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數(shù)十億物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長，這推動(dòng)了從將數(shù)據(jù)發(fā)送到云進(jìn)行處理和存儲(chǔ)的轉(zhuǎn)變，轉(zhuǎn)向分布式模型，其中一些計(jì)算發(fā)生在網(wǎng)絡(luò)邊緣，更接近數(shù)據(jù)創(chuàng)建的地方。

什么是邊緣計(jì)算？

邊緣計(jì)算是指處理、分析和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，使其更接近其生成位置，以實(shí)現(xiàn)快速、近乎實(shí)時(shí)的分析和響應(yīng)。近年來，一些公司通過在云中集中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算來整合運(yùn)營。但是，數(shù)十億分布式設(shè)備支持的新用例的需求 - 從先進(jìn)的倉庫和庫存管理解決方案到視覺增強(qiáng)的機(jī)器人生產(chǎn)線到先進(jìn)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(shè)備的使用增加-從智能攝像頭、移動(dòng)銷售點(diǎn)信息亭、醫(yī)療傳感器和工業(yè) PC 等物聯(lián)網(wǎng) （IoT） 設(shè)備到網(wǎng)關(guān)和計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施）在數(shù)據(jù)源上更快、近乎實(shí)時(shí)地獲得可操作的見解，正在推動(dòng)生成和收集的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長。

據(jù)估計(jì)，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(jìn)行。更進(jìn)一步，今天企業(yè)收集的所有數(shù)據(jù)中約有90%將永遠(yuǎn)不會(huì)被使用。2邊緣計(jì)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(tái)從設(shè)備收集的數(shù)據(jù)中獲益。 據(jù)估計(jì)，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(jìn)行。 邊緣計(jì)算的驅(qū)動(dòng)因素

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

導(dǎo)致云挑戰(zhàn)的關(guān)鍵因素包括：

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

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(luò)上的邊緣設(shè)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(huì)達(dá)到不切實(shí)際的水平，如果可以在邊緣處理，存儲(chǔ)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(hù)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(fēng)險(xiǎn)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(nèi)。例如，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，甚至可能有當(dāng)?shù)鼗騾^(qū)域要求限制個(gè)人數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)或傳輸。

連接性。缺乏持久的互聯(lián)網(wǎng)連接可能會(huì)阻礙云計(jì)算，但各種網(wǎng)絡(luò)連接選項(xiàng)使邊緣到云計(jì)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(wù)。

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

邊緣計(jì)算的優(yōu)勢

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

提高速度和降低延遲。將數(shù)據(jù)處理和分析轉(zhuǎn)移到邊緣有助于加快系統(tǒng)響應(yīng)速度，從而實(shí)現(xiàn)更快的交易和更好的體驗(yàn)，這在近乎實(shí)時(shí)的應(yīng)用（如自動(dòng)駕駛汽車操作）中至關(guān)重要。

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

更高的可靠性。網(wǎng)絡(luò)一次可以傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量是有限的。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)連接度低于標(biāo)準(zhǔn)的位置，能夠在邊緣存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)，可在云連接中斷時(shí)提高可靠性。

增強(qiáng)的安全性。通過適當(dāng)?shù)膶?shí)施，邊緣計(jì)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(jì)算為組織提供了前所未有的機(jī)會(huì)來釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值，但云作為中央數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫和處理中心仍然至關(guān)重要。下圖顯示了用于收集數(shù)據(jù)、計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)的邊緣設(shè)備如何組合在一起，以幫助組織在每個(gè)點(diǎn)上充分利用數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算設(shè)備收集數(shù)據(jù)并以兩種主要方式之一對(duì)其進(jìn)行管理。具有內(nèi)置處理器的智能邊緣計(jì)算設(shè)備可以提供板載分析或AI等高級(jí)功能，而沒有處理器的設(shè)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(wù)器以進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。然后，本地邊緣服務(wù)器可以處理來自邊緣計(jì)算設(shè)備的數(shù)據(jù)，并返回近乎實(shí)時(shí)的應(yīng)用程序所需的關(guān)鍵信息，或僅將數(shù)據(jù)的相關(guān)部分發(fā)送到云。來自眾多邊緣計(jì)算設(shè)備的數(shù)據(jù)可以整合到云中，以進(jìn)行更廣泛的處理和分析。

邊緣計(jì)算如何工作？