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在企业的管理中，只有将不同才能的人放置在更合适的岗位，所有人各施所长，各得其所，各尽其职，企业才能稳定、有序地发展。对于数据来讲也是如此，不同类型或者应用需求的数据应该安放于不同的位置、发挥应有的作用才是王道。当前，我们所见到的数据存储在不同的位置，包括核心、边缘和终端，它们各自发挥着不同的作用，同时三者之间又相互流转，为数据更有效地应用而服务。
核心包括企业和云提供商专门的计算数据中心，涵盖所有种类的云：公有云、私有云和混合云。此外还包括企业运营的数据中心，如支持电网和电话网络的数据中心。当前，“东数西算”工程将在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，核心的能量不容小觑，地位也无法撼动。核心在数据存储、计算、运营方面的作用以及未来的优化早已经成为业界普遍关注的内容。
当前，大型数据中心资源正逐步整合，正朝着规模化、绿色化以及集约化的方向发展。位于核心城市地区的数据中心，由于距离客户近、网络延迟慢以及人才聚集等各种优势，可以用来更多地存放热数据；而对于较为偏远地区的数据中心，由于电力成本等因素，可以用来处理时效性不是很高的业务。
提到数据存储位置，我们就不得不正视边缘的力量。所谓边缘，是由企业管理的、不位于核心数据中心的服务器和设备，包括服务器机房、位于一线的服务器、基站以及为了加快响应速度而分布在各个区域和偏远位置的较小的数据中心。边缘是一个位置，而不是一个物体。
边缘是网络的外围边界：有时可能距最近的企业或云数据中心数百千米，但却尽可能靠近数据源。边缘有可能是生产企业车间、建筑物楼顶、户外手机基站，也有可能是自动驾驶汽车或者油田的作业平台。随着边缘应用地位的凸显，当前的边缘无处不在，随处可见，边缘是保障实时决策的重要因素。
随着边缘的崛起，我们关注的重点是边缘与核心如何进行方圆互补。很多企业正在努力将部分关键业务下沉到边缘，以便于打破网络传输的瓶颈，减少成本的同时能够降低时延。有预测表明，到2025年，75%的数据将在数据中心以外的地方生成和处理。尤其是在5G和物联网的广泛部署、人工智能变得更为经济实用等因素的驱动下，以及解决延迟、海量数据造成带宽不足、成本以及数据主权和合规性等问题的需求下，边缘计算的应用场景会更加广泛。
越来越多的数据需要在边缘进行分析和处理。技术和经济手段的独特结合使我们能够在边缘汇集、存储和处理更多的数据。
终端围绕在我们生活的角角落落，很多终端设施已经成为我们日常工作和生活的必备品，包括网络边缘的所有设备，如计算机、电话、工业传感器、联网汽车和可穿戴设备。以联网汽车为例，由于联网汽车在行驶中高度依赖集成在车身的大量摄像头所采集和分析的视频等数据，一辆自动驾驶汽车每小时大约产生超过3TB的数据，这还不包括资讯娱乐以及GPS等数据。随着自动驾驶技术的发展以及联网汽车的智能化水平越来越高，集成的更多机器学习以及人工智能会让联网汽车在未来产生更加海量的数据。在未来，终端对于数据量的贡献依然显著。