邊緣計算正在改變全球數百萬個設備處理和傳輸數據的方式。聯網設備(IoT)的爆炸式增長以及需要實時計算能力的新應用，正持續(xù)推動著邊緣計算系統(tǒng)發(fā)展。

5G無線等更高速的聯網技術使邊緣計算系統(tǒng)得以加快創(chuàng)建或支持實時應用，比如視頻處理及分析、自動駕駛汽車、人工智能和機器人等技術。

雖然邊緣計算的早期目標是解決：因物聯網生成數據增長，而為遠距離傳輸數據提供帶寬所需的成本，但需要在邊緣端進行處理的實時應用程序的興起也在推動該技術往前發(fā)展。

邊緣計算是什么?

Gartner將邊緣計算定義為"分布式計算拓撲結構的一部分，其中的信息在靠近邊緣的地方處理，設備和人在邊緣處生成或使用該信息。"

大致來說，邊緣計算使計算和數據存儲更靠近生成數據的設備，而不是依賴位置可能在千里之外的數據中心。這么做是為了使數據，尤其是實時數據，不會出現影響應用程序性能的延遲問題。此外，許多企業(yè)可以通過在本地執(zhí)行處理來節(jié)省資金，并減少需要在集中位置或基于云的位置進行處理的數據量。

邊緣計算是因物聯網設備急劇增多而發(fā)展起來的，物聯網設備連接到互聯網，以便從云端接收信息或將數據傳回到云端。許多物聯網設備在運行過程中都會生成大量數據。

想想在工廠車間監(jiān)測生產器械的設備，或從遠程辦公室發(fā)送實時畫面的聯網攝像頭。雖然生成數據的單個設備很容易在網絡上傳輸數據，但同時傳輸數據的設備數量增加后就會出現問題。不只有一個視頻攝像頭傳輸實時畫面，而是有成百上千個這樣的設備。不僅畫面質量會因延遲而受影響，帶寬成本可能也非常高。

邊緣計算的工作原理

對許多這類系統(tǒng)而言，邊緣計算硬件和服務充當處理和存儲數據的本地來源，有助于解決這個問題。比如說，邊緣網關可以處理來自邊緣設備的數據，然后僅將相關數據通過云發(fā)回去，因而減少了帶寬需求。或者以實時應用需求為例，邊緣網關可以將數據發(fā)回到邊緣設備。

這些邊緣設備可能包括許多不同的裝置，比如物聯網傳感器、員工的筆記本電腦及最新的智能手機、安全攝像頭，或甚至是辦公室休息室里的聯網微波爐。邊緣網關本身也被認為是邊緣計算基礎架構中的邊緣設備。

邊緣計算的幾個用例

有多少用戶就有多少不同的邊緣用例：每個人的具體環(huán)境不同，但有幾個行業(yè)尤其處于邊緣計算的最前沿。制造業(yè)和重工業(yè)使用邊緣硬件來支持無法容忍延遲的應用，讓自動協(xié)調工廠車間的重型機械設備等任務所需的處理能力靠近需要這種能力的地方。邊緣還讓這些企業(yè)有辦法將靠近機器的物聯網應用(比如預測性維護)整合起來。同樣，農業(yè)用戶可以使用邊緣計算作為收集層，以收集來自眾多聯網設備的數據，包括土壤和溫度傳感器、聯合收割機和拖拉機等。

不同類型的部署所需的硬件會大不一樣。比如說，工業(yè)用戶會高度重視可靠性和低延遲，需要能夠在工廠車間的惡劣環(huán)境中運行的加固型邊緣節(jié)點和專用通信鏈路(專用5G、專用Wi-Fi 網絡甚至有線連接)，以實現目標。相比之下，聯網的農業(yè)用戶也需要加固型邊緣設備來應對戶外部署，但網絡連接部分可能大不一樣--低延遲可能仍然是協(xié)調重型設備的移動所需要的，但環(huán)境傳感器很可能對距離有較高的要求、對數據有較低的要求--LP-WAN連接、Sigfox或類似的連接技術可能是最佳選擇。

其他用例則完全帶來了不同的挑戰(zhàn)。零售商可能將邊緣節(jié)點用作店內信息交換中心，用于支持各種不同功能，將銷售點數據與針對性促銷活動聯系起來，跟蹤客流量等，以實現統(tǒng)一的商店管理應用。這里的連接部分可能很簡單：每個設備使用內部Wi-Fi;也可能更復雜，用藍牙或其他低功耗連接支持客流量跟蹤和促銷服務，Wi-Fi則留給銷售點和自助結賬。

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