边缘计算正在改变全球数百万设备处理、处理和交付数据的方式。联网设备(IoT)的爆炸式增长和需要实时计算能力的新应用继续推动边缘计算系统的发展。更快的网络技术（例如5G无线）使边缘计算系统能够加速实时应用程序的创建或支持，例如视频处理和分析、自动驾驶汽车、人工智能和机器人技术等。虽然边缘计算的早期目标是解决由于物联网生成的数据的增长而导致的长距离数据传输的带宽成本，但需要在边缘处理的实时应用程序的兴起将推动技术向前发展。什么是边缘计算？Gartner将边缘计算定义为“分布式计算拓扑的一部分，其中信息处理位于边缘附近——事物和人生成或使用该信息的地方。”从根本上说，边缘计算使计算和数据存储更靠近收集它的设备，而不是依赖于可能在数千英里之外的中心位置。这样做是为了使数据（尤其是实时数据）不会遭受可能影响应用程序性能的延迟问题。此外，公司可以通过在本地完成处理来节省资金，减少需要在集中或基于云的位置处理的数据量。由于物联网设备呈指数级增长，边缘计算得到了发展，这些设备连接到互联网以从云端接收信息或将数据传回云端。许多物联网设备在运行期间会产生大量数据。考虑用于监控工厂车间生产设备的设备，或从远程办公室发送实时画面的联网摄像机。虽然生成数据的单个设备可以轻松地通过网络传输数据，但当同时传输数据的设备数量增加时就会出现问题。它不是一台摄像机流式传输实时镜头，而是可以乘以成百上千台设备。不仅质量会因延迟而受到影响，而且带宽成本可能会非常高。边缘计算硬件和服务，许多这些系统的处理和存储源，可以帮助解决这个问题。例如，边缘网关可以处理来自边缘设备的数据，然后仅通过云端发送相关数据，从而降低带宽需求。或者，如果需要实时应用程序，它可以将数据发送回边缘设备。这些边缘设备可以包括许多不同的东西，例如物联网传感器、员工笔记本电脑、最新的智能手机、安全摄像头，甚至是办公室休息室中的联网微波炉。边缘网关本身被认为是边缘计算基础设施中的边缘设备。为什么边缘计算很重要？对于许多公司而言，仅节省成本就可以成为部署边缘计算架构的驱动力。将云技术用于其许多应用程序的公司可能已经发现带宽成本高于预期。但边缘计算的最大好处是能够更快地处理和存储数据，从而实现对公司至关重要的更高效的实时应用程序。在边缘计算之前，扫描人脸进行面部识别的智能手机需要通过基于云的服务运行面部识别算法，这需要大量时间来处理。借助边缘计算模型，考虑到智能手机功能的增强，该算法可以在边缘服务器或网关本地运行，甚至可以在智能手机本身上运行。虚拟现实和增强现实、自动驾驶汽车、智能城市甚至楼宇自动化系统等应用都需要快速处理和响应。IDC研究总监KubaStolarski在《全球边缘基础架构(计算和存储)预测，2019-2023》报告中表示：“边缘计算已经从ROBO（远程办公室分支机构）所在的孤立IT时代发生了重大变化。”“通过增强互连性、改进对更多核心应用程序的边缘访问以及新的物联网和行业特定业务用例，边缘基础设施有望在未来十年及以后成为服务器和存储市场的主要参与者。引擎之一的增长。”隐私和安全但是，就像许多新技术一样，解决一个问题可能会导致其他问题。从安全的角度来看，边缘数据可能会很麻烦，尤其是当数据由其他设备处理时，这些设备的安全性不如集中式或基于云的系统.随着物联网设备数量的增加，IT必须了解围绕这些设备的潜在安全问题，并确保这些系统得到保护。这包括确保数据已加密，并确保使用适当的访问控制方法，甚至使用VPN隧道。此外，对处理能力、功率和网络连接的不同设备要求可能会影响边缘设备的可靠性。这使得冗余和故障转移管理对于在边缘处理数据的设备至关重要，以确保在单个节点出现问题时正确交付和处理数据down.5G呢？在世界范围内，运营商正在部署5G无线技术，这有望带来高带宽和应用程序的低延迟优势，允许公司使用其数据带宽过渡到防火墙。除了提供更快的速度并让企业继续在云端处理数据外，许多运营商还在5G部署中采用边缘计算策略，以提供更快的实时处理，尤其是针对移动设备、联网汽车和自动驾驶汽车。Futuriom在《 5G，物联网和边缘计算趋势 》中写道，5G将成为边缘计算技术的催化剂。该公司写道：“使用5G技术的应用将改变流量需求模式，为移动蜂窝网络中的边缘计算提供强大动力。”它引用了低延迟应用程序，包括物联网分析、机器学习、虚拟现实、自动驾驶汽车，因为这些应用程序“具有新的带宽和延迟特性，需要边缘计算基础设施来支持。”“在2020年的预测中，Forrester也提到了按需计算的需求，实时应用参与将对2020年边缘计算的增长起到推动作用。显然，虽然边缘计算的最初目标是减少远程物联网设备的带宽成本，但需要本地处理和存储能力的实时应用程序的增长将在未来几年推动该技术。
