转向云、本地数据中心和边缘（或采用混合方法）来存储和分析其数据。
虽然云和边缘计算边缘计算是管 手机号码 理数据的非常流行和强大的方法，如果组织希望实现实时数据访问和分析，同时提高安全性，那么边缘计算将具有强大的优势。云计算和本地系统都有优势，但在实时分析方面，边缘计算胜出。借助边缘计算，企业能够在非常接近数据生成位置的地方执行自动决策，从而为企业提供围绕最关键数据的实时价值。