除了物聯網設備的驚人增長之外，另一種趨勢是由網絡邊緣的用戶和機器生成的數據而導致數據洪流。移動互聯網和社交媒體已經賦權人們成為數據的制作者。如今在全球范圍內，每分鐘就有超過400小時的視頻被上傳到YouTube，超過243,000張照片發布在Facebook上，超過2900萬條消息通過WhatsApp發送。
這導致了全球數據流量模式的轉變：從主要消費內容(托管在云上)的消費設備和生成下行流量(從云端到設備)到產生內容并產生顯著上行流量的強大設備。這種轉變正在讓網絡和中央云計算基礎設施顯得更加重要。機器也是如此。據英特爾公司首席執行官稱，自動駕駛汽車每天產生4TB的數據，相當于3000人一天產生的數據量。
云計算面臨的主要挑戰
智能設備和邊緣設備生成的數據呈現爆炸式增長，這導致對計算基礎設施的需求遠遠高于當前集中式云計算基礎設施可處理的需求。當前的網絡和計算基礎設施無法將所有數據發送回中央云平臺進行處理。人們還需要在中央云平臺中增加數量級的資源來處理和分析遠程數據中心服務器上的數據。即便如此，在大多數情況下，人們必須將結果傳輸回邊緣設備進行可操作的報告。
人們處在邊緣的數據爆炸之中，但數據的海嘯尚未到來。物聯網正在快速增長，并已經與網絡的物理限制相沖突。
在歷史上，計算能力每18個月大約增加一倍(或每十年增加100倍)，而網絡帶寬每十年增長約50倍。換句話說，即使設備數量保持增長，通信網絡仍將是物聯網發展的瓶頸。
此外，即使網絡容量奇跡般地增加以應付所有這些數據，由于長距離數據傳輸中的較大延遲，物理定律也會阻止中央云平臺數據的遠程處理。對于許多物聯網的應用來說，甚至幾毫秒的延遲也是極其重要的。例如，在一輛自動駕駛汽車中，幾毫秒可能是生與死之間的差異。
應該分散云應用
值得慶幸的是，有一種方法可以將數以百億計的設備將挑戰轉變為機遇。人們需要通過范式轉變來釋放邊緣計算設備的力量。
在大多數時間閑置的邊緣設備有大量未使用的計算資源。例如，目前市場上有5000萬臺索尼PlayStation 4，其集合的計算能力大約是亞馬遜網絡服務全球27個數據中心的四倍。此外，數十億臺電腦、平板電腦、機頂盒、智能路由器、連接設備、智能手機等設備的總體計算能力是中央云計算資源的數百萬倍。
如果人們可以在這些計算設備上收集未使用的資源，就可以創建比當今整個中央云計算資源規模大數百萬倍的邊緣云。這是解決數據急劇增長的唯一可擴展的解決方案。
換句話說，人們需要發展到邊緣云，這是一種分散式架構，其中服務器和客戶端之間的邊界被破壞，中央云和邊緣上的資源被結合起來形成擴展的云計算架構。邊緣設備可以在本地部署的數據中心處理數據，直接與其他設備通信，并與其他邊緣節點共享資源，以解除中央云計算資源的負擔。
邊緣云是云計算不可避免的自然演變。該體系結構更加高效且可擴展，并且可以實現更低的延遲。在很多情況下，可以立即分析數據，并采取行動克服網絡上的帶寬限制和延遲限制。它也涉及相關的社會和經濟影響。分散式云計算本質上更私密，因為它最大限度地減少了中央云計算實體，并且由于它利用了邊緣未使用的計算資源，所以更具成本效益。
邊緣云會替代中央云嗎?
人們不要將邊緣云計算誤解為中央云的替代品。某些應用程序更適合于數據中心的資源。但是，中央云(數據中心內的服務器)不應該成為瓶頸。只有當具有優點時才應使用它們。數據中心中的服務器應該與邊緣設備一起工作，以構建分布式邊緣云架構。
將一些云計算的處理和存儲委托給邊緣設備(靠近數據所在的位置)對于許多需要低延遲和超級本地化的應用來說至關重要。
企業越來越多地采用物聯網將使分散云變得更加必要。據Gartner公司稱，大約10%的企業生成數據是在傳統的集中式數據中心或云計算之外的設備創建和處理的。到2022年這個數字將達到50%。邊緣云作為超級連接世界的推動者的潛在影響是巨大的，給企業帶來了巨大的機會，并給用戶帶來了好處。
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