什么是边缘计算，它为什么重要？

边缘计算正在改变全球数百万台设备处理、处理和交付数据的方式。互联网连接设备（物联网）的爆炸性增长以及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。

5G 无线等更快的网络技术允许边缘计算系统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。

详细了解边缘计算和网络可见性

• 4 个基本的边缘计算用例
• 边缘计算：何时外包，何时 DIY
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• 边缘网络和物联网将如何重塑数据中心

虽然边缘计算的早期目标是解决由于物联网生成数据的增长而导致数据长距离传输的带宽成本，但需要在边缘处理的实时应用程序的兴起正在推动该技术向前发展。

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——事物和人在那里生产或消费这些信息。”

在其基本层面上，边缘计算使计算和数据存储更靠近收集它的设备，而不是依赖于可能相距数千英里的中心位置。这样做是为了使数据，尤其是实时数据，不会受到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。

边缘计算是由于物联网设备的指数级增长而开发的，这些设备连接到互联网以接收来自云端的信息或将数据传送回云端。许多物联网设备在运行过程中会产生大量数据。

想想在工厂车间监控制造设备的设备或从远程办公室发送实时镜头的联网摄像机。虽然产生数据的单个设备可以很容易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。与其使用一台摄像机传输实时镜头，不如将其乘以数百或数千台设备。不仅质量会因延迟而受到影响，而且带宽成本也会非常高。

边缘计算硬件和服务通过成为许多这些系统的本地处理和存储源来帮助解决这个问题。例如，边缘网关可以处理来自边缘设备的数据，然后仅将相关数据通过云发送回，从而减少带宽需求。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。 （另请参阅：边缘网关是灵活、坚固的物联网推动者）

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、员工的笔记本电脑、他们最新的智能手机、安全摄像头，甚至办公室休息室中连接互联网的微波炉。边缘网关本身被视为边缘计算基础设施中的边缘设备。

边缘计算用例

有多少用户就有多少不同的边缘用例——每个人的安排都会不同——但有几个行业一直处于边缘计算的最前沿。制造商和重工业使用边缘硬件作为延迟不容忍应用程序的推动者，将处理能力保持在工厂车间重型机械的自动协调等需要的地方。边缘还为这些公司提供了一种在机器附近集成物联网应用程序的方法，例如预测性维护。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收集层，包括土壤和温度传感器、联合收割机和拖拉机等。 （阅读有关农场物联网的更多信息：无人机和传感器可提高产量）

不同类型的部署所需的硬件会有很大差异。例如，工业用户将重视可靠性和低延迟，需要能够在工厂车间的恶劣环境中运行的坚固边缘节点和专用通信链路（专用 5G、专用 Wi-Fi 网络甚至有线连接） ) 来实现他们的目标。相比之下，联网农业用户仍然需要坚固耐用的边缘设备来应对室外部署，但连接部分可能看起来大不相同——低延迟可能仍然是协调重型设备移动的要求，但环境传感器很可能具有更高的范围和更低的数据要求 - LP-WAN 连接、Sigfox 或类似的可能是那里的最佳选择。

其他用例完全提出了不同的挑战。零售商可以将边缘节点用作各种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联系起来，跟踪客流量等，以实现统一的商店管理应用程序。这里的连接部分可能很简单——每个设备的内部 Wi-Fi——或者更复杂，使用蓝牙或其他低功耗连接服务流量跟踪和促销服务，以及为销售点和自助服务保留的 Wi-Fi -结帐。

边缘设备

边缘的物理架构可能很复杂，但基本思想是客户端设备连接到附近的边缘模块，以实现更灵敏的处理和更流畅的操作。术语各不相同，因此您会听到称为边缘服务器和“边缘网关”等模块。

DIY 和服务选项

购买和部署边缘系统的方式也可能千差万别。一方面，企业可能希望自己处理大部分流程。这将涉及选择边缘设备，可能来自戴尔、HPE 或 IBM 等硬件供应商，构建足以满足用例需求的网络，以及购买能够执行必要操作的管理和分析软件。这是一项大量工作，需要大量 IT 方面的内部专业知识，但对于想要完全定制的边缘部署的大型组织来说，它仍然是一个有吸引力的选择。

另一方面，特定垂直领域的供应商越来越多地营销他们管理的边缘服务。想要采用此选项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。 GE 和西门子等公司的 IIoT 产品就属于这一类。这样做的优点是在部署方面简单且相对轻松，但像这样的高度托管服务可能并非适用于每个用例。

好处

对于许多公司而言，仅节省成本就可以推动部署边缘计算。最初将云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，并正在寻找更便宜的替代方案。边缘计算可能适合。

不过，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，从而支持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，智能手机扫描人脸进行面部识别需要通过基于云的服务运行面部识别算法，这将需要大量时间来处理。借助边缘计算模型，考虑到智能手机日益强大的功能，该算法可以在边缘服务器或网关上本地运行，甚至可以在智能手机本身上运行。虚拟和增强现实、自动驾驶汽车、智能城市甚至楼宇自动化系统等应用需要快速处理和响应。

IDC 研究主管 Kuba Stolarski 在“2019-2023 年全球边缘基础设施（计算和存储）预测”中表示：“边缘计算已经从 ROBO [远程办公室分支机构] 位置的孤立 IT 时代发展而来”报告。 “随着互连性的增强，可以改善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的业务用例，边缘基础设施有望成为未来十年及以后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人工智能功能的新系统模块的原因。例如，该公司最新的 Jetson Xavier NX 模块比信用卡还小，可以内置到无人机、机器人和医疗设备等设备中。 AI 算法需要大量的处理能力，这就是为什么它们中的大多数都通过云服务运行的原因。可以处理边缘处理的 AI 芯片组的增长将允许在需要即时计算的应用程序中实现更好的实时响应。

隐私和安全

从安全角度来看，边缘数据可能很麻烦，尤其是当它由不同设备处理时，这些设备可能不如集中式或基于云的系统那么安全。随着物联网设备数量的增长，IT 必须了解潜在的安全问题并确保这些系统得到保护。这包括加密数据和采用访问控制方法以及可能的 VPN 隧道。

此外，对处理能力、电力和网络连接的不同设备要求可能会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故障时正确交付和处理数据。

边缘计算和 5G

在世界各地，运营商正在部署 5G 无线技术，这些技术承诺为应用程序带来高带宽和低延迟的好处，使公司能够利用其数据带宽从花园水管变成消防水管。许多运营商不仅仅提供更快的速度并告诉公司继续在云中处理数据，而是将边缘计算策略应用到他们的 5G 部署中，以提供更快的实时处理，特别是对于移动设备、联网汽车和自助服务。驾驶汽车。

与托管硬件相比，无线运营商已开始推出许可的边缘服务，提供更少的动手操作选项。这里的想法是让边缘节点虚拟地生活在边缘部署附近的 Verizon 基站上，使用 5G 的网络切片功能为即时、无需安装的连接开辟一些频谱。 Verizon 的 5G Edge、AT&T 的 Multi-Access Edge 以及 T-Mobile 与 Lumen 的合作都代表了这种类型的选择。

Gartner 的 2021 年边缘计算战略路线图凸显了行业对 5G 边缘计算的持续兴趣，称边缘已成为许多 5G 部署的重要组成部分。亚马逊和微软等云超大规模企业与主要无线 ISP 之间的合作伙伴关系将是实现此类移动边缘广泛采用的关键。

很明显，虽然边缘计算的最初目标是降低远距离物联网设备的带宽成本，但需要本地处理和存储功能的实时应用的增长将在未来几年继续推动该技术的发展。

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