物聯網(IoT)在過去幾年來一直是一個熱門領域。根據調研機構Gartner公司的預測，到2017年，物聯網設備數量將超過全世界的人口，2017年的連接數量為84億，2020年為500億。穩步增長的物聯網設備產生了大量數據。如今，以前沒有連接網絡的設備和電器(冰箱，汽車，手表等)都配備有生成數據的傳感器和外圍設備。
除了物聯網技術之外，企業也在大數據技術上投入大量的人力和物力。數據是當今數字經濟最寶貴的資源。許多企業正在應用大數據分析來利用這些海量數據，獲得其提供的洞察力：識別趨勢和模式，為企業的客戶提供更好的服務和體驗，幫助企業監控并簡化其運營，或進行機械和基礎設施的預防性維護。
業務流程在許多應用程序中是相似的。物聯網設備提供的數據和大數據分析允許提取見解。然而，人們所面臨的一個巨大挑戰是，所有這些數據將在哪里處理和存儲?
襲擊數據中心的數據海嘯
計算設備的快速增長并不是導致中央云計算模式面臨數據爆炸挑戰的唯一驅動因素。另一個重要趨勢已導致數據的生產和消費發生變化：網絡邊緣用戶的生成內容。
移動互聯網和社交媒體已經使普通人成為數據的生產者。今天，Facebook和Instagram每天將上傳近5億張照片，以及上傳約50萬小時的視頻。而且，一個多月所上傳到YouTube的視頻超過了60多年來創建的三大美國網絡的容量。這些數字表明了用戶定期產生的數據量驚人。在機器應用中，也有類似的趨勢。邊緣設備配備了許多嵌入式傳感器，還有產生大量數據的攝像機。
將邊緣處生成的所有數據傳輸到中央云端，在遠程數據中心的服務器上處理并分析數據，然后將其傳輸回邊緣設備(無論智能手機，冰箱，汽車還是機器人)，這些都是不可行的，并且規模越來越大。集中式云計算在滿足互聯世界的需求方面有兩大限制：帶寬和延遲。
使用中央云，帶寬將成為物聯網發展的瓶頸。即使網絡容量奇跡般地增加以應對數據的激增，由于數據的長距離傳輸中具有巨大延遲，物理定律也會抑制中央云端數據的遠程處理。很顯然，人們需要一個新的計算模型來應對超連接的世界。
分散計算的未來
計算從大型機的集中式架構開始，隨著個人計算機的發展，在20世紀80年代演變成分布式計算模式。互聯網時代最初始于服務器架構這個集中的客戶端，后來成為當前的中央云計算模式。問題是，下一步要去哪里?
人們顯然需要一種模式轉變，將數以百億計的設備面臨的挑戰轉變為機遇，將計算設備的力量釋放到邊緣。一個實用的解決方案是建立一個完全分散的架構，每個計算設備都是一個云服務器。邊緣設備可以在本地處理數據，可以直接與其他設備通信，并可以與其他邊緣設備共享資源，以減輕中央云計算資源的負擔。這種架構更快，更高效，更具可擴展性。此外，還有重大的社會和經濟影響。分散式架構在本質上是更私密的，因為它最大限度地減少了中央信任實體，并且由于它在邊緣利用了未使用的計算資源，所以更具成本效益。
這是否意味著中央云計算將要消亡?并不會這樣。邊緣云不會取代中央云。某些應用程序可能更適合使用集中式資源。但是，中央云(數據中心中的服務器)應該被視為與所有邊緣設備一起工作的計算節點，以構建分布式邊緣云架構。利用邊緣的計算資源，可以實現更高的效率，保護隱私，并為新應用程序創造機會，那么企業對此是否準備好了呢?
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