現代企業依靠數據來提供重要的業務洞察力，并對基本業務運營和流程進行實時管理。大量數據可能會定期從遠程位置和全球任何地方的工作環境實時運行的傳感器和物聯網設備中獲取，而人們如今已經淹沒在信息的海洋中。
邊緣計算的過程是什么?
邊緣計算完全取決于位置。在傳統的企業計算中，數據是在客戶端創建的，其中包括用戶的計算機。該數據通過廣域網(WAN)(例如Web)發送到企業LAN，在那里由企業應用程序存儲和處理，其處理的結果隨后被發送回客戶端。對于大多數常見的應用程序來說，這仍然是一種久經考驗的客戶端-服務器計算范式。
然而，連接到互聯網的設備數量以及這些設備創建和消費的數據量，正在超過傳統的數據中心基礎設施的存儲和處理能力。根據調研機構Gartner公司的調查，到2025年，75%的企業生成的信息將在集中式數據中心之外創建。在傳輸時間或中斷至關重要的情況下傳輸這么多數據對全球互聯網提出了巨大的需求，而全球互聯網已經很容易出現擁塞和中斷。
因此，IT架構師將注意力從中央數據中心轉移到基礎設施的邏輯邊界上，將存儲和計算資源從數據中心重新定位到創建數據的位置。這個想法很簡單：如果不能讓數據更靠近數據中心，那么應該讓數據中心更靠近產生數據的地方。邊緣計算并不是一個新概念;它基于幾十年前的遠程計算思想，例如遠程站點和區域辦公室，在所需區域部署計算機資源比依賴單個數據中心更可靠、更高效。
隱私與安全
從安全角度來看，邊緣計算設施存儲和處理的數據可能存在風險，尤其是當它由各種不如集中式或基于云計算的解決方案安全設備進行處理時。隨著物聯網設備數量的增加，IT部門必須認識到安全風險并確保這些平臺能夠得到保護。加密數據、使用訪問控制技術和潛在使用的VPN都是其中的一部分。
此外，邊緣設備的可靠性可能會受到不同設備對處理能力、能源和網絡連接的需求的影響。對于在邊緣處理數據的系統、彈性和故障轉移管理，確保即使單個節點發生故障也能正確接收和處理數據至關重要。
邊緣計算與5G
世界各地的運營商都在積極采用5G這種創新技術，而5G技術為各種應用提供了巨大的帶寬和更低的功耗，使企業能夠擴展數據容量和網絡帶寬。許多運營商正在將邊緣計算技術納入其5G實施中，以提供更快的實時處理，特別是對于便攜式設備、智能汽車和自動駕駛汽車，而不是簡單地提供更高的速度并讓企業繼續在云端處理數據。
一些無線通信運營商開始推出具有許可證的邊緣服務，而不是像控制硬件那樣的人工操作。Verizon公司的目標是讓邊緣節點虛擬地駐留在客戶附近，通過5G的網絡切片功能劃分出一些頻譜，以實現即時、無需安裝的連接。例如Verizon的5G Edge、AT&T的Multi-Access Edge和T-Lumen Mobile的合作就是這種方案的典型。
更快的洞察需要更低的延遲
網絡延遲與距離有關，這將導致應用程序操作和響應之間的延遲。這是一個無法回避的事實。在當今聯系日益緊密的世界中，減少網絡延遲至關重要。員工在家遠程工作、智能設備成倍增加、客戶交互的質量提高這些要求比以往任何時候都更加重要。而更高的延遲會中斷數據流，并降低應用程序性能，從而顯著影響業務運營。
邊緣計算使處理和存儲資源更接近數據的創建和消費點，縮短了基本數據傳輸的距離。最大限度地減少了網絡延遲，提高了數據檢索和利用的速度，緩解了帶寬擁塞，并降低了支持大量數據移動性的成本。
根據調研機構IDC公司發布的一份調查報告，75%的企業高管要求5毫秒或更短的延遲才能使他們的邊緣應用程序得以成功應用。這種低延遲允許企業實時或接近實時地收集和分析數據，從而提高應用程序性能，從而更快地傳遞洞察力。
良好的商業和生活方式質量
邊緣計算正在推動各個領域的變革。更快的數據驅動洞察周期允許在更短的時間內開發更具創新性的商品、應用程序和數字體驗。這會帶來更多的收入、更好的客戶服務、更少的開支和更有效的運營。
基于使用場景，邊緣計算可以為各種用戶提供顯著的好處。例如，由于連接的小工具、更有效的機器人以及日益強大的人工智能，制造工廠正變得更加智能。邊緣計算加快了這些技術生成和消耗的數據的處理速度，使制造商能夠充分發揮其潛力。
制造商可以增強和評估生產設備和設施效率，使用智能設備預測維護需求和避免事故，實時跟蹤資源和管理庫存水平，以簡化供應鏈和物流，制造工廠還可以通過獲取和評估績效信息采取行動。
邊緣計算還可以顯著地改變人們的工作和生活方式。例如，智慧城市采用互聯設備和傳感器來收集信息并采取行動，以通過改進交通和運輸管理、改進廢物管理操作，以及犯罪偵查等舉措提高城市居民的生活水平。其中許多增強功能將包括實時處理由眾多設備獲取的大量數據。
結論
得益于邊緣計算，數據已經從全球各地無數的設備中得到處理、處理和發送。邊緣計算系統受到互聯網連接設備(IoT)的指數增長以及需要實時計算能力的新應用程序的推動。邊緣計算系統正在加速形成和協助實時的應用程序，其中包括圖像處理和預測分析、自動駕駛汽車、機器智能、機器人系統等等。
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