目前，數(shù)十億物聯(lián)網和移動設備采集的數(shù)據正呈指數(shù)級增長。這一趨勢推動著數(shù)據從發(fā)送到云端進行處理和存儲轉向另一種分布式模型，即部分計算在網絡邊緣更靠近數(shù)據源的位置進行。

據預計，到 2025 年，將有 75% 的數(shù)據在中央數(shù)據中心之外生成。而如今，大部分數(shù)據處理都在數(shù)據中心進行。

現(xiàn)如今企業(yè)收集的所有數(shù)據中，約 90% 可能永遠無法得到利用。然而邊緣計算提供了一條途徑，可以讓企業(yè)借助高性能的數(shù)據處理、低時延的連接和安全的平臺從設備收集的數(shù)據中獲取優(yōu)勢。

為了在數(shù)據源的位置更快獲得近實時的可行洞察，物聯(lián)網設備、網關以及計算基礎設施的使用顯著增加，所生成和收集數(shù)據量的呈指數(shù)級增長。針對各類市場邊緣計算的廣泛應用，智微智能加快邊緣計算解決方案部署，其中，E系列新一代邊緣計算網關，挖掘多場景下的邊緣計算價值，滿足多場景應用需求。

云計算面臨的關鍵挑戰(zhàn)

延時：越來越多的行業(yè)正在采用要求具備快速分析和響應能力的應用。僅僅靠云計算是無法滿足這些要求的，因為離開數(shù)據源的網絡距離所造成的時延會導致效率低下、時間滯后以及客戶體驗不佳。

帶寬：增加傳輸帶寬或提高處理能力可以克服時延的問題。然而，隨著企業(yè)在其網絡上使用的邊緣設備越來越多，產生的數(shù)據量越來越大，將數(shù)據發(fā)送到云端的成本可能會令人望而卻步。此時，如果可以在邊緣對數(shù)據進行處理、存儲和分析，成本就會有所降低。
安全和隱私：在邊緣保障個人病歷等敏感數(shù)據的安全，并減少數(shù)據在網絡中的傳輸有利于通過降低攔截風險而提高安全性。此外，部分政府或客戶可能會要求將數(shù)據保留在數(shù)據生成地的管轄區(qū)內。例如，在醫(yī)療領域，甚至可能存在一些當?shù)鼗騾^(qū)域性要求來限制個人數(shù)據的存儲或傳輸。
連接：缺乏持續(xù)的互聯(lián)網連接會阻礙云計算，然而豐富的網絡連接選項卻使云邊協(xié)同的計算成為可能。例如，5G 提供的高帶寬和低時延能夠支持從邊緣快速地傳輸數(shù)據并交付服務。
人工智能：由于需要近實時的智能洞察來指導行動，企業(yè)需要在數(shù)據源處部署 AI，以加速數(shù)據處理，并釋放過去未充分利用數(shù)據的潛能。

什么是邊緣計算

邊緣計算是指在靠近數(shù)據源的位置對數(shù)據進行處理、分析以及存儲，從而實現(xiàn)近實時的快速分析和響應。近年來，一些公司已經通過將數(shù)據的存儲和計算集中到云端來實現(xiàn)運營整合。然而，數(shù)十億分布在各處的設備支持下的新應用又帶來了新需求，例如先進的倉儲和庫存管理解決方案、視覺增強型機器人生產線、先進的智能城市交通控制系統(tǒng)等。

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邊緣計算優(yōu)勢

將部分數(shù)據功能（如存儲、處理和分析）從云端轉移到邊緣更靠近數(shù)據源的位置可以帶來以下關鍵優(yōu)勢：

提高速度，降低延時：將數(shù)據處理和分析轉移到邊緣有助于加快系統(tǒng)的響應速度，加速事務處理并帶來更好的體驗，這對于自動駕駛等近實時應用至關重要。
優(yōu)化網絡流量管理：最大限度地減少通過網絡發(fā)送到云端的數(shù)據可以降低傳輸和存儲大量數(shù)據的帶寬和成本。
提升可靠性：網絡一次能傳輸?shù)臄?shù)據量是有限的。對于互聯(lián)網連接欠佳的位置，當與云端的連接中斷時，能夠在邊緣存儲和處理數(shù)據就能大大提升可靠性。
提高安全性：通過合理地部署，邊緣計算解決方案可以通過限制互聯(lián)網上的數(shù)據傳輸來提高數(shù)據安全性。

實現(xiàn)云邊協(xié)同

物聯(lián)網和邊緣計算設備主要通過兩種方式來收集和管理數(shù)據。集成處理器的智能邊緣計算設備可以提供數(shù)據分析或 AI 等高級功能，而沒有處理器的設備則可將它們生成的數(shù)據發(fā)送到部署在本地邊緣的服務器進行存儲和分析。隨后，本地邊緣服務器會處理來自邊緣計算設備的數(shù)據并回傳實時應用所需的關鍵信息，或者僅將相關的數(shù)據發(fā)送到云。雖然邊緣計算為企業(yè)提供了一個釋放數(shù)據價值的罕見機會，但云端仍然是一個不可或缺的中央數(shù)據存儲和處理中心。來自大量邊緣計算設備的數(shù)據在云中整合，才能實現(xiàn)更廣泛的處理和分析。