什么是边缘计算，为什么重要？

边缘计算正在转换数据正在处理，处理和从全球数百万设备中交付。互联网连接设备的爆炸性增长 - 该IOT-除了需要实时计算功率的新应用程序以及继续推动边缘计算系统。

更快的网络技术，比如5克无线技术，正允许边缘计算系统加速创建或支持实时应用程序，如视频处理和分析，自动驾驶汽车，人工智能和机器人，等等。

边缘计算的早期目标是解决带宽的成本对于由于IOT生成数据的增长而长距离旅行的数据，需要在边缘处理的实时应用的升高是推动前方技术。

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，其中信息处理靠近边缘 - 其中事物和人员产生或消耗该信息。”

在其基本级别，边缘计算将计算和数据存储更靠近它正在收集的设备，而不是依赖于可以达到数千英里的中心位置。这样做是这样做的，以便数据，尤其是实时数据，不会影响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，从而减少需要在基于云的位置或基于云的位置处理的数据量。

边缘计算的发展得益于物联网设备的指数级增长，这些设备连接到互联网，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过程中会产生大量数据。

考虑监控制造设备的设备在工厂楼层或者互联网连接的摄像机，可从远程办公室发送实时素材。虽然制作数据的单个设备可以很容易地在网络上传输它，但是当同时传输数据的设备的数量增加时出现问题。而不是传输实时镜头的一个摄像机，而是乘以数百或数千台设备。质量不仅会因延迟而受到影响，但带宽的成本可能是巨大的。

边缘计算硬件和服务通过为许多这些系统的本地处理和存储来源来解决此问题。例如，Edge Gateway可以从边缘设备处理数据，然后仅通过云发送相关数据，降低带宽需求。或者它可以在实时应用需求的情况下将数据发送回边缘设备。（也可以看看：边缘网关是灵活、坚固的物联网使能器）

这些边缘设备可以包括很多不同的东西，比如物联网传感器、员工的笔记本电脑、他们最新的智能手机、安全摄像头，甚至是办公室休息室的联网微波炉。边缘网关本身被认为是边缘计算基础设施中的边缘设备。

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边缘计算用例

有许多不同的边缘用例，因为有用户 - 每个人的安排都会有所不同 - 但是几个行业尤其处于边缘计算的最前沿。制造商和重型工业使用边缘硬件作为推迟不宽容应用的推动器，保持处理能力，如自动协调重型机械在工厂地板上的自动协调接近它所需的位置。边缘还为这些公司提供了一种整合物联网应用程序，如接近机器的预测维护等IoT应用程序。同样，农业用户可以使用边缘计算作为来自各种连接设备的数据的集合层，包括土壤和温度传感器，结合和拖拉机，以及更多。（阅读更多关于农场的IoT：无人机和传感器的产量更高）

不同类型部署所需的硬件大大不同。例如，工业用户将对可靠性和低延迟进行溢价，需要粗糙化的边缘节点，该节点可以在工厂楼层的恶劣环境中运行，专用通信链路（专用5G，专用Wi-Fi网络甚至有线连接）为了实现他们的目标。相比之下，连接的农业用户仍然需要坚固的边缘设备来应对户外部署，但连接件看起来非常不同 - 低延迟可能仍然是协调重型设备的运动的要求，但是可能的环境传感器可能要具有更高的范围和更低的数据要求 - LP-WAN连接，Sigfox等可能是那里的最佳选择。

其他用例则呈现完全不同的挑战。零售商可以使用边缘节点作为一系列不同功能的店内票据交换所，将销售点数据与有针对性的促销活动、跟踪客流量等绑定在一起，从而实现统一的商店管理应用程序。这里的连接可以很简单——为每台设备配备内部Wi-Fi;也可以更复杂一些，使用蓝牙或其他低功耗连接服务，提供流量跟踪和促销服务，并为销售点和自助结帐保留Wi-Fi。

边缘设备

边缘的物理架构可能是复杂的，但基本思想是客户端设备连接到附近的边缘模块，以获得更响应的处理和更顺畅的操作。术语变化，因此您可以听到称为边缘服务器和“边缘网关”的模块等。

DIY和服务选项

购买和部署边缘系统的方式也可能有很大差异。在这个范围的一端，企业可能希望在其一端处理大部分流程。这将包括选择边缘设备，可能来自硬件供应商如戴尔、HPE或IBM，构建一个足以满足用例需求的网络，以及购买能够完成必要工作的管理和分析软件。这需要大量的工作，并且需要相当多的IT方面的内部专业知识，但是对于想要完全定制边缘部署的大型组织来说，这仍然是一个有吸引力的选择。

另一方面，供应商，特别是垂直领域的供应商，正在越来越多地营销他们管理的边缘服务。想要采用这种方法的组织可以简单地要求供应商安装自己的设备、软件和网络，并定期支付使用和维护费用。通用电气和西门子等公司提供的工业物联网产品就属于这一类。就部署而言，这具有简单和相对轻松的优点，但是像这样的严格管理的服务可能不是对每个用例都可用。

好处

对于许多公司来说，单独的成本节省可以成为部署边缘计算的驱动程序。最初拥抱云的公司可能已经发现带宽的成本高于预期，并希望找到更便宜的替代品。边缘计算可能是适合性的。

但越来越多的边缘计算的最大好处是能够更快地处理和存储数据，从而为公司提供至关重要的更有效的实时应用程序。在Edge Computing之前，扫描个人面部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，这将需要花费大量的时间来处理。通过边缘计算模型，算法可以在边缘服务器或网关上在本地运行，或者甚至在智能手机本身上，鉴于智能手机的增加。虚拟和增强现实，自驾车，智能城市甚至建筑自动化系统等应用需要快速加工和响应。

“Edge Computing从Robo [Remote Office Branch Office]地点隔离的日子显着发展，”IDC的研究总监Kuba Stolarski说：“全球边缘基础设施（Compute And Storage）预测，2019-2023“ 报告。“具有增强的互连性，使能够改进的边缘访问更多核心应用，并且通过新的IOT和工业特定的业务用例，边缘基础设施准备成为未来十年及以后的服务器和存储市场的主要增长引擎之一。“

NVIDIA等公司已经认识到需要在边缘进行更多处理，这就是为什么我们看到包含内置的人工智能功能的新系统模块。该公司是最新的Jetson Xavier NX模块例如，它比信用卡还小，可以嵌入无人机、机器人和医疗设备等设备中。人工智能算法需要大量的处理能力，这就是它们大多通过云服务运行的原因。能够处理边缘处理的AI芯片组的增长，将为需要即时计算的应用程序提供更好的实时响应。

隐私和安全

从安全性的角度来看，边缘的数据可能是麻烦的，特别是当它由可能不作为基于云或基于云的系统安全的不同设备处理时。随着物联网设备的数量增长，它必须理解潜在的安全问题并确保可以保护这些系统。这包括加密数据并采用访问控制方法，并且可能VPN.隧道。

此外，处理电力，电力和网络连接的不同设备要求可能对边缘设备的可靠性产生影响。这使得冗余和故障转移管理对处理边缘处的数据的设备来说至关重要，以确保在单个节点倒闭时正确地传递和处理数据。

边缘计算和5G

在世界各地，运营商正在部署5G无线技术，该技术承诺为应用程序带来高带宽和低延迟的好处，使企业能够利用自己的数据带宽从花园软管变成消防软管。除了提供更快的速度并告诉企业继续在云中处理数据，许多运营商正在将边缘计算策略应用到5G部署中，以提供更快的实时处理，特别是针对移动设备、联网汽车和自动驾驶汽车。

无线运营商已经开始推出有许可证的边缘服务，这些服务比托管硬件更不容易上手。这里的想法是让边缘节点虚拟地驻留在边缘部署附近的Verizon基站上，利用5G的网络切片功能开辟一些频谱，实现即时、无需安装的连接。Verizon的5G Edge、AT&T的Multi-Access Edge以及T-Mobile与Lumen的合作都代表了这一类型的选择。

Gartner的2021年Edge Computing的战略路线图凸显了5G用于优势计算的持续行业兴趣，并表示Edge已成为许多5G部署的部分和包裹。亚马逊和微软和主要无线ISP等云极高的云间超声波之间的伙伴关系将是实现这种类型移动边缘的广泛吸收的关键。

值得清楚的是，虽然边缘计算的初始目标是降低IOT设备的带宽成本，但需要当地处理和存储能力的实时应用的增长将继续在未来几年推动技术前进的。

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