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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？