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數(shù)十億物聯(lián)網(wǎng)和移動設備收集的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長，這推動了從將數(shù)據(jù)發(fā)送到云進行處理和存儲的轉變，轉向分布式模型，其中一些計算發(fā)生在網(wǎng)絡邊緣，更接近數(shù)據(jù)創(chuàng)建的地方。

什么是邊緣計算？

邊緣計算是指處理、分析和存儲數(shù)據(jù)，使其更接近其生成位置，以實現(xiàn)快速、近乎實時的分析和響應。近年來，一些公司通過在云中集中數(shù)據(jù)存儲和計算來整合運營。但是，數(shù)十億分布式設備支持的新用例的需求 - 從先進的倉庫和庫存管理解決方案到視覺增強的機器人生產(chǎn)線到先進的智能城市交通控制系統(tǒng) - 使這種模式不可持續(xù)。

此外，邊緣設備的使用增加-從智能攝像頭、移動銷售點信息亭、醫(yī)療傳感器和工業(yè) PC 等物聯(lián)網(wǎng) （IoT） 設備到網(wǎng)關和計算基礎設施）在數(shù)據(jù)源上更快、近乎實時地獲得可操作的見解，正在推動生成和收集的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長。

據(jù)估計，到2025年，75%的數(shù)據(jù)將在中央數(shù)據(jù)中心之外創(chuàng)建，而目前大多數(shù)處理都在中央數(shù)據(jù)中心之外進行。更進一步，今天企業(yè)收集的所有數(shù)據(jù)中約有90%將永遠不會被使用。2邊緣計算提供了一條途徑，通過高性能處理、低延遲連接和安全平臺從設備收集的數(shù)據(jù)中獲益。 據(jù)估計，到2025年，75%的數(shù)據(jù)將在中央數(shù)據(jù)中心之外創(chuàng)建，而目前大多數(shù)處理都在中央數(shù)據(jù)中心之外進行。 邊緣計算的驅動因素

云計算正在被它所支持的服務和應用程序的需求推向極限，從數(shù)據(jù)存儲和處理到系統(tǒng)響應能力。在許多情況下，更多的帶寬或計算能力不足以滿足更快地處理來自連接設備的數(shù)據(jù)的要求，并近乎實時地生成即時見解和行動。這些差距正在推動邊緣計算的采用和使用。

導致云挑戰(zhàn)的關鍵因素包括：

延遲。越來越多的行業(yè)正在實施需要快速分析和響應的應用程序。由于網(wǎng)絡與數(shù)據(jù)源的距離會帶來延遲，因此僅靠云計算無法滿足這些需求，從而導致效率低下、延遲時間和糟糕的客戶體驗。

帶寬。增加傳輸帶寬或更多處理能力可以克服延遲問題。然而，隨著公司繼續(xù)增加其網(wǎng)絡上的邊緣設備數(shù)量及其生成的數(shù)據(jù)量，將數(shù)據(jù)發(fā)送到云的成本可能會達到不切實際的水平，如果可以在邊緣處理，存儲和分析數(shù)據(jù)，則可以減輕這種水平。

安全和隱私。在邊緣保護敏感數(shù)據(jù)（如私人醫(yī)療記錄）并通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸較少的數(shù)據(jù)，可以通過降低攔截風險來幫助提高安全性。此外，某些政府或客戶可能要求數(shù)據(jù)保留在創(chuàng)建數(shù)據(jù)的司法管轄區(qū)內。例如，在醫(yī)療保健領域，甚至可能有當?shù)鼗騾^(qū)域要求限制個人數(shù)據(jù)的存儲或傳輸。

連接性。缺乏持久的互聯(lián)網(wǎng)連接可能會阻礙云計算，但各種網(wǎng)絡連接選項使邊緣到云計算成為可能。例如，5G提供高帶寬、低延遲的連接，用于從邊緣快速傳輸數(shù)據(jù)和提供服務。

人工智能。由于需要近乎實時的可操作情報，公司需要在數(shù)據(jù)源中使用AI，以便更快地進行處理并利用以前未開發(fā)的數(shù)據(jù)的潛力。

邊緣計算的優(yōu)勢

將一些數(shù)據(jù)功能（如存儲、處理和分析）從云端轉移到邊緣，并靠近生成數(shù)據(jù)的位置，可以提供幾個關鍵優(yōu)勢：

提高速度和降低延遲。將數(shù)據(jù)處理和分析轉移到邊緣有助于加快系統(tǒng)響應速度，從而實現(xiàn)更快的交易和更好的體驗，這在近乎實時的應用（如自動駕駛汽車操作）中至關重要。

改進了網(wǎng)絡流量管理。最大限度地減少通過網(wǎng)絡發(fā)送到云的數(shù)據(jù)量可以降低傳輸和存儲大量數(shù)據(jù)的帶寬和成本。

更高的可靠性。網(wǎng)絡一次可以傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量是有限的。對于互聯(lián)網(wǎng)連接度低于標準的位置，能夠在邊緣存儲和處理數(shù)據(jù)，可在云連接中斷時提高可靠性。

增強的安全性。通過適當?shù)膶嵤?，邊緣計算解決方案可以通過限制互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)傳輸來提高數(shù)據(jù)安全性。

從邊緣到云

盡管邊緣計算為組織提供了前所未有的機會來釋放數(shù)據(jù)的價值，但云作為中央數(shù)據(jù)存儲庫和處理中心仍然至關重要。下圖顯示了用于收集數(shù)據(jù)、計算、存儲和網(wǎng)絡的邊緣設備如何組合在一起，以幫助組織在每個點上充分利用數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算設備收集數(shù)據(jù)并以兩種主要方式之一對其進行管理。具有內置處理器的智能邊緣計算設備可以提供板載分析或AI等高級功能，而沒有處理器的設備則將其生成的數(shù)據(jù)發(fā)送到部署在本地邊緣的服務器以進行存儲和分析。然后，本地邊緣服務器可以處理來自邊緣計算設備的數(shù)據(jù)，并返回近乎實時的應用程序所需的關鍵信息，或僅將數(shù)據(jù)的相關部分發(fā)送到云。來自眾多邊緣計算設備的數(shù)據(jù)可以整合到云中，以進行更廣泛的處理和分析。

邊緣計算如何工作？