未來科技環境大有可能是一種同時具傳統云計算和邊緣計算功能的混合結構。
邊緣計算其實是對云計算很自然的互補，不是替代，反之亦然。邊緣計算解決了網絡延遲限制的問題，而云計算則可以為大量工作負載提供了更快、更便宜的中心式計算和存儲。這些工作負載包括人工智能、數據分析和機器學習等等，在當前的COVID-19環境里這些工作負載更是顯得至關重要，筆者曾在另一篇文章里“在大流行期間如何利用人工智能和機器學習探討過這個話題。
未來科技環境大有可能是一種同時具傳統云計算和邊緣計算功能的混合結構。可以說是真正的陰與陽的關系，兩個方面互補調和。
每個人都想爭先
縱觀業界，各種科技正在逐漸融合邊緣云的強大威力，云計算本身也在朝多云混合支持的方向不斷發展。物聯網(IoT)、無人駕駛車輛、流媒體以及其他新的行業不斷涌現，網絡延遲是這些行業的死穴，而對無人駕駛車輛而言，有時甚至真正的致命死穴。
現代云原生、基于消費的、混合友好的云平臺的需求只會不斷增加，傳統IT工作負載也在不斷過渡到敏捷云系統。Gartner曾發布報告稱，61%企業已經達到了一定程度的物聯網成熟度。以下將給出時下一些邊緣云的應用場景，這些邊緣云大多用于幫助減少延遲及改善零售、醫療和制造業各行業的用戶體驗。
零售
零售市場里用于跟蹤銷售、策略和信息的系統的分發方式是非傳統方式，非常適合邊緣部署策略。據Grandview Research的研究顯示，零售物聯網市場至2025年將達到950億美元。零售商必將利用物聯網和邊緣計算獲取更快、更好的客戶體驗，同時減少產品線及增加收入。后COVID世界肯定將充分使用與邊緣云相關的系統，例如自動結帳、產品跟蹤、傳感器跟蹤和供應鏈報告等等。
醫療
醫療領域物聯網市場的規模預計至2025年將達到5340億美元。制藥業務當能應對各種挑戰，例如庫存管理、因法規而導致復雜性增加以及從近端放置系統即時收集和處理數據的可見性問題。
制造業
制造業現在可以采取很大限度地減少停機時間、引入傳感器及通過局部邊緣計算策略監視工藝條件變化等措施以提高了生產率和安全性。制造業物聯網市場預計至2024年將超過零售業和醫療保健業的和，達9,500億美元。
增加邊緣云創新和采用能力
消費和體驗期望力度意味著邊緣計算的規模和功能會更加凸顯其重要性。各種對時延敏感的信息在增多，技術提供商面臨諸如微軟Azure Stack Edge之類的各種解決方案，Azure Stack Edge解決方案可以完成各種人工智能任務同時也可以作存儲網關用。再舉一個例子，AWS也增加了Snowball Edge之類的服務，提供的快速數據傳輸功能令IoT和邊緣計算的世界變小了。
其實從許多方面來看，計算一直都是在“邊緣”上進行。小服務器及網絡幾十年來都是在分支機構和遠程系統里保存數據和提供存儲。要將這些數據整合到IT系統里在管理、延遲以及數據保護和實施成本方面都存在一些困難。而現在，云系統提供了可靠的、敏捷的及隨時可用的基礎架構和服務功能。
我們在考慮邊緣云計算時，務必將其視為整體混合云策略的一部分。邊緣計算是對全面云戰略的提升，只有全面的云戰略才能在物聯網設備部署的快速爆炸式增長中穩步發展。
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