拥抱边缘计算的六大核心理由
每个场景各异。但清晰的是，云边平衡将极可能驱动未来的物联网架构。
企业为何应将边缘计算作为技术战略？边缘给信息架构引入自身复杂性，但同时也为当今复杂庞大的计算环境带来更高速度和安全性。
这是德勤的观点，其新报告为边缘计算建言，引用多项将处理和数据移至边缘的优势。报告作者、德勤的Ken Carroll和Mahesh Chandramouli指出，高达55%的物联网数据很快将在源头附近处理，无论是在设备上还是通过边缘计算。
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Carroll和Chandramouli指出，组织向边缘计算迁移可实现不少于六大收益：
1) 延迟： 这或许是最引人注目的用例。“数据生成与决策或行动间的最小延迟，对保持组织敏捷性至关重要，”两位作者指出。“数据生成后往往在毫秒级内贬值，组织将数据转化为洞察再转化为行动的速度普遍被视为关键任务。纯云世界中，数据需传输数百甚至数千英里，因此延迟至关重要的方案中，边缘计算可成关键。”
2) 带宽可用性与利用： 近年带宽大幅提升，仍难跟上网络涌动的海量数据量。“将处理靠近数据源可平衡方程——本地处理（含压缩、过滤、优先级排序）能高效利用可用带宽。”
3) 避免连接中断： 许多物联网设备和系统具备本地处理和存储能力，不依赖广域连接。且非所有人都有稳定网络，风暴等事件可能中断连接。“边缘功能可确保网络连接问题发生时，应用不中断。”
4) 安全与隐私： 分散存储数据跨离散位置，本地保存数据而非网络传输，天然增强安全。“采用枢纽辐射型云边架构，可将设备密钥本地化或隔离到多个节点，而非集中存储，从而提升安全性。”
5) 数据标准化与过滤： 许多物联网设备产生海量数据流，给网络和中心系统传输带来巨大负载。本地设备可编程过滤相关数据上传网络。此外，许多设备有自有数据协议，从中心难以管理。“边缘的数据标准化或同质化常与过滤和其他压缩功能耦合，从而更高效利用可用带宽。”
6) 更简单、更廉价的设备： 在中心位置消耗计算周期往往昂贵。“网关和边缘服务器让设备更简单廉价，因为数据存储和处理转移到网关或边缘服务器，而非嵌入传感器或设备。”
实施云边混合无标准答案，德勤合著者也不否认维护边缘设备网络的成本和复杂性。“边缘处理高度分布，常含偏远或难达位置，包括办公室、工厂、园区、管道、偏远现场的传感器/执行器和网关，”他们指出。“所有边缘节点都有固件、操作系统、某种虚拟化和容器、软件，部分由制造商提供、部分由方案商提供。”
但延迟、可扩展性、信息获取增强等收益，可能超过维护边缘系统的复杂性。“物联网方案应仅如其所需般简单，不再简单；也应仅如其所需般复杂，不再复杂，”Carroll和Chandramouli指出。“这些看似直白却至关重要的点，能左右方案成败。每个场景各异。但清晰的是，云边计算平衡将极可能构成未来的物联网架构。”
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